AI 기반 전기차 알루미늄 부품 마찰교반용접부 비파괴 품질 평가

정상혁; 박주헌; 윤진영; 김재성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정상혁 (고등기술연구원) 박주헌 (고등기술연구원) 윤진영 (고등기술연구원) 김재성 (고등기술연구원)

저널정보: 대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌第43卷第1號

발행연도: 2025.2

수록면: 30 - 38 (9page)

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In the manufacturing of electric vehicles, aluminum is widely used to enhance lightweight properties and heat dissipation in vehicle parts. However, aluminum is prone to issues such as internal pore formation and reduced strength compared to the base material after welding. Therefore, it is crucial to select an appropriate welding process based on the vehicle part's purpose, thickness, geometry and quality requirements. Friction Stir Welding (FSW) has become increasingly popular due to its effectiveness in reducing defects such as porosity, cracks, and thermal distortion. Various Non-Destructive Testing (NDT) methods, such as ultrasonic testing, radiographic testing, infrared thermography, and eddy current testing, have been utilized to evaluate the quality of FSW joints. However, research on real-time quality assessment using artificial intelligence (AI) in practical field applications remains limited. This study applies a high-resolution and high-reliability immersion-based A-scan automatic ultrasonic testing technique to detect micro-defects such as lack of penetration, tunneling, and kissing bonds in FSW joints and to acquire consistent data. Furthermore, using the acquired A-scan signal images, a real-time AI-based quality assessment program was developed to assess the acceptability of the FSW joint on-site.

#Quality of FSW #Non-destructive test #A-scan #Automatic ultrasonic test #Artificial intelligence

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김재성

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