배터리 자기장 이미지 데이터 증폭을 통한 배터리 결함 검출

Abstract

배터리를 분해하지 않고 내부 결함을 진단하는 기술은 이차전지 분야에서 지속적으로 요구되고 있다. 기존의 자기장 이미지를 통한 배터리 결함 진단은 전류가 흐르는 배터리의 자기장을 측정하여 자기장 이미지를 생성하고, 이를 분석하여 내부의 결함을 파악하는 방식이다. 그러나 이 방식은 사람이 직접 이미지를 보고 분석해야 하므로 다수의 배터리에 대해 결함을 진단하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 데이터 증폭 기법을 적용한 머신러닝 모델을 통해 이 과정을 자동화하는 배터리 결함 감지 방법을 제안한다. 데이터 증폭은 기존 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 프로세스이며, 이를 적용한 모델의 성능은 50% 향상되었다. 또한 기존의 SOTA 이상치 탐지 모델과 비교하였을 때 약 30% 높은 정확도를 보인다.