타이어의 최종 검수는 통상적으로 기포 유무를 확인하는 ‘레이저 간섭계 활용 타이어 내부 검사’와 내부 조직을 정밀 관찰하는 ‘X-Ray 방사선 검사’, ‘외관 검사’ 등 3가지로 이뤄진다.
이번에 개발된 자동화 검수 시스템은 최종 검수 과정의 하나인 ‘레이저 간섭계 활용 타이어 내부 검사’에 적용한다. 기존 검사 과정에서는 전문가의 경험을 통해 학습한 선별 기준으로 부적합 요소를 찾아냈으나, AI 기술 기반 자동화 시스템을 통해 컴퓨터가 이를 판독해 낼 수 있게 됐다.
특히 부적합으로 판단해야 할 기포의 크기와 형상이 항상 동일하게 나타나지 않아 이미지 프로세싱이 어려운 부분이었다. 이 가운데 KAIST 산업 및 시스템공학과 AI 전문가들은 컴퓨터가 스스로 학습하고 부적합 기준을 체계화하는 머신러닝 기술을 적용해 자동화 시스템을 완성했다.
자동화 시스템의 적용이 완료되면 ‘레이저 간섭계 활용 타이어 내부 검사’의 일관성과 효율성을 극대화할 수 있다. 판정 시간의 단축으로 설비가동률 또한 크게 향상될 전망이다.
한국타이어는 향후 X-Ray 방사선 검사와 외관 검수 과정으로까지 AI 기술을 확산할 계획이다. 또 타이어 제조 공정에도 AI 기술을 적용해 ‘스마트팩토리’를 구현하고 제품을 효율적으로 생산한다는 방침이다.
경제산업부 조민욱 기자
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