프로젝트 소개
본 과제는 자동차 생산 시 금속 부품을 접합하는 핵심 기술인 저항 점 용접의 품질을 높이기 위한 연구임. 머신러닝 기술을 활용하여 용접 품질을 실시간으로 예측하고 관리하는 시스템을 개발하는 데 목적이 있음.
연구 목표는 국내외 자동차 제조사 강판 및 다양한 용접부 데이터베이스를 구축하고, 최적 용접 조건 설정 및 용접부 품질(너깃 직경, 인장 강도, 파단 모드) 예측 알고리즘을 개발하는 데 있음. 더불어 머신러닝 및 인공지능을 적용한 98% 이상 신뢰성의 실시간 품질 판단 시스템 개발을 목표로 함. 핵심 연구 내용은 국내외 자동차 제조사 강판(강도, 두께, 코팅) 및 2~5겹 강판 조합, Hybrid 용접부 데이터베이스 구축임. 이 데이터를 활용하여 최적 용접 조건 및 품질 예측 알고리즘을 개발하고, 머신러닝 기반 실시간 모니터링 품질 판단 시스템을 구현하는 것임. 기대 효과는 미래 자동차 저항 점 용접 공정의 산업화를 견인하고, 현장 작업자에게 신뢰성 높은 피드백을 제공함. 경제적으로는 품질 판단 시간 및 비용 감소를 통해 자동차 제조 산업 및 중소 부품사 경쟁력을 강화하며, 미래형 친환경 자동차 산업 성장에 기여함. 사회적으로는 용접·접합 기술력 확보 및 관련 전문 인력의 고용 증대가 예상됨.