중국철도 성도국집단유한회사 성도북 차량단이 일전 밝힌 데 의하면 이 차량단에서는 화물차 고장 레루 옆 영상검사시스템을 도입해 철도 화물차 검사에 사용하고 있다. 시스템이 가동된 후 인공 작업량이 근 90% 줄어들고 고장 식별률도 근 40% 제고되였으며 수만개 부속품을 검사하는 데 3분 내지 5분밖에 걸리지 않는다.

이전에는 화물차 고장의 동태 검사작업을 전적으로 인공에 의존해 실행했다. 화물차가 시스템 검사역을 지날 때마다 전자촬영설비가 차량 하부와 차체 옆부분의 동태영상을 신속하게 포착해 영상검사시스템봉사 장치에 전송한다. 그런 다음 전문적인 동태영상 검사일군이 매 영상에 대해 분석하면서 잠재된 차량 고장을 발견해낸다. 성도북 차량단의 영상검사시스템 동태 검사일군이 매일 심열해야 하는 차량사진이 150여만장에 달한다고 한다.

작업일군의 업무부담을 효과적으로 경감하고 렬차 기술검사의 능률과 품질을 더한층 제고시키기 위해 성도북 차량단에서는 이번에 화물차 고장 지능식별 시스템을 도입하기로 결정했다.  성도북 차량단 디지털운영직장의 기술일군인 가명용은 “‘바다에서 바늘을 찾는’ 것과 같은 기존의 검사방식과 달리 지금 우리는 AI 계산법으로 정확하게 식별한 후에 전송해온 고장에 대해서만 재점사하면 된다.”고 말했다.

이 시스템을 도입하면서 매 검사일군이 렬차 한대에서 분석해야 하는 사진량이 원래의 600여폭에서 100폭으로 확 줄어들고 작업량도 90% 가까이 줄어들게 되였다. 동시에 매 렬차에 수요되는 평균 기술검사 시간도 15분에서 8분으로 단축됐다.

이 시스템은 현재 업계에서 가장 큰  시야 예비훈련 모형으로 인정받는 ‘반고 대모형’을 채용해 자동으로 화물운송시스템내 각류의 화물차 고장 사진 견본을 학습할 수 있다. 화물차 고장에 대한 자동식별, 부품 특징에 대한 자동총화가 가능하고 자동으로 고장 확률을 찾아낼 수 있다.   

과학기술일보