구형 3D 프린터를 AI 작업 장치로 업그레이드

생산기술연구원, 애드온 모듈 개발
제품 만들때 실시간으로 개선 가능
디코서 기술 이전받아 상용화 성공

애드온 모듈이 적용된 로봇기반의 금속 3D 프린터가 AI 기능을 활용해 실시간으로 결함을 개선하면서 금속제품을 만들고 있다. 생산기술연구원 제공

[파이낸셜뉴스] 한국생산기술연구원 유세훈·이호진 수석연구원은 인공지능(AI) 기능이 없는 구식 금속 3D 프린터도 AI 작업이 가능하도록 하는 '애드온(Add-on) 모듈'을 개발했다고 30일 밝혔다.

이 애드온 모듈은 금속 3D 프린터가 제품을 만드는 과정에서 발생하는 문제를 딥러닝 기술로 탐지해 실시간으로 장비 조건을 개선한다. 또 데이터 수집 및 구축, 결함 및 품질 예측·제어가 가능해져 낡은 생산 장비를 바꾸지 않고도 AI 기반의 금속 3D 프린터로 업그레이드할 수 있다.

생산기술연구원에 따르면, 이 애드온 모듈 기술은 민간기업인 엠알텍과 디코에서 이전받아 각각 'AI 기반 로봇 3D프린팅 장비 기술'을 개발 중이며, '금속 3D프린팅 결함 검출 시스템'을 상용화하는 데 성공했다.

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

또 황준철 디코 대표는 "비전 시스템 기반으로 생산공정의 온도 데이터를 취득·관리·활용할 수 있다는 측면에서 경쟁력이 높아 항공우주, 의료, 자동차 분야에도 적용할 계획"이라고 밝혔다.

연구진은 직접용착(DED) 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.

애드온 모듈이 적용된 금속 3D 프린터가 만든 제품(오른쪽)과 일반 금속 3D 프린터가 만든 제품. 생산기술연구원 제공

연구진은 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 적용 가능해 첨단 장비나 전문가 부족으로 어려움을 겪는 제조 기업들에게 유용할 전망이다.

이호진 수석연구원은 "딥러닝 기술로 다양한 적층 결함모드를 탐지해 3D 프린팅 장비 조건을 실시간으로 능동 제어하는 기술"이라며, "생산공정 데이터를 디지털 트윈 가상 모델 구현에도 적용할 수 있어 파급력이 클 것"이라고 말했다.

[e-mail] 김만기 기자