애드온 모듈 적용으로 낡은 장비로도 결함 인식해 최적의 공정조건 도출·해결
초보자도 활용 가능해 전문인력 부족 문제 해결, 3D프린팅 장비 기업에 기술 이전·상용화

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

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

3D프린팅 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) 모듈’을 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 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.

3D프린팅의 경우 레이저 출력, 적층 속도, 분말 공급량, 적층 툴패스 등의 공정 파라메터(Parameter : 매개변수)가 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.

반면 애드온 모듈을 탑재한 3D프린팅 장비는 자동으로 결함을 인식·제어·개선할 수 있어 초보자도 활용 가능하며, 유사한 적층공정에 공통 적용이 가능해 첨단장비나 전문가 부족으로 어려움을 겪는 제조기업들에게 유용할 전망이다.

개발된 성과는 생기원 뿌리산업 분야 대표과제를 통해 창출됐으며, 금속 적층 공정의 지능화를 구현했다는 점에서 3D프린팅 기술을 한 단계 더 혁신했다는 평가를 받고 있다. 해당 기술을 이전한 ㈜엠알텍에서는 ‘AI 기반 로봇 3D프린팅 장비 기술’을 개발 중이며, 주식회사 디코에서는 이전받은 기술로 ‘금속 3D프린팅 결함 검출 시스템’을 상용화하는 데 성공했다.

생기원 이호진 수석연구원은 “딥러닝 기술로 다양한 적층 결함모드를 탐지해 3D프린팅 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 있다는 측면에서 경쟁력이 높아 항공우주, 의료, 자동차 분야에도 적용할 계획”이라고 밝혔다.