컬러강판 표면 결함 검출은 아직 숙련 인력의 육안 검사에 의존하는 영역이다. 20톤 코일 1개 길이는 약 5000m이며, 연간 수백만 톤 생산량을 담당 검사자가 눈으로 직접 확인해야 했다.
동국씨엠은 표면 결함 판정 방식을 AI로 디지털 전환할 경우, 자사 컬러강판 △품질 경쟁력 향상 △반복적 이상 징후 사전 감지 및 예방 △품질 이력 축적 관리 등이 가능할 것으로 판단하고 3년여의 지속적인 연구 개발 끝에 원천 기술을 확보하고 특허 출원을 준비하고 있다.
동국씨엠 DK SDD는 불균등한 표면 및 2만여 종 이상의 색상이 혼재된 프리미엄 컬러강판에 적용할 수 있다. 다양한 디자인 패턴을 적용한 프린트 컬러강판은 표면 자체가 결함으로 오인될 가능성이 높아 안정적인 결함 검출이 난제로 꼽혀왔다.
DK SDD는 규칙 기반 기법과 딥 러닝을 융합한 하이브리드 모델이다. '부적합 이미지 정의 및 분류'에 '제품 이미지 특성 자동 학습'을 더해 효율을 극대화했다. 라인에 설치된 고해상 카메라가 생산 중인 컬러강판을 연속 촬영해 이미지를 실시간 단위 검사한다. 분당 130m 고속 생산에도 결함을 완벽하게 잡아낸다.
동국씨엠은 DK SDD를 부산공장 고속 건재용 컬러강판을 생산하는 2CCL에 적용하여 상용화했으며, 프리미엄 가전용 컬러강판 생산라인인 5CCL과 7CCL에 적용 완료하여 가전용 까다로운 생산 조건에서의 성능 검증 테스트를 지속 진행 중이다. 올 하반기 상용화를 본격 추진할 계획이다.
최우찬 동국씨엠 기술연구소장은 "공정 자동화 및 기술 고도화를 통해 지속 가능한 제조 환경을 구축하고 인공지능 기반 지능형 공장 실현을 지속적으로 추진할 것"이라 밝혔다.
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