미 에너지부(U.S. Dept. of Energy) 산하 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory, 이하ORNL) 연구팀이 값 비싼 특성화 장비없이 실시간으로 부품의 품질을 평가하는 파우더 베드 3D 프린터 용 인공지능(AI) 소프트웨어 '페레그린(Peregrine)'을 개발했다고 지난 13일 발표했다.

ORNL 연구진은 여러 프린터 모델에서 작동하는 표면의 가시적 결함에 대한 제어 방법을 고안하기 위해 프린터에 설치된 카메라에서 캡처 한 이미지를 빠르게 분석할 때 인간의 뇌를 모방하는 새로운 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 기반으로 하는 이 '페레그린(Peregrine)' AI 소프트웨어는 가장자리, 선, 모서리 및 텍스처의 구성을 고려하여 이미지의 픽셀 값을 처리하는 사용자 지정 알고리즘을 사용하며, 부품의 품질에 영향을 미칠 수 있는 이상을 감지하면 작업자에게 자동으로 경고하여 조치할 수 있다.

이 소프트웨어는 설계부터 공급 원료의 선택, 프린팅, 재료 테스트에 이르기까지 제조 프로세스의 모든 단계에서 데이터를 수집하고 분석한다.

ORNL의 이미징, 신호 및 머신러닝의 일환으로 고급 제조 데이터 분석 연구를 이끌고 있는 빈센트 파퀴트(Vincent Paquit) 박사는 "이 정보를 캡처하면 각 부품에 대한 디지털 클론(clone)이 생성되어 원재료의 데이터를 운영 구성요소에 제공할 수 있다" 그리고 “그 데이터를 사용하여 부품을 선별하고 여러 부품 기하학적 구조와 여러 재료로 빌드 정보를 제공하여 새로운 수준의 자동화 및 제조 품질 보증을 달성한다"고 말했다.

특히, 이 AI 소프트웨어는 파우더 베드 프린터에 매우 적합하다. 이 프린터는 빌드 플레이트 위에 미세한 분말 층을 배포 한 다음 레이저 또는 전자 빔을 사용하여 재료를 용융 및 융합한다. 바인더 분사 시스템은 분말 재료를 융합하기 위해 열보다는 액체 결합제에 의존하며 이 시스템은 CAD 도면에 따라 레이어별로 프린트되며, 금속 부품 생산에 널리 사용되고 있다.

그러나 프린트 과정에서 분말 또는 결합제의 고르지 않은 분포, 스패터(spatters), 불충분 한 열 및 약간의 다공성과 같은 문제는 각 층의 표면에 결함을 초래할 수 있다. 이러한 문제 중 일부는 매우 짧은 시간 내에 발생하여 기존 기술로는 감지하기 매우 어려운 실정이다.

ORNL의 루크 시메(Luke Scime) 연구원은 "적층 제조에 있어 근본적인 어려움 중 하나는 수십 미크론(micron)의 길이에서 발생하는 일들에 대해 마이크로 초 단위로 관심을 갖고 며칠 또는 심지어 몇 주 동안 제조 시간을 신경 쓴다는 것"이라며, "그 어느 시점에서도 결함이 발생할 수 있기 때문에, 그 과정을 이해하고 부품을 검증하는 것은 매우 어렵습니다"라고 말했다.

ORNL 연구진은 페레그린(Peregrine) AI 소프트웨어를 기계에 구애받지 않고 모든 파우더 베드 시스템에 설치할 수 있게 함으로써 프린터 제조업체가 개발 시간을 절약하는 동시에 업계에 개선된 제품을 제공할 수 있다. 페레그린은 새로운 신경망을 빠르게 훈련시키기 위해 각각의 새로운 기계로 전송할 수 있는 공통 이미지 데이터베이스를 생성하며, 단일 고성능 노트북 또는 데스크탑에서 실행된다.

이번 연구에서는 4 ~ 20 메가 픽셀 범위의 표준 카메라가 사용되었으며, 각 레이어에서 프린트 베드의 이미지를 생성하도록 설치되었다. 이 소프트웨어는 지금까지 ORNL에 있는 7 대의 파우더 베드 프린터에서 성공적으로 테스트 되었다.

한편, 이 연구 결과는 적층제조저널(Additive Manufacturing Journal)에 '분말 적층 제조 공정을 위한 계층별 이상 탐지 및 분류: 실시간 픽셀 단위 의미론적 분할을 위한 기계 불가지론적 알고리즘(Layer-wise anomaly detection and classification for powder bed additive manufacturing processes: A machine-agnostic algorithm for real-time pixel-wise semantic segmentation- 다운)이란 제목으로 게재됐다.