연구 프로젝트
AI제조·로봇
제8세부 (박영도): 전기자동차 적용 용접 및 체결 공정 품질 확보를 위한 머신러닝 기반 품질 예측 및 관리 시스템 개발
세부 과제별 연구내용
- 다양한 강종 및 판재 두께 조합에 따른 접합 품질 데이터를 수집하고, 데이터베이스를 구축 및 접합 품질 개선을 위한 프로세스 최적화
- SPR 및 REW 접합 품질 평가를 위한 새로운 표준화된 기준을 수립 및 글로벌 자동차 산업의 요구를 충족할 수 있는 국제 표준 인증 기반 연구
- REW 및 SPR 공정 접합 품질 결과를 정량화하고 결함 유무에 따라 라벨링
- 비파괴 검사를 통해 표면 결함 및 내부 결함을 동시에 감지할 수 있는 예측 기술 개발
- 실시간 모니터링 데이터 기반 용접 품질과 공정 변수 간의 상관관계 분석을 통한 핵심 지표 추출 및 접합부의 건전성 예측
- AI/ML(인공지능/기계학습)을 활용하여 접합 품질 예측 모델 개발 및 SPR과 REW 접합 공정 중 발생하는 품질 편차를 실시간으로 모니터링하고 예측할 수 있는 알고리즘 설계
단계별 연구계획
- 1단계(’20~’21)
- 미래 자동차에 적용되는 다양한 강판의 종류 및 강판조합 등에 대한 Data Base를 구축하고, 해당 조합에 적용되는 용접 및 체결 공정에 대한 Data Base를 구축
- 2단계(’22~’25)
- 다양한 용접 및 체결 공정에 있어서 3D 표면 프로파일링 기술을 적용하여 용접부 및 체결부의 표면 특성 값 추출 및 용접, 체결부의 품질 예측 알고리즘 및 수식을 개발하며, 머신러닝 기술을 적용하여 품질 예측 기술을 개발하여 데이터 결과 유효성을 검증하는 것을 연구
- 3단계(’26~’27)
- 개발한 용접 및 체결부 품질 예측 시스템에 대한 신뢰성 평가 및 시스템 개선을 기반으로 스마트 팩토리 기반 미래 자동차 차체 모듈 용접 및 기계적 체결 품질 예측 시스템 개발
