의료용 카테터 형상 결함검사 시스템/사진=생기원
한국생산기술연구원(이하 생기원)은 AI 기술을 활용한 '결함검사 플랫폼 기술'을 기반으로 의료용 카테터의 복잡한 형상을 자동 검사할 수 있는 시스템을 개발했다고 31일 밝혔다.
생기원 AI 응용설비연구센터 윤종필 수석연구원은 머신비전을 이용한 기존 결함검사 방식에 AI 기술을 접목, 딥러닝 알고리즘을 통해 불량 유무를 정확하게 측정·판단할 수 있는 결함검사 플랫폼 기술을 개발했다.
의료용 카테터는 약물 주입, 혈액 배액 등 치료 및 진단기기 역할을 하는 튜브로, 체내에 삽입하는 제품의 특성상 형상 및 치수의 품질 관리가 중요하다. 카테터는 다품종 소량생산 품목이면서 약물·혈액이 이동하는 통로인 내강의 개수·형상도 다양해 검사 자동화가 어려운 분야로 꼽혀 왔다.
또 해당 시스템에 적용된 AI 딥러닝 알고리즘은 검사 기준이 변경돼도 재학습할 필요가 없고, 재학습 없이도 정상·불량 제품을 평균 95% 정확도로 판단할 수 있다고 연구진은 설명했다.
윤종필 수석연구원은 "재학습에 걸리던 시간과 비용을 크게 줄인 결함검사 플랫폼 기술을 개발하고, 의료용 카테터에 적용해 고정밀 형상 결함검사 시스템을 개발한 것이 핵심"이라며 "향후 최적화 연구를 통해 다양한 제조업 제품의 결함검사에 확대 적용할 계획"이라고 말했다.
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