A Cross-Modal Detection-Segmentation Framework for Video-Based Process Monitoring in Wire Arc Additive Manufacturing
본 연구는 와이어 아크 적층 제조(Wire Arc Additive Manufacturing)를 위한 실시간 컴퓨터 비전 파이프라인을 구축하여 용접 모니터링에 최적화된 검출기로 YOLOv8n을 식별하고 세그멘테이션을 위한 YOLO 가이드형 SAM2 프레임워크를 제안하는 한편, 극한의 아크 눈부심 아래에서 연속적인 용접 특징을 구별하는 데 있어 파운데이션 모델들이 가진 현재의 한계를 강조한다.
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현대 제조업의 세계에서는 금속 블록을 깎아내는 대신, 층을 하나씩 쌓아 올려 크고 복잡한 금속 부품을 만들고자 하는 열망이 커지고 있습니다. 와이어 아크 적층 제조(wire arc additive manufacturing)라고 알려진 이 공정은 용접 토치를 사용하는 로봇 3D 프린터와 매우 유사하게 작동합니다. 기계는 금속 와이어를 고온의 전기 아크 속으로 공급하여 이를 녹이고 표면에 퇴적시켜 새로운 형상을 만듭니다. 이 전체 작업의 성공 여부는 아주 작고 찰나적인 순간, 즉 용융 풀(molten pool)에 달려 있습니다. 이것은 와이어가 기존 부품과 만나는 작고 빛나는 액체 금속 웅덩이입니다. 만약 이 풀이 너무 뜨겁거나, 너무 차갑거나, 혹은 너무 빠르게 움직인다면 최종 제품은 약해지거나 균열이 생길 것입니다. 이 용융 금속은 눈을 멀게 할 정도로 밝은 아크 아래 숨겨져 있고 날아다니는 불꽃에 둘러싸여 있기 때문에, 인간의 눈으로 면밀히 관찰하는 것은 매우 어렵습니다. 수년 동안 엔지니어들은 전기나 소리를 측정하는 센서에 의존해 왔지만, 이러한 방법들은 실제로 금속에 어떤 일이 일어나고 있는지에 대해 간접적인 단서만을 제공할 뿐입니다.
인도 공과대학교 바라드파드(IIT Kharagpur)와 로버트 고든 대학교를 포함한 연구진의 새로운 연구는 다른 접근 방식을 취했습니다. 그들은 기계의 소리를 듣거나 전기 신호를 측정하는 대신, 컴퓨터가 과정을 직접 볼 수 있도록 가르치기로 했습니다. 그들은 실시간으로 용접 영상을 관찰하며 두 가지 핵심적인 요소, 즉 방금 놓인 고체 금속인 용접 비드(weld bead)와 토치 바로 앞에 있는 활성 액체 금속 풀을 식대로 식별하려는 시스템을 구축했습니다. 문제는 영상이 매우 지저받다는 점입니다. 아크의 밝은 빛이 종종 이미지를 하얗게 날려버리며, 용융 금속은 액체와 고체의 경계를 정확히 구분하기 어렵게 흐릅니다. 연구진은 컴퓨터가 이러한 특징들을 포착할 수 있는 최선의 방법을 찾고, 매 프레임마다 사람이 상세한 윤곽선을 그리지 않고도 용접 품질을 판단할 수 있는 방법을 알아내고자 했습니다.
아이디어를 테스트하기 위해 연구팀은 산업용 용접 영상 모음집을 수집했습니다. 그들은 다른 인공지능 분야에서 흔히 쓰이는 수백만 개의 이미지가 담긴 거대한 라이브러리를 사용하지 않고, 대신 11회의 실제 용접 세션에서 촬영된 정교하게 선택된 335개의 프레임을 사용했습니다. 이 프레임들은 성공적인 용접과 결함이 있는 용접을 모두 보여주었으며, 아크가 불안정하거나 금속 표면이 오염된 순간을 포함한 다양한 조건을 포착했습니다. 연구진은 기계의 눈 역할을 할 다섯 가지 유형의 컴퓨터 비전 모델을 훈련시켰습니다. 그들은 표준 하드웨어에서 빠르게 실행되도록 설계된 경량 모델부터 트랜스포머(transformer)라고 불리는 고급 수학적 구조를 사용하는 더 복잡한 시스템에 이르기까지 다양한 접근 방식을 테스트했습니다. 목표는 영상이 눈부심이나 움직임으로 왜곡될 때도 용접 비드와 용융 풀 주위에 상자를 가장 정확하게 그릴 수 있는 모델이 무엇인지 확인하는 것이었습니다.
결과는 특정 유형의 모델을 명확하게 가리켰습니다. YOLOv8n이라는 경량 시스템이 이 작업에 가장 효과적인 도구임이 증명되었습니다. 이 모델은 테스트 이미지의 대다수에서 용접 비드와 용융 풀을 성공적으로 식별했으며, 초당 140 프레임 이상을 처리하면서 높은 정확도를 달랄했습니다. 이 속도는 매우 중요한데, 이는 시스템이 이론적으로 용접 과정을 실시간으로 관찰하고 문제가 발생했을 때 즉각적으로 반응할 수 있음을 의미하기 때문입니다. 반면, 컴퓨터 비전의 다른 분야에서 큰 유망함을 보여준 더 복잡한 트랜스포머 기반 모델들은 현저히 낮은 성능을 보였습니다. 이 모델들은 이 작은 특화 데이터셋에서 훨씬 더 나쁜 성과를 냈는데, 이는 이러한 강력한 시스템들이 용접 아크의 미묘한 디테일을 보는 법을 배우기 위해 훨씬 더 많은 훈련 데이터가 필요함을 시사합니다. 또한 연구는 영상을 흑백으로 변환하는 대신 컬러 상태로 유지하는 것이 일관되게 약간의 이점을 제공한다는 것을 발견했는데, 이는 빛나는 금속의 희미한 색상 차이가 컴퓨터가 각 부분을 구별하는 데 도움을 준다는 것을 나타냅니다.
용접 위치를 찾는 신뢰할 수 있는 방법을 찾아낸 후, 연구진은 다음 단계인 금속 형상의 상세한 지도를 만드는 데 도전했습니다. 많은 컴퓨터 비전 작업에서 객체가 발견되면, "파운데이션 모델(foundation model)"을 사용하여 배경으로부터 픽셀 단위로 객체를 분리해 정밀한 윤곽선을 그릴 수 있습니다. 연구팀은 영상 속 객체를 분할하도록 설계된 최첨단 도구인 SAM2를 사용해 보았습니다. 그들은 빠른 탐지기를 사용하여 도구에 대략적인 시작점을 제공한 다음, 영상 속에서 용접 모양이 이동하는 것을 추적하게 했습니다. 이 방식은 용접의 일반적인 영역을 추적하는 데는 효과적이었으나, 근본적인 한계에 부딪혔습니다. 도구가 고체 용접 비드와 액체 용융 풀을 하나의 연속된 형상으로 병합해 버린 것입니다. 자동차나 사람처럼 명확한 경계가 있는 것과 달리, 용접 비드와 용융 풀은 물리적으로 연결되어 있기 때문에 발생한 문제입니다. 금속은 액체에서 고체로 매끄럽게 흐르며, 아크의 강렬한 빛은 그 전이 과정을 흐릿하게 만듭니다. 동물이나 차량 같은 뚜렷한 객체에 주로 훈련된 컴퓨터는 이 두 연속적인 부분을 분리해낼 수 없었습니다.
이러한 한계는 일반적인 인공지능을 특화된 산업 문제에 적용할 때의 중요한 진실을 드러냈습니다. 시스템이 용접이 어디서 일고 있는지 안정적으로 찾고 전체적인 크기와 모양을 측정할 수는 있었지만, 인간의 도움 없이 액체와 고체를 완벽하게 분리하는 것은 아직 불가능했습니다. 연구진은 현재로서는 빠른 탐지기를 사용하여 위치를 찾고, 형태 데이터를 완벽한 측정값이 아닌 근사치로 취급하는 것이 최선의 접근 방식이라고 결론지었습니다. 그들은 이제 이 근사치 측정값들을 원본 영상 데이터와 결합하여 전체 용접 과정의 품질을 판단할 수 있는 시스템을 구축할 계획입니다. 매 프레임을 완벽하게 만드는 데 집중하기보다 영상을 전체적으로 바라봄으로써, 인간이 모든 결함에 일일이 라벨을 붙이지 않고도 공장에 부품의 양불 판정을 내릴 수 있는 시스템을 만들고자 합니다. 이 연구는 단순하고 빠른 컴퓨터 비전이 현재로서는 복잡하고 데이터 집약적인 시스템보다 산업 용접의 강렬하고 무질서한 현실을 관찰하는 데 더 신뢰할 수 있다는 것을 보여주며, 미래를 위한 견고한 토대를 마련했습니다.
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