삼성SDI는 AI 검사를 개발하고 양산에 도입하면서 배터리 품질을 높이고 있습니다. 제품 생산 과정에서 발생하는 불량을 더 정확하고 빠르게 추적하는 AI 검사 기술은 배터리 안전성과 공정 효율을 높여줍니다. 기존 공정 검사의 한계를 넘기 위해 AI 검사를 개발하고 있는 김경민 프로와 채향신 프로를 소개합니다. 

Q. AI 검사 개발 업무에 대한 소개를 부탁드립니다.

김경민 프로) AI 검사 개발그룹이 하는 일은 크게 두 가지로 나뉩니다. 비전 검사기 개발, 그리고 AI 플랫폼을 개발하고 운영하는 일입니다. 

저는 삼성SDI의 AI 플랫폼인 ‘Vision AI’ 포털을 운영하는 업무를 하고 있습니다. ‘Vison AI’ 포털은 배터리 개발이나 공정 관리를 담당하는 동료들이 AI 검사 기술을 간편히 사용할 수 있도록 하는 플랫폼입니다. 

이 플랫폼에서는 삼성SDI 배터리 공정의 각 검사기가 촬영한 검사 원본 이미지를 수집할 수 있습니다. 생산 공정 담당자들과 협의하여 AI 모델이 적용될 검사기를 선정하고 원본 이미지 수집을 진행합니다. 이후 수집된 이미지를 활용하여 양품과 불량을 구분하는 ‘라벨링’ 작업을 수행합니다. 해당 데이터를 통해 AI모델을 학습시키고 검증하여 최종적으로 생산라인에 적용될 Vision AI 모델을 만들게 됩니다.

[‘Vision AI’ 포털 운영 업무를 담당하고 있는 김경민 프로]

채향신 프로) 저는 비전 검사기 개발 업무를 하고 있습니다. 비전 검사는 배터리 외관의 불량을 AI로 자동 검사하고 결함을 감지하는 공정입니다. 마이크로초 단위로 촬영이 가능한 고해상도 카메라와 이미지 처리 소프트웨어를 사용해 제품의 외관을 촬영하고 분석해 양품과 불량을 판별해냅니다.

‘Vision AI’ 포털을 통해 학습시킨 AI를 활용하여 AI 비전 검사기 성능을 더 향상시키고 있습니다. AI 비전 검사기를 통해 확보하는 이미지들은 또 ‘Vision AI’ 포털에 모여 더 스마트한 AI 모델을 만드는데 기여하는 선순환을 이루고 있습니다.

[비전 검사기 업무를 담당하고 있는 채향신 프로]

Q. AI 검사 개발이 중요한 이유는 무엇일까요?

채향신 프로) AI 검사는 일반적인 기술로는 해결하기 어려운 고난도의 검사 항목을 자체 기술력으로 해결할 수 있게 합니다. 이는 제품 안전성과 공정 효율을 높여줍니다. 그렇기 때문에 저희 부서는 신기술을 적용한 신규 검사 검사기 개발에 박차를 가하고 있습니다.

최근에는 X-ray 장치와 AI 기술을 결합해 배터리 내부에 존재하는 금속 이물질을 검출하는 기술을 개발하고, 실제 공정에 적용해서 배터리의 안전성 향상에 기여하고 있습니다.

Q. 업무를 하며 가장 어려웠던 점이 무엇인가요?

김경민 프로) AI 검사의 완성도가 품질과 직결되다 보니 실수가 있어서는 안된다는 부담감이 있습니다. 검사의 정확도를 높이기 위해서는 양질의 데이터를 많이 확보하여 AI를 학습시켜야 합니다. 학습된 결과를 바탕으로 AI 모델이 잘 만들어졌는지에 대한 충분한 검증을 하기 위해서도 많은 이미지가 필요합니다. 양질의 데이터를 충분히 확보하기 위해 배터리 개발, 공정 관리 등 현업 부서와의 소통에 더욱 힘쓰고 있습니다.

채향신 프로) AI 검사가 전 공정과 연관되기 때문에, 각 세부 공정들을 정확히 이해해야만 불량의 원인을 파악할 수 있습니다. 같은 스펙의 배터리라도 공정 상의 미세한 차이에 따라 그 결함의 특성이 다양하기 때문입니다.

따라서 업무할 때 단순한 직관이나 경험만을 믿지 않고, 공정과 제품 구조를 체계적으로 파악하려고 노력하고 있습니다.

[AI 검사 기술력 향상을 위해 노력 중인 김경민 프로(좌)와 채향신 프로(우)]

Q. 업무에 있어 어떤 목표를 가지고 계시나요?

채향신 프로) 지금까지는 AI 검사 기술을 양산에 최적화하는데 집중했다면, 이제는 좀 더 스마트한 AI로 발전시킬 수 있는 기술과 방법을 찾아 적용하려고 합니다. 또한 각 공정의 특성에 맞는 검사 기술을 적용하여 제품의 품질과 제조 효율을 더욱 향상시키는 것이 목표입니다. 

김경민 프로) ‘Vision AI’ 포털을 보다 활성화하는 것이 목표입니다. 임직원분들이 더 편리하게 해당 플랫폼을 사용하고, 활용성을 극대화할 수 있는 방안을 찾으려고 합니다. 또한 불량을 놓치는 경우인 ‘미검’을 절대 허용하지 않으면서도 정상 제품을 불량으로 판정하는 ‘과검’을 최소화하기 위해 끊임없이 검사 기술을 개선할 예정입니다.