배터리 미세불량? 비전검사로 해결한 아진네트웍스

도입

최근 전기차 시장의 성장과 함께 이차전지(배터리)의 안전성 이슈가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 배터리 셀 제조 과정에서의 아주 작은 미세 결함 하나가 대형 화재나 리콜 사태로 이어질 수 있기 때문입니다. 이에 따라 삼성SDI를 비롯한 글로벌 배터리 제조사들은 생산 라인에 고도화된 불량검출 시스템을 도입하고 있습니다. 특히 기존 룰 기반(Rule-based) 검사의 한계를 극복하기 위해 ‘딥러닝 기반 비전검사’ 기술이 핵심 솔루션으로 자리 잡았습니다.

본론1 — 배터리 제조 공정과 머신비전 검사의 한계

이차전지 제조 공정은 전극 공정, 조립 공정, 활성화(포메이션) 공정으로 나뉩니다. 각 단계마다 배터리 셀의 표면 스크래치, 이물질 유입, 전극 탭의 용접 불량 등 다양한 형태의 결함이 발생할 수 있습니다. 과거에는 엔지니어의 육안 검사나 정해진 수치만을 측정하는 기존 머신비전 방식을 사용했습니다. 그러나 불규칙한 얼룩이나 미세한 흠집은 비정형적 결함이기 때문에, 고정된 알고리즘을 사용하는 룰 기반 검사로는 오검출률이 높거나 불량을 놓치는 경우가 많았습니다.

본론2 — 딥러닝 비전검사 기술의 적용 현황과 효과

이러한 한계를 해결한 것이 바로 ‘딥러닝 비전검사(AI Vision Inspection)’입니다. 대량의 정상 배터리 셀 이미지와 불량 이미지를 AI 모델에 학습시켜, 비정형적이고 미세한 결함까지 높은 정확도로 판별해 냅니다. 삼성SDI 등 대기업 제조 현장에서는 배터리 셀 외관의 미세 균열, 전해액 누수 흔적 등을 실시간으로 감지하기 위해 이 기술을 적극 활용하고 있습니다. 업계에 따르면 딥러닝 비전 솔루션 도입 이후 불량률 검출 성능이 99% 이상(추측입니다)으로 크게 향상되었으며, 검사 공정의 자동화로 생산 효율성 역시 대폭 개선되는 효과를 얻고 있습니다.

본론3 — 제조 현장 도입 시 고려해야 할 사항

중소 및 중견 기업에서 배터리 부품이나 유사한 정밀 제조 공정에 딥러닝 비전검사를 도입할 때는 몇 가지를 유의해야 합니다. 첫째, 현장의 조명 제어 기술입니다. 배터리 표면은 반사율이 높아 조명 조건에 따라 불량 여부가 완전히 다르게 보일 수 있습니다. 둘째, 충분한 ‘불량 데이터(양품 대비 불량 이미지 비율)’ 확보가 필수적입니다. 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 소량의 불량 데이터로도 학습이 가능한 양질의 AI 알고리즘 선정이 중요합니다.

결론

이차전지의 안전성과 품질 신뢰성을 확보하기 위한 비전검사의 진화는 앞으로도 계속될 것입니다. 높은 불량검출 정확도는 곧 기업의 품질 경쟁력과 직결되는 핵심 요소입니다. 아진네트웍스 역시 딥러닝 기반의 머신 비전 검사 시스템을 구축하여, 정밀 공정에서 발생하는 미세 불량을 정확하게 판별해내는 고객 맞춤형 공장 자동화 솔루션을 제공하고 있습니다. 현장의 품질 관리 자동화에 대해 고민 중이시라면 최적의 기술 파트너와 함께 시작해 보시기 바랍니다.