인공지능(AI)을 활용해 산업현장에서 기계 이상을 찾아내는 기술이 개발됐다. 사람보다 더 정확하고 빠르게 감지할 수 있는 ‘머신 비전(Machine Vision)’ 기술이다.

한국기계연구원(기계연)은 기계시스템안전연구본부 시스템다이나믹스연구실 선경호 책임연구원이 작동 중인 기계장비를 영상으로 촬영한 뒤 AI가 자율적으로 기계 고장을 진단하는 머신 비전 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.

머신 비전은 사람이 눈으로 판단하는 능력을 기계에 적용했다. 예를 들어 전자회로 기판을 수천 번 넘게 촬영하면서 다른 기판과 연결이 잘못된 부분을 찾아내거나, 제품 라벨이 제 위치에 없는 사례를 골라내는 검사 기술이다.

연구팀은 세계 최초로 이 기술을 기계장비 진단에 적용했다. 시각 이미지 분석에 가장 많이 활용되는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘인 ‘합성곱 신경망(CNN‧Convolution Neural Network)’을 이용해 기계장비의 가동 영상을 학습시켰다. 그리고 기계장비에서 발생하는 진동을 분석해 이상 징후를 발견할 수 있도록 만들었다.

연구팀은 실험실 규모에서 냉각수 급수펌프 진동 영상을 촬영해 머신 비전으로 이상 징후를 분석한 결과 정상 상태와 비정상 상태에서 진동 차이를 100% 정확하게 진단하는 걸 확인했다. 이를 기반으로 ‘영상 학습을 통한 기계 진단시스템 및 이를 이용한 기계 진단방법’ 특허도 출원했다.

지금까지는 기계장비 상태를 분석하기 위해서 여러 개의 진동 센서를 사용해 신호를 측정한 다음, 전문가가 수집 신호를 분석하고 판단하는 과정을 거쳐야 했다. 이번에 개발한 기술은 이러한 복잡한 과정을 생략하고 촬영 영상과 데이터 학습만으로 동일한 결과를 얻을 수 있다.

선경호 책임연구원은 “머신 비전 기술을 확장하면 플랜트 산업에서 핵심인 펌프와 압축기, 배관 같이 진동이 발생하는 모든 기계장비 진단에 활용할 수 있을 것”이라며 “카메라 1대로 안전진단을 하면 경제적일 뿐 아니라 위험한 산업 현장에서도 안전하게 기계장비를 활용할 수 있다”고 말했다.

박응서 테크엠 기자 gopoong@techm.kr