프로젝트 소개
본 과제는 전기차(E-mobility) 배터리 모듈 제조 공정의 품질과 안전성을 높이기 위해, 지능형 인라인 검사기를 탑재한 통합 레이저 용접 시스템을 개발하는 연구임. 이는 용접 과정에서 실시간으로 결함을 감지하고 예측하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목표로 함.
연구 목표는 다중 센서(고속 카메라, 3파장 모듈, 음향 방사) 기반의 레이저 용접 인프로세스 품질 모니터링 기술을 포함하는 통합 용접시스템 개발에 있음. 이를 통해 용융풀 거동 및 용접품질을 예측하고, 노이즈 저감 기술을 적용하며, 딥러닝 기반의 자동 검사 기술을 개발하여 양산 공정의 신뢰성을 확보하는 것임.
핵심 연구 내용은 레이저 용접 모니터링용 고속 카메라 H/W 및 광학계, 3파장 모듈 센서, 음향방사 모니터링 센서 기술 개발, 그리고 용접 품질 물성 DB 확보 및 분석임. 또한, 모니터링 데이터 기반의 품질 예측 알고리즘과 통합 운영 S/W를 개발하고, 딥러닝 기반의 자동 검사 기술을 검증함.
기대 효과는 전기차 배터리 등 핵심 부품 제조 공정의 실시간 품질 모니터링에 활용되는 것임. 딥러닝 기반 품질 예측 시스템으로 국내 이차 전지 및 전기차 부품 제조 기술의 품질을 향상시키고, 외산 시스템 국산화를 통해 수입 대체 효과 및 원가 경쟁력 향상에 크게 기여할 것으로 전망됨.