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□ 한국생산기술연구원(원장 이상목, 이하 생기원)이 장비 스스로 결함을 인식·제어·개선하는 인공지능(AI) 기반 ‘금속 3D 프린팅 기술’을 개발했다.

ㅇ 생기원 지역산업혁신부문 유세훈 수석연구원, 모빌리티부품그룹 이호진 수석연구원 공동 연구팀은 적층 공정 과정에서 발생하는 문제를 딥러닝 기술로 탐지해 실시간으로 장비 조건을 개선하는 ‘금속 3D 프린팅 결함 검출 및 능동제어 기술’을 개발했다고 밝혔다.

ㅇ 3D 프린팅 장비와 연계된 모니터링 시스템이나 인공지능 요소기술 개발은 활발하게 진행돼 왔지만, 장비가 능동적으로 결함을 인식하고 자동 제어하는 기술은 현재까지 국내외에서 보고된 바 없다.

□ 공동 연구팀은 지능화 기능이 전무한 구식 장비도 인공지능 작업이 가능하도록 지원하는 애드온(Add-on) 모듈을 개발했다.

ㅇ 애드온 모듈은 노후화된 생산장비를 지능화하기 위해 다양한 센서기술을 비롯해 결함 검출기술, 장비 제어기술 등을 집약한 모듈이다.

ㅇ 데이터 수집 및 구축, 결함 및 품질 예측·제어가 가능해져 낡은 생산 장비를 바꾸지 않고도 인공지능 기반의 지능화 작업을 수행할 수 있다.

□ 연구팀은 이를 위해 DED(Directed Energy Deposition) 방식의 3D프린팅에 애드온 모듈 기술을 적용했다.

ㅇ 고에너지 직접 조사 방식으로도 불리는 DED는 금속 분말이나 와이어 소재를 높은 에너지원으로 용융시키면서 적층하는 방식을 가리킨다.

ㅇ 3D 프린팅의 경우 레이저 출력, 적층 속도, 분말 공급량, 적층 툴패스 등의 공정 파라메터*가 적정하지 않으면 박리나 균열, 기공 등 다양한 결함이 발생하고, 심할 경우 온전한 형상 제작이 불가능해진다.

 * 파라메터(Parameter) : 매개변수

ㅇ 애드온 모듈 기술이 적용된 DED 시스템에서 공정 중 결함이 발생하면 딥러닝 알고리즘에 의해 이상 신호가 감지되고, 실시간 공정 모니터링 화면을 통해 작업자에게도 알람이 전달된다.

□ 연구팀은 이상 신호가 감지된 후에는 장비 스스로 공정 파라메터를 능동적으로 제어하면서 최적의 공정 조건을 도출해 문제를 해결하는 시스템을 구현했다.

ㅇ 다양한 공학적 지식을 요구하는 기존 3D프린팅 장비는 작업자의 경험이나 지식이 제품 품질에 큰 영향을 미치고, 다품종 소량생산의 특성상

  최적의 공정 조건을 찾는 데 많은 시간이 소요된다.

ㅇ 반면 애드온 모듈을 탑재한 3D프린팅 장비는 자동으로 결함을 인식·제어·개선할 수 있어 초보자도 활용 가능하며, 유사한 적층공정에 공통 적용 가능해 첨단 장비나 전문가 부족으로 어려움을 겪는 제조 기업들에게 유용할 전망이다.

□ 개발된 성과는 생기원 뿌리분야 대표과제를 통해 창출됐으며, 금속 적층 공정의 지능화를 구현했다는 점에서 3D 프린팅 기술을 한 단계 더혁신했다는 평가를 받고 있다.

ㅇ 해당 기술을 이전한 ㈜엠알텍에서는 ‘AI 기반 로봇 3D프린팅 장비 기술’을 개발 중이며, 주식회사 디코에서는 이전 받은 기술로 ‘금속 3D프린팅 결함 검출 시스템’을 상용화하는 데 성공했다.

□ 이호진 수석연구원은 “딥러닝 기술로 다양한 적층 결함모드를 탐지해 3D 프린팅 장비 조건을 실시간으로 능동 제어하는 기술”이라고 설명하며“생산공정 데이터를 디지털 트윈 가상 모델 구현에도 적용할 수 있어 파급력이 클 것으로 기대한다”고 밝혔다.

□ ㈜엠알텍 문창규 소장은 “이전 받은 기술은 확장성이 크고, 로봇기반 생산공정에도 응용할 수 있어 AI 기반 로봇 3D프린팅 장비 기술 상용화를 추진 중”이라고 말했다.

□ 디코의 황준철 대표는 “비전 시스템 기반으로 생산공정의 온도 데이터를 취득·관리·활용할 수 있는 측면에서 경쟁력이 높아 항공우주, 의료, 자동차 분야에도 적용할 계획”이라고 밝혔다.