인공지능(AI) 및 빅데이터 전문기업인 오션라이트에이아이(대표 박해광)가 금형 제조공정의 품질검사 혁신에 성공했다고 14일 밝혔다.
오션라이트에이아이는 대구시와 대구디지털혁신진흥원이 수행한 ‘수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업(2024~2025)‘의 지원을 받아 다중 2D Vision 기반 3D 정합 기술과 Zero-Shot 딥러닝을 결합한 ‘3D 인식 및 불량 탐지 시스템’을 구축했다.
이 기술은 숙련자의 육안검사에 의존하던 품질관리 공정을 데이터 기반의 자동화 프로세스로 전환시켰다. 기존 2D 비전 시스템은 조명 반사, 시야각 한계, 깊이 인식 부족으로 금형의 미세 결함을 정확히 검출하기 어려웠다.
오션라이트에이아이는 여러 각도에서 취득한 2D 영상을 3D로 정합(Registration)해 제품의 깊이·형상 정보를 통합 분석하고, AI가 결함 여부를 자동 판정하도록 설계했다. 특히 Zero-Shot 딥러닝 알고리즘은 불량 데이터가 거의 없는 환경에서도 새로운 결함 유형을 스스로 인식·학습할 수 있어 데이터 편향 문제를 해결한 것이 특징이다.
이 솔루션은 수요기업 에스포텍의 ‘Drilling Insert Steel’ 금형 생산라인에 실증 적용됐다. 설비 내부의 다중 비전 카메라와 조명이 자동으로 제품을 스캔하면, AI가 실시간으로 3D 모델을 생성하고 정밀 치수 계측과 결함 탐지를 동시에 수행한다. 사람이 직접 측정하던 과정을 대체해 검사 정확도와 속도를 모두 높였으며, 검사 기준이 표준화되어 품질 편차도 크게 줄었다.
실증 결과는 제품 유형 분류 정확도 95%, 불량 탐지 정확도 95% 이상, 검사 시간 40% 단축으로 나타났다. 데이터는 자동으로 수집·저장돼 불량 원인 추적과 품질 통계 관리까지 가능해졌다. 에스포텍은 공정의 정밀도와 효율이 동시에 향상돼 현장 관리의 부담이 크게 줄었다고 평가했다.
오션라이트에이아이는 이번 성과를 바탕으로 제조공정 자동화 및 지능형 품질관리 시스템 표준화를 목표로 하고 있다. 향후 금형 외에도 반도체 부품, 정밀가공, 2차전지 케이스 등 고정밀 산업군으로의 확장을 추진 중이다.
한편, 본 실증은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)가 추진하는 ‘제조업 AI융합 기반 조성 사업(2024~2026)’의 일환으로, AI가 깊이 정보를 학습하고 결함을 스스로 판정하는 이번 기술은 대구 제조 현장에서 데이터 기반 생산혁신의 전환점을 마련한 사례로 평가된다.
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