기계설비 고장 한 눈에 찾는 천리안 ‘AI 머신 비전’ 개발
기계설비 고장 한 눈에 찾는 천리안 ‘AI 머신 비전’ 개발
  • 엄재성 기자
  • 승인 2019.07.03 17:15
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기계설비 움직임 ‘딥러닝’으로 학습해 이상 진동·고장신호 찾는다

인공지능(AI)을 활용해 산업현장에서 가동 중인 기계설비의 이상 징후를 찾아내는 기술이 개발됐다. 사람보다 더 정확하고 빠르게 기계장비의 이상을 감지할 수 있는 ‘머신 비전(Machine Vision)’ 기술이다.

한국기계연구원(이하 기계연, 원장 박천홍) 기계시스템안전연구본부 시스템다이나믹스연구실 선경호 책임연구원은 운전 중인 기계설비를 영상 촬영한 후 AI가 자율적으로 기계의 고장여부를 진단하는 머신 비전 기술을 개발했다.

한국기계연구원 시스템다이나믹스연구실 연구진이 머신 비전 진단을 위해 급수펌프 진단용으로 설치한 카메라를 점검하고 있다. (사진=기계연구원)
한국기계연구원 시스템다이나믹스연구실 연구진이 머신 비전 진단을 위해 급수펌프 진단용으로 설치한 카메라를 점검하고 있다. (사진=기계연구원)

머신 비전은 사람의 시각을 이용한 판단기능을 기계에도 적용한 것이다. 예를 들면 카메라가 수백, 수천 개의 전자회로 기판을 반복 촬영하면서 다른 기판과 달리 연결이 잘못되어 있는 부분을 찾아내거나, 제품의 표면의 라벨이 제 위치에 붙어있지 않는 것을 골라내는 등의 검사를 할 수 있는 기술이다.

연구팀은 세계 최초로 이 기술을 기계설비의 진단에 적용했다. 시각적 이미지 분석에 가장 많이 활용되는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘인 ‘합성곱 신경망(CNN‧Convolution Neural Network)’을 이용해 기계장비의 가동 영상을 학습함으로써 기계장비에서 발생하는 진동을 분석하고 이상 징후를 발견할 수 있도록 했다.

딥러닝은 사람의 사고방식을 컴퓨터에 가르치는 인공지능 기술의 한 분야이다. 사람의 뇌와 같은 인공 신경망을 이용해 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견하고 이를 스스로 분석하고 처리하는 기술이다.

인공지능 기반 기계진동 영상 진단 레이아웃. (사진=기계연구원)
인공지능 기반 기계진동 영상 진단 레이아웃. (사진=기계연구원)

연구팀은 실험실 규모에서 냉각수 급수펌프 진동 영상을 촬영해 머신 비전으로 이상 징후를 분석한 결과 정상과 비정상의 이상 진동을 100% 정확하게 진단하는 결과를 확인했다. 이 내용을 기반으로 ‘영상 학습을 통한 기계 진단시스템 및 이를 이용한 기계 진단방법’ 특허도 출원했다.

지금까지 기계설비의 상태를 분석하기 위해서는 여러 개의 진동 센서를 사용해 신호를 측정하고, 전문가가 이렇게 수집된 신호를 분석 및 판단하는 과정을 거쳐야 했다. 개발 기술은 이러한 복잡한 과정을 생략하고 촬영 영상과 데이터 학습만으로 동일한 결과를 얻을 수 있게 된다.

연구팀은 향후 진동이 발생하는 다양한 기계설비에 대해 영상 정보를 추가 구축하고 터보기계 등의 보다 복잡한 고장 현상을 진단할 수 있도록 발전시켜갈 계획이다.

선경호 책임연구원은 “머신 비전 기술이 확장되면 플랜트 산업의 핵심인 펌프, 압축기 및 배관과 같이 진동이 발생하는 모든 기계설비 진단에 활용할 수 있을 것”이라며 “카메라 한 대로 안전진단을 하면 경제적일 뿐 아니라 사람이 투입되기 어려운 위험한 산업 현장에서도 보다 안전한 기계설비 운용이 가능해질 것”이라고 말했다.


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