엠알텍, 초보자도 쉽게 쓰는 금속3D프린팅 기술 상용화 추진
초보자도 쉽게 쓸 수 있는 AI기반 금속 3D 프린팅 장비 제어기술이 개발됐다. 한국생산기술연구원(원장 이상목)은 적층 공정 과정에서 발생하는 문제를 딥러닝으로 탐지해 실시간 장비 조건을 개선하는 금속 3D 프린팅 결함 검출 및 능동제어 기술을 개발했다고 30일 밝혔다. 연구팀은 이를 위해 지능화 기능이 전무한 구식 장비도 인공지능 작업이 가능하도록 지원하는 애드온(Add-on) 모듈을 개발했다. 애드온 모듈은 노후화된 생산장비를 지능화하기 위해 다양한 센서기술을 비롯해 결함 검출기술, 장비 제어기술 등을 집약한 모듈이다. 데이터 수집 및 구축, 결함 및 품질 예측·제어가 가능해져 낡은 생산 장비를 바꾸지 않고도 인공지능 기반의 지능화 작업을 수행할 수 있는 장점이 있다. 연구팀은 이를 위해 DED(Directed Energy Deposition) 방식의 3D프린팅에 애드온 모듈 기술을 적용했다. 고에너지 직접 조사 방식으로도 불리는 DED는 금속 분말이나 와이어 소재를 높은 에너지원으로 용융시키면서 적층하는 방식이다. 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 파라미터(매개변수)를 능동적으로 제어하면서 최적의 공정 조건을 도출해 문제를 해결하는 시스템을 구현했다. 이 기술 개발에는 생기원 지역산업혁신부문 유세훈 수석연구원, 모빌리티부품그룹 이호진 수석연구원 공동 연구팀이 참여했다. 유세훈 수석연구원은 "자동으로 결함을 인식·제어·개선할 수 있어 초보자도 활용 가능하다"며 "유사한 적층공정에 공통 적용할 수 있어 첨단 장비나 전문가 부족으로 어려움을 겪는 제조 기업에 유용할 것"으로 기대했다. 연구개발 성과는 생기원 뿌리분야 대표과제 지원을 받았다. 유 수석연구원은 "이 기술을 ㈜엠알텍에서 이전받아 현재 AI 기반 로봇 3D프린팅 장비 기술을 개발 중"이라며 ""(주)디코에서는 이 기술을 이전받아 금속 3D프린팅 결함 검출 시스템을 상용화했다"고 설명했다. 이호진 수석연구원은 “생산공정 데이터를 디지털 트윈 가상 모델 구현에도 적용할 수 있어 파급력이 클 것"으로 기대했다. 디코의 황준철 대표는 “비전 시스템 기반으로 생산공정의 온도 데이터를 취득·관리·활용할 수 있다는 측면에서 경쟁력이 높아 항공우주, 의료, 자동차 분야에도 적용할 계획”이라고 밝혔다.
