프로젝트 소개
본 과제는 자동차 부품 및 차체의 조립 공정에 적용되는 저항 점 용접부의 품질 개선 및 검사 시스템 자동화를 위해 레이저 스캐닝과 머신러닝 기술을 융합한 비파괴 품질 검사 시스템을 개발하는 연구임. 이는 자동차 산업의 스마트 팩토리화를 위한 핵심 기술 확보를 목표로 함.
연구 목표는 용접부 크기 예측 정확도 90%, 전단인장강도 예측 정확도 85%, 파단 모드 예측 정확도 85%, 용접 품질 판단 신뢰도 95% 달성을 포함함. 핵심 연구 내용은 다양한 자동차용 강판 데이터베이스 구축, 저항 점 용접 시험편 제작 및 레이저 스캐닝 데이터 확보임. 이를 기반으로 용접 품질 관련 유효 인자 선정 및 자동 추출 기술, 너깃 크기, 전단인장강도, 파단 모드 예측 수식 및 알고리즘 개발이 진행됨. 또한, 머신러닝 기술을 적용하여 품질 예측 정확도를 향상시키고, 품질 불량 조건 분류 및 용접 조건 재설정 알고리즘을 개발하여 최종적으로 레이저 스캐닝 및 머신러닝 기반 저항 점 용접부 비파괴 검사 시스템을 개발하는 것임. 기대 효과는 세계 최초 기술 개발을 통한 기존 검사 방식 대체로 수백에서 수천억 원 규모의 품질 관리 비용 절감 및 매출 증대가 예상됨. 또한, 친환경 자동차 산업 수요에 대응하고, 국내 제조 산업의 경쟁력 강화와 용접·접합, 머신러닝, 프로그래밍 등 다양한 분야의 전문 인력 양성 및 고용 창출에 크게 기여할 것으로 전망됨.