애드온 모듈이 적용된 로봇기반 DED 적층 시스템.[한국생산기술연구원 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 장비 스스로 결함을 인식·제어·개선하는 인공지능(AI) 기반 ‘금속 3D 프린팅 기술’을 개발했다.

한국생산기술연구원 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.

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

연구팀은 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 생산장비를 바꾸지 않고도 인공지능 기반의 지능화 작업을 수행할 수 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 방식을 가리킨다.

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

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.

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.

인공지능 기반 결함 검출 및 능동제어 기술 적용 전후.[한국생산기술연구원 제공]

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.

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”이라 며 “생산공정 데이터를 디지털 트윈 가상 모델 구현에도 적용할 수 있어 파급력이 클 것으로 기대한다”고 밝혔다.