원전 기자재 제조에서 숙련도가 요구되는 용접 공정에 AI와 협동로봇을 결합하는 기술 개발이 시작된다. 로봇이 정해진 경로를 반복하는 방식에서 나아가 AI가 용접 대상과 경로를 인식·보정하고 비전·열화상 데이터를 분석해 용접 상태와 이상 여부를 판단하는 구조다. 현장에서 AI 연산을 처리하는 장치에는 딥엑스의 국산 NPU 기반 온디바이스 엣지 AI 기술이 적용된다. 두산로보틱스와 딥엑스, 세이지, 국립창원대학교는 개발 기술을 하나의 시스템으로 통합해 두산에너빌리티 원전 기자재 제조 현장에서 단계적으로 검증한다.
초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)와 두산로보틱스는 산업통상부 ‘2026년도 로봇산업기술개발사업’ 과제에 참여해 AI 기반 지능형 용접 로봇 솔루션을 공동 개발한다고 6일 밝혔다.
두산로보틱스와 딥엑스, 세이지(SAIGE), 국립창원대학교 산학협력단 등 4개 기관은 과제 수행을 위해 지난 7월 21일 업무협약을 체결했다.
딥엑스 로고 (자료 제공: 딥엑스)
이번 과제의 핵심은 비전 AI와 협동로봇을 결합해 용접 과정의 인식과 경로 보정, 상태 분석을 자동화하는 것이다. AI가 용접 대상물을 인식해 경로를 보정하고 용접 중 수집되는 비전·열화상 데이터를 분석해 용접 상태와 이상 여부를 판단하는 기술을 개발한다.
AI가 용접 대상 인식하고 경로 보정…NPU는 현장에서 데이터 처리
주관연구개발기관인 두산로보틱스는 컨소시엄 총괄과 시스템 통합 아키텍처 설계를 담당한다. 협동로봇 용접 셀을 개발하고 미소 변위 보정 AI와 실시간 용접기 제어 기술을 구현한다.
딥엑스는 국산 NPU를 기반으로 한 온디바이스 엣지 AI 장치와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 개발한다. 3채널 비전 데이터 파이프라인 구축과 로봇 제어기 연동, 열화상 분석 AI 모델 개발도 담당한다. 용접 현장의 환경 조건에서 장치가 안정적으로 작동하는지를 확인하기 위한 내환경성 검증과 신뢰성 인증도 지원한다.
온디바이스 방식은 현장에서 발생하는 비전·열화상 데이터를 외부 서버에 보내 처리하는 대신 로봇과 가까운 엣지 장치에서 AI 연산을 수행하는 구조다. 이번 과제에서는 이러한 NPU 기반 AI 컴퓨팅 환경을 용접 로봇과 연결해 제조 현장 적용 가능성을 검증한다.
세이지는 3D 비전을 이용한 용접 대상물 인식과 용접 경로 보정, 용접 비드 이상 탐지 AI 모델을 개발한다. 국립창원대학교 산학협력단은 AI 기반 용접 경로 생성과 물리 법칙 기반 디지털 트윈 기술을 맡는다.
4개 기관은 각 기술을 하나의 지능형 용접 시스템으로 통합한 뒤 두산에너빌리티 원전 기자재 제조 현장에서 단계적으로 실증할 예정이다. 목표 시점은 2029년이다. 원전 기자재 제조 현장에서 품질 검증을 완료한 뒤 2030년부터 사업화를 추진한다.
이번 과제는 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 지원을 받아 연구개발과 현장 실증을 연계하는 방식으로 진행된다. AI와 협동로봇 기술을 실제 제조 공정에 적용해 숙련 용접 인력 부족에 대응하고 용접 공정의 자동화 수준을 높이는 것이 목표다.
딥엑스는 “이번 과제는 초저전력 AI 반도체가 로봇과 결합해 실제 제조 현장에서 활용되는 피지컬 AI의 구체적인 적용 사례가 될 것”이라며 “NPU와 온디바이스 AI 기술을 기반으로 제조 현장에서 필요한 AI 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 AI 컴퓨팅 환경 구축에 기여하겠다”고 밝혔다.
두산로보틱스 관계자는 “협동로봇 기술과 참여 기관의 AI 기술을 결합해 제조 현장에서 활용할 수 있는 지능형 용접 솔루션을 개발할 것”이라며 “숙련 인력 부족 등 제조 현장의 문제에 대응하고 용접 공정의 자동화와 지능화를 확대하겠다”고 말했다.
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