한국생산기술연구원(이하 생기원) 유세훈·이호진 수석연구원 공동 연구팀은 3D 프린팅 적층 공정 과정에서 발생하는 문제를 딥러닝 기술로 탐지해 실시간으로 장비 조건을 개선하는 '애드온' 모듈을 개발했다고 30일 밝혔다.
3D 프린팅 장비를 모니터링하는 시스템 개발에 대한 연구는 활발하게 진행돼 왔지만, 장비가 능동적으로 결함을 인식해 자동 제어하는 기술은 생기원이 처음이다.
애드온 모듈은 노후화된 생산장비를 지능화하기 위해 다양한 센서 기술과 결함 검출 기술, 장비 제어 기술 등을 집약한 모듈이다. 낡은 장비를 교체하지 않고도 인공지능 기반의 지능화 작업을 수행할 수 있는게 특징이다.
연구팀은 고에너지 직접 조사(DED) 방식의 3D 프린팅에 에듀온 모듈을 적용, 장비 스스로 공정 파라미터(매개변수)를 능동적으로 제어하면서 최적의 공정 조건을 도출할 수 있는 시스템을 구현했다.
DED는 금속 분말이나 와이어 소재를 높은 에너지원으로 용융시키면서 적층하는 방식으로, 레이저 출력·적층 속도·분말 공급량 등의 공정 파라미터가 적정하지 않으면 박리나 균열, 기공 등 다양한 결함이 발생할 수 있다.
애드온 모듈이 적용된 DED시스템에서 공정 중 결함이 발생하면 딥러닝 알고리즘에 의해 이상 신호가 감지되고, 실시간 공정 모니터링 화면을 통해 작업자에게도 알람이 전달된다. 자동으로 결함을 인식·제어할 수 있어 초보자도 활용할 수 있으며, 유사한 적층 공정에 적용할 수 있다.
이호진 연구원은 "딥러닝 기술로 다양한 적층 결함 모드를 탐지해 3D 프린팅 장비 조건을 실시간으로 능동 제어하는 기술"이라며 "첨단 장비나 전문가 부족으로 어려움을 겪는 제조 기업들에 유용할 것"이라고 말했다.
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