프로젝트 소개
본 과제는 전기차용 이차전지의 핵심 부품인 각형 배터리의 CAN(케이스)과 CAP(뚜껑)에 대한 외관 검사를 자동화하기 위해 인공지능(AI) 기반의 비전 검사 시스템을 개발하는 연구임. 이는 배터리 생산 과정에서 발생할 수 있는 미세한 결함까지 정확하게 찾아내어 배터리의 안전성과 품질을 높이는 데 목적이 있음.
연구 목표는 각형 배터리 CAN 및 CAP 부품의 외관 검사를 위한 핵심 광학계 및 AI 알고리즘 기술을 개발하고, 이를 기반으로 한 검사 장비를 개발하여 수요기업의 양산 검증을 완료하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 최적화된 광학계와 테스트 베드 구축을 시작으로, 산업용 로봇과 2D/3D 비전 검사 기술을 활용한 단위 시스템 자동화를 추진함. 룰베이스 및 딥러닝 검사 알고리즘 개발을 통해 10um 이상 불량 검출이 가능한 완전 자동화 시스템을 구축하며, 최종적으로 결함 검출력 99.95%, 딥러닝 정확도 98.5%, 생산성 CAN 35ppm, CAP 70ppm 달성을 목표로 함. 기대 효과로는 각형 배터리 비전 검사 핵심 기술을 확보하여 배터리 제조 공정의 안정성, 신뢰성 및 생산성을 4~6배 향상시키는 데 기여함. 경제적으로는 2030년까지 국내외 각형 배터리 외관검사 시장에서 총 2,400억 원의 매출 달성 및 글로벌 시장 점유율 10% 이상 확보, 약 40명의 신규 일자리 창출이 예상됨.