딥러닝을활용한피복아크용접품질자동검사 Web 개발

초록

피복아크용접은 활용성과 접근성 때문에 오늘 용접 산업에서 널리 채택되며, 이 때문에 용접 산업기사 및 기사 자격증 취득을 위한 기초 용접 시험에서도 중요하게 다룬다. 피복아크용접은 다양한 재료에 적용 가능하며, 용접 장비가 간단하여 현장에서의 다양한 사용이 가능하다. 일반적으로 용접 품질을 검증하기 위해 파괴 검사와 육안 검사가 시행된다. 특히 육안 검사는 결함 및 용접 상태를 파악하는 중요한 과정이며, 현재는 전문가들에 의해 수행된다. 자동화된 용접 검사 시스템(Web)은 용접 초보자들이 자신의 용접 작업의 품질을 쉽게 평가할 수 있게 해주며, 전문가의 육안 검사를 보조하거나 대체할 수 있다. 그래서 본 연구에서는 용접 이미지에 딥러닝 기술을 활용하여 용접 결과를 자동으로 검사하는 방법을 제시하고자 한다. 용접 모재 4방향을 탐지 후 사용자가 모재 외곽을 설정하여 이미지 기반 검사를 수행한다. 모재 내 용접 영역의 외곽선을 탐지하기 위해 YOLO(You Only Look Once)와 UNet 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝을 통해 식별된 외곽선을 기반으로 영역을 탐색한 후 위빙 패턴과 결함 유무를 분석하였다. 결과적으로 딥러닝을 이용한 검사 방법은 외곽선 탐지에서 90% 이상의 높은 정확도로 용접 결과물을 평가할 수 있음을 확인하였다.