품목번호	2023-스마트제조-일반-02			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				소프트웨어				전기전자부품
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 국제공동 □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D □ 대형통합형 □ 서비스형 □ 국가핵심기술 □ 탄소중립
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	고무/플라스틱 제품 오류 검출을 위한 산업용 IoT 및 지능 시스템 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						8	5		3	1	9	0	1	0	0	0
1. 개념 및 산업동향
ㅇ 개념 : 고무/플라스틱 제품의 오류를 인공지능 학습을 통해 검출하는 산업용 IoT 및 지능부품 기반의 실시간 비접촉식 검출 시스템 개발 - 제품형태 : 제품 오류 학습데이터 수집 모듈, 비접촉식 실시간 판별 모듈, 산업용 IoT 및 분석 SW 기반 오류 검출 시스템 - 기술형태 : 고용량 고해상도 영상 데이터 취득을 위한 산업용 IoT 기술, 데이터 학습/증강/분류 기능을 통합 구현 분석 SW 기술, 실시간 검출 가능 산업용 로봇 기반 시스템 구현 기술 - (기존기술 차이점) 2차원 이미지 데이터를 기반으로 단순한 패턴매칭에 의한 오류 검출 ㅇ 산업동향 - 삼성전자 및 삼성전기는 'AI 기반 MLCC 외관선별기'를 통해 데이터를 스스로 학습하는 딥러닝을 바탕으로 검사해 불량품 검출 정확도를 높였고, 재검사율도 크게 개선을 통해 연간 140억원 규모 절감 효과 - 포스코 광양제철소는 후판 공장에 AI 비전 검사를 도입하여 완성된 후판의 품질 부적합률이 48% 이상 감소 - 지멘스는 완성품 제작 후, 테스트를 통해 불량품을 확인했으나 인공지능 비전 검사 기술을 도입하여 제품의 이미지를 통해 불량을 검출하는 방식으로 지멘스 암 베르크 공장의 수율은 99.9989%로 개선 됨
2. 지원 범위
ㅇ 고무/플라스틱 제품의 재질과 형상 특성을 고려한 오류 검출 시스템 개발 - 제품의 다양한 형태와 규격에 따른 외형의 전 영역 영상 데이터 취득이 가능한 산업용 로봇 모듈 개발 - 2차원 및 3차원 영상 데이터를 기반으로 다양한 종류와 형태의 제품 표면 오류 특징 추출 기술 개발 - 산업용 IoT 디바이스를 통한 고용량, 고해상도 다차원 영상 데이터 획득 및 전처리 기술 개발 ㅇ 산업용 IoT 디바이스와 인공지능 학습 알고리즘 검출 시스템 개발 - 고무/플라스틱 제품 표면에 발생할 수 있는 다양한 종류의 오류 판정 및 분류 알고리즘 개발 - 제조기업의 도메인, 공정, 수요에 맞춤형으로 제공할 수 있는 클라우드 기반 데이터 활용 및 가시화 서비스 기술 - 영상 데이터 증강/학습/분류 및 판정 알고리즘 및 SW 개발 ㅇ 실시간 공정데이터 연계 데이터 기반 품질 분석·예측 기술 개발 - 실시간 오류 탐지 및 오류원인(오류 유형, 수리 가능 여부 등) 추적 모델 개발 - 고품질 수준 유지를 위한 오류 원인 분석 데이터 활용 모델 개발 - 생산 공정 데이터 기반 제품 품질 분석·예측 애플리케이션 개발 ㅇ 테스트 및 현장 적용을 통한 기술개발 검증 - 현장 적용을 위한 제한된 시간 내 영상데이터 획득 / 분류 판정 가능 시스템 개발 및 실제 공장에서의 생산성 부합 실증 - 기존 오류검출 공정과 비교(As-Is, To-Be) 및 효과분석(생산량, 품질 등)을 통한 검증
3. 지원 필요성
o (기존 기술의 한계) 고무 및 플라스틱 완제품의 이상상태 확인 및 검출은 현재까지 작업자가 직접 진행하나, 다양한 요인으로 인해 검출률 차이 발생과 검출 일관성 유지가 어려운 상황 - 국내외 생산현장의 업무환경, 문화 등에 따른 검출률 차이와 사람의 감각에 의존한 검사(육안, 촉각 등)로 이상상태 확인 및 검출, 검사 인원의 개인차 발생 o (정책적 측면) 주력 산업에 지능형 로봇, AI, 가상화 등 디지털 기술을 접목하여 산업간 융합과 신산업 창출을 견인하는 산업혁신 전략 추진 o (기술적 측면) 산업 현장에 적용 가능한 지능형 IoT와 AI 학습 및 추론 기능의 로봇·디지털기술 융합 기술 필요하며, 방대한 데이터 를 사람의 개입 없이 인공지능 등 지능기반으로 학습하고 자율처리가 가능한 방향으로 발전 o (시장적 측면) 인공지능 컴퓨터 비전을 활용한 시장 규모는 ’26년 513억 달러로 시장이 성장할 것으로 예상하며, 연평균 26.3%의 시장 증가세를 보일 것으로 예상
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7.5억원 이내(총 정부출연금 27.5억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(혁신제품형) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수