컴퓨터 비전으로 배터리 제조가 재창조되고 있습니다.

아비라미 비나

5분 읽기

2025년 6월 26일

배터리 제조에서 컴퓨터 비전으로 실시간 결함 감지, 로봇 조립, 라벨 검증, 고품질의 안전한 생산을 실현하는 방법을 살펴보세요.

배터리는 일상 생활에서 중요한 부분을 차지합니다. 휴대폰을 충전하고 노트북을 작동시키며 전기 자동차를 움직이게 합니다. 우리는 생각보다 배터리에 더 많이 의존하지만 배터리가 어떻게 만들어지는지 생각해본 적은 거의 없습니다. 실제로 배터리를 만드는 과정은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다.

배터리 제조 공정은 재료 준비부터 최종 검사까지 세심하게 조율된 여러 단계에 따라 달라집니다. 레이어가 잘못 정렬되거나 부품이 느슨해지는 등 사소한 실수라도 성능에 영향을 미치거나 안전 문제로 이어질 수 있습니다. 

수년 동안 제조업체는 수동 검사와 기본 센서에 의존하여 문제를 파악해 왔습니다. 그러나 생산량이 증가하고 품질에 대한 기대치가 높아지면서 이러한 전통적인 방법으로는 더 이상 따라잡기 어렵게 되었습니다.

그래서 많은 제조업체들이 기계가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전으로 눈을 돌리고 있습니다. 특히 배터리 제조에서는 결함을 감지하고, 부품을 정밀하게 측정하고, 공정의 각 단계를 실시간으로 모니터링하는 데 컴퓨터 비전이 사용되고 있습니다. 

그림 1. 컴퓨터 비전으로 배터리 제조를 개선하는 방법. 작성자 이미지.

이 글에서는 배터리가 어떻게 만들어지는지, 컴퓨터 비전이 배터리 제조 공정을 어떻게 변화시켜 품질을 개선하고 효율성을 높이며 에너지 기술의 미래를 지원하는지 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

배터리는 어떻게 만들어지며 컴퓨터 비전은 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

배터리 생산은 매우 정밀해야 하는 단계별 세심한 공정입니다. 얇은 금속 시트에 특수 소재를 코팅하는 것으로 시작하여 이를 잘라 다른 레이어와 함께 쌓아 배터리의 코어를 형성합니다. 

그 후 액체 전해질을 추가하고 배터리를 밀봉한 다음 충전과 테스트를 거쳐 제대로 작동하는지 확인합니다. 마지막으로 라벨을 붙이고 포장하면 휴대폰부터 전기 자동차까지 모든 기기에 전원을 공급할 준비가 완료됩니다.

그림 2. 배터리는 어떻게 만들어지나요? 작성자 이미지.

배터리는 매우 민감하기 때문에 작은 결함도 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 헤어라인 긁힘이나 약간의 정렬 불량과 같은 작은 결함도 배터리 수명을 단축하고 안전성을 저해하거나 배터리 고장으로 이어질 수 있습니다. 배터리로 작동하는 기기와 차량이 늘어남에 따라 제조업체는 각 장치를 결함 없이 제작할 수 있는 혁신적이고 빠른 방법을 모색하고 있습니다.

이때 컴퓨터 비전이 중요한 역할을 합니다. 물체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 다양한 작업을 지원하는 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 학습시켜 배터리 구성 요소를 인식하고 표면 결함을 감지하며 조립의 정확성을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 

이 모델은 고해상도 카메라의 이미지를 분석하여 모든 부품이 올바르게 배치되고 결함이 없는지 다시 한 번 확인합니다. 이를 통해 오류를 줄이면서 더 빠르고 일관된 배터리 생산을 가능하게 합니다.

배터리 생산 공정에서 사용되는 컴퓨터 비전 작업

배터리 제조 공정을 지원하고 간소화할 수 있는 주요 컴퓨터 비전 작업 몇 가지를 자세히 살펴보세요: 

  • 물체 감지: 물체 감지를 지원하는 YOLO11과 같은 모델은 생산 라인에서 배터리 셀, 커넥터, 탭과 같은 특정 구성 요소를 찾아 식별하도록 학습시킬 수 있습니다.
  • 인스턴스 세분화: 세분화 기능이 있는 비전 지원 시스템은 물체의 정확한 모양과 경계를 윤곽을 그릴 수 있습니다. 이를 통해 단순한 방법으로는 놓칠 수 있는 겹치는 재료, 코팅 결함 또는 표면 결함을 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 이미지 분류: 이 작업은 전체 이미지에서 움푹 들어간 곳, 긁힘 또는 고르지 않은 코팅과 같은 눈에 보이는 문제를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 부품이 품질 기준을 충족하지 않는 경우 최종 조립에 도달하기 전에 제거할 수 있습니다.
  • 개체 추적: 객체 추적은 생산 라인을 통과하는 각 배터리 부품을 추적하여 누락되거나 잘못 정렬된 부품을 감지하고 조립 프로세스를 정확하고 효율적으로 유지할 수 있습니다.

배터리 제조에 비전 AI 적용

이제 배터리 제조에 사용되는 핵심 컴퓨터 비전 작업에 대해 더 잘 이해했으니 이러한 작업을 생산의 여러 단계에 적용하여 품질, 안전 및 효율성을 향상시키는 방법을 살펴 보겠습니다.

배터리 제조 시 전극 표면 검사

전극 코팅은 배터리 생산 공정에서 매우 중요한 부분입니다. 이 단계에서는 금속 호일에 얇은 활성 물질 층을 도포하여 배터리의 전극을 형성합니다.

기포, 핀홀 또는 고르지 않은 가장자리와 같은 작은 결함은 코팅 중에 발생할 수 있습니다. 사소해 보일 수 있지만 이러한 결함은 과열, 성능 저하 또는 배터리 수명 감소로 이어질 수 있습니다. 또한 특히 대량 생산 환경에서는 육안으로 발견하기 어렵습니다.

컴퓨터 비전 모델은 고해상도 이미지를 분석하여 실시간으로 표면 결함을 감지하고 표시함으로써 품질 관리를 지원할 수 있습니다. 인스턴스 분할과 같은 기술을 통해 시스템은 전극의 여러 영역을 식별하고 불규칙한 부분을 강조 표시하여 수동 검사보다 더 정확하고 일관성 있는 검사 프로세스를 수행할 수 있습니다.

흥미로운 예로 연구자들이 개발한 리튬 이온 배터리 전극을 검사하기 위해 X-선 컴퓨터 단층 촬영(CT)과 컴퓨터 비전을 결합한 시스템을 들 수 있습니다. 이 시스템은 3D 스캔을 사용하여 균열이나 결함과 같은 내부 결함을 감지합니다.

그림 3. 금이 가거나 결함이 있는 배터리 전극 입자의 예.(출처)

배터리 생산 공정에서의 비전 가이드 로봇 스태킹

전극이 성공적으로 코팅되면 와인딩 또는 스태킹을 사용하여 배터리 내부 구조에 전극을 조립해야 합니다. 와인딩은 전극과 분리막 시트를 나선형으로 감는 방식이며, 스태킹은 층을 서로 평평하게 쌓는 방식입니다.

두 기술 모두 수 미크론 단위까지 정밀하게 정렬해야 하는 경우가 많습니다. 약간의 변화만 있어도 전기가 배터리를 통해 흐르는 방식에 영향을 미쳐 성능이 저하되거나 수명이 단축될 수 있습니다.

이러한 수준의 정확도를 달성하기 위해 제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 조립 중에 로봇 팔을 안내합니다. 고해상도 카메라와 3D 센서는 각 레이어를 정확하게 배치하고 먼지, 휨, 뒤틀림과 같은 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다. 

이러한 시스템을 사용하면 간격, 장력, 정렬을 일정하게 유지할 수 있어 품질과 생산 속도를 모두 향상시킬 수 있습니다. 경우에 따라 로봇은 시각 데이터와 함께 힘 센서를 사용하여 민감한 재료를 부드럽게 처리하기도 합니다.

배터리 제조의 용접 및 밀봉 검사

배터리 셀 조립 및 패키징 과정에서 탭과 케이스와 같은 구성 요소는 용접 또는 밀봉을 통해 결합됩니다. 이러한 접합부는 전기 흐름과 구조적 안전을 유지하는 데 필수적입니다. 

아주 작은 균열이나 약점으로 인해 단락, 과열 또는 극단적인 경우 열 폭주(배터리가 제어할 수 없을 정도로 과열되어 화재나 폭발을 일으킬 수 있는 위험한 연쇄 반응)가 발생할 수 있습니다.

제조업체들은 이 단계를 개선하기 위해 열화상과 결합된 컴퓨터 비전 솔루션을 채택하고 있습니다. 이러한 시스템은 각 용접부를 실시간으로 스캔하여 균열, 틈새, 약점 등의 결함을 확인할 수 있습니다. 

육안 검사로 표면 수준의 문제를 발견할 수 있지만, 일부 결함은 표면 아래에 숨겨져 있거나 고르지 않은 열 분포를 유발하기 때문에 표준 카메라나 육안으로는 감지할 수 없습니다. 열화상을 사용하면 열이 용접부를 통해 어떻게 퍼지는지 보여줌으로써 이러한 숨겨진 문제를 밝혀낼 수 있으므로 나중에 고장으로 이어질 수 있는 약한 접합부나 불완전한 연결부를 쉽게 식별할 수 있습니다.

EV 배터리 제조 공정에서의 물체 감지

배터리 제조에는 절단, 적층, 용접 및 밀봉의 정밀한 공정이 포함됩니다. 모든 단계는 신중하게 시간을 정하고 자동화됩니다. 하지만 통제된 환경에서도 작은 이물질이 빠져나갈 수 있습니다. 배터리 팩 내부에 느슨한 나사나 금속 파편이 남아 있으면 단락, 내부 손상 또는 화재가 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 제조업체는 이물 감지를 위해 특별히 제작된 컴퓨터 비전 시스템에 의존하고 있습니다. 이러한 시스템은 고해상도 카메라와 3D 비전을 사용하여 최종 밀봉 전에 트레이와 모듈을 스캔합니다. 이 시스템은 원치 않는 물체를 감지하고 생산 흐름을 중단하지 않고 라인을 멈추거나 기술자에게 경고하거나 해당 팩을 거부하는 등 즉시 대응하도록 훈련되어 있습니다.

예를 들어 EV(전기 자동차) 배터리 조립에서는 최종 밀봉 직전에 트레이에 이물질이 있는지 검사하기 위해 컴퓨터 비전을 사용합니다. 이러한 시스템은 수동 검사로는 놓칠 수 있는 잘못 배치된 공구, 느슨한 나사 또는 이물질을 감지할 수 있습니다. 이러한 문제를 조기에 식별함으로써 전기 고장을 방지하고 생산 지연을 방지하며 안전 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

그림 4. 전기 자동차 조립 중 고전압 배터리를 검사하는 모습(출처).

배터리 팩의 포장 및 라벨 검증 

배터리 팩이 완전히 조립되면 마지막 단계는 포장과 라벨을 검사하는 것입니다. 씰이 손상되었거나 케이스가 찌그러졌거나 라벨이 잘못 인쇄되어 있으면 나중에 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 확인하지 않고 방치하면 제품 안전에 영향을 미치거나 배송이 지연되거나 규제 위반으로 이어질 수 있습니다.

이 단계의 수작업 검사는 특히 대량의 경우 느리고 신뢰할 수 없는 반면, 컴퓨터 비전 시스템은 동일한 검사를 빠르고 일관성 있게, 더 높은 정확도로 수행할 수 있습니다.

예를 들어 배터리 팩의 라벨에 오타가 있다고 가정해 봅시다. 물체 감지를 통해 먼저 라벨에서 텍스트가 포함된 부분을 식별한 다음 OCR(광학 문자 인식) 기술을 사용하여 내용을 판독하고 확인할 수 있습니다. 오타나 서식 오류가 있는 경우, 시스템은 더 아래로 이동하기 전에 팩에 수정 플래그를 지정하여 수정할 수 있습니다.

배터리 제조에서 컴퓨터 비전의 장단점

컴퓨터 비전으로 배터리 제조를 개선하는 방법을 간략하게 살펴보세요:

  • 생산 속도 향상: 자동화된 검사는 수동 검사보다 훨씬 빠르기 때문에 대량 생산 수요에 대응하는 데 도움이 됩니다.
    ↪f_200D↩
  • 일관된 품질 관리: 표준화된 검사 모델을 여러 생산 라인과 시설에 적용할 수 있어 모든 배터리가 어디서 만들어지든 동일한 품질 기준을 충족하는지 확인할 수 있습니다.
    ↪cf_200D↩
  • 프로세스 개선을 지원합니다: 각 검사는 영향력 있는 시각적 데이터와 인사이트를 생성합니다. 팀은 이 데이터를 검토하여 패턴을 파악하고, 반복되는 결함을 발견하고, 생산 프로세스를 개선하기 위한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 다양한 이점을 제공하지만, 이러한 시스템을 도입할 때 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 다음은 몇 가지 고려해야 할 요소입니다:

  • 데이터 보안 위험: 이러한 시스템은 생산 라인과 구성 요소의 상세한 시각적 정보를 캡처하므로 독점 설계 또는 프로세스의 유출을 방지하기 위해 이 데이터를 보호하는 것이 필수적입니다.
    ↪f_200D↩
  • 자주 보정해야 합니다: 조명, 진동 또는 카메라 위치의 미세한 변화는 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 안정성을 유지하려면 정기적인 시스템 점검 및 재보정이 필요합니다.
  • 반사성 소재의 어려움: 배터리에 사용되는 금속 호일과 같이 반짝이는 표면은 빛을 예측할 수 없이 반사할 수 있습니다. 이로 인해 정확한 결과를 얻기가 더 어려워질 수 있습니다.

주요 요점

컴퓨터 비전은 배터리 제조를 꾸준히 변화시키고 있습니다. 컴퓨터 비전은 작은 결함을 감지하고, 로봇 팔을 정밀하게 안내하고, 용접과 밀봉을 검사하고, 최종 포장을 검증하는 데 사용할 수 있습니다.

Vision AI는 각 단계를 면밀히 모니터링하여 모든 배터리가 높은 안전 및 품질 기준을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 시스템은 수작업 검사보다 더 빠르고 일관성이 있어 제조업체가 낭비를 줄이고 비용이 많이 드는 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다. 기술이 계속 발전함에 따라 배터리 생산에서 컴퓨터 비전의 역할은 더욱 커질 것으로 보입니다. 

커뮤니티에 가입하고 GitHub 리포지토리를 살펴보고 AI에 대해 자세히 알아보세요. 자체 Vision AI 프로젝트를 시작하려는 경우 라이선스 옵션을 확인하여 시작하세요. 또한 솔루션 페이지를 방문하여 의료 분야의 AI와 리테일 분야의 Vision AI가 어떻게 영향을 미치고 있는지 확인할 수 있습니다.

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