제조 현장의 로봇 자동화가 단순 반복 작업을 넘어 정밀 조립과 체결 공정으로 확장되면서 ‘로봇이 제대로 조립했는가’를 검사하는 기술도 함께 진화하고 있다. 커넥터처럼 미세한 체결 상태를 확인해야 하는 공정에서는 비전 검사만으로 판단하기 어려운 영역이 존재해 소리와 진동 등 새로운 데이터가 검사 수단으로 활용되고 있다. 사람이 손끝의 감각이나 귀로 확인하던 체결 상태를 센서 데이터로 바꾸고 AI가 실시간 판별하는 방식이다. 음향 AI 솔루션 기업 디플리(대표 이수지)가 자동차 로봇 조립 공정에 ‘리슨 AI’를 적용해 체결 검사 자동화에 나섰다.
디플리는 자동차 의장 공정의 커넥터 체결 로봇 라인에 음향 분석 기반 AI 검사 솔루션 ‘리슨 AI’를 공급했다. 리슨 AI는 산업용 양산라인에서 발생하는 소리와 진동을 분석해 제품과 설비 상태를 판별하는 솔루션이다. 모터·기어·베어링 등 구동부품의 품질 검사와 커넥터·볼트 체결 검사, 제조 설비와 로봇의 이상 상태를 확인하는 예지보전 등에 활용되고 있다.
디플리, 커넥터 체결 로봇 공정에 리슨AI 공급 (자료 제공: 디플리)
이번 적용 대상은 자동차 의장 공정에서 로봇이 수행하는 커넥터 체결 작업이다. 완성차 조립 과정에서는 여러 모듈을 연결하기 위해 다수의 커넥터를 반복적으로 체결한다. 체결이 완전하지 않으면 이후 전장 시스템 등의 이상으로 이어질 수 있어 조립 단계에서 정상 여부를 확인하는 과정이 필요하다.
기존에는 작업자가 체결 과정에서 느껴지는 손끝 감각 등을 활용해 상태를 확인했지만 로봇 자동화가 확대되면서 검사 방식 역시 데이터 기반으로 전환되고 있다. 특히 여러 단계로 이어지는 정밀 조립이나 다수 부품을 연속으로 체결하는 공정에서는 작업을 중단하지 않고 상태를 판별할 수 있는 실시간 검사 기술의 중요성이 커지고 있다.
비전으로 보고 소리·진동으로 다시 확인…로봇 체결 이중 검사
디플리가 적용한 방식은 로봇의 자체 비전 검사에 음향·진동 분석을 추가하는 구조다. 로봇이 비전 AI를 활용해 체결 상태를 먼저 확인한 뒤 리슨 AI가 체결 과정에서 발생하는 소리와 진동 데이터를 분석해 정상 여부를 다시 판별한다.
눈으로 확인하는 외형 정보와 실제 체결 과정에서 발생하는 물리적 신호를 함께 활용해 오탐을 줄이는 것이 목적이다. 리슨 AI는 1차에서 2차로 이어지는 연속 체결이나 여러 부품을 각각의 셀에 조립하는 공정에서도 신호를 연속 측정할 수 있도록 설계됐다.
디플리에 따르면 현재 자동차 커넥터 체결 라인에서 사람이 귀로 구분할 수 있는 진성 불량의 탐지율은 99.9% 수준을 구현했다. 사람이 듣기 어려운 영역에서 발생하는 가성 불량은 99% 이상의 탐지율을 목표로 검증을 진행하고 있다. 회사는 향후 2~3개월 안에 목표 정확도를 확보한 뒤 해당 양산라인에 전면 적용한다는 구상이다.
실시간 음향 검사가 안정화되면 체결 작업과 검사 과정을 연속으로 자동화할 수 있다. 별도의 작업자가 반복적으로 체결 상태를 확인하는 단계를 줄이고 24시간 운영되는 자동화 생산라인에서 로봇 작업과 품질 검사를 함께 수행하는 구조다.
디플리는 커넥터 체결뿐 아니라 분리 과정의 정상 여부를 판별하는 검사 등 다른 로봇 공정으로 적용 범위를 확대하고 있다. 제조시설 무인화가 진행될수록 구동부품 품질 검사와 설비 예지보전, 조립·체결 검사 등 소리 데이터를 활용할 수 있는 공정도 늘어날 것으로 보고 있다.
이수지 디플리 대표는 “구동 부품 검사뿐 아니라 체결 검사에서도 기존 고객사들이 라인 추가와 확장을 통해 리슨 AI를 재도입하고 있다”며 “공정 운영 자동화와 검사 정확도를 함께 높여 제조 현장에서 발생할 수 있는 리스크를 줄이는 데 활용할 수 있다”고 말했다.
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