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적층부에 공급되는 모재를 레이저 소스로 용융시켜 적층하여 3차원 물체를 형성하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법으로서,3D 프린팅 실험을 통해 생성된 3D 프린팅의 공정 변수, 상기 적층부에 관한 계측 신호 및 적층 품질에 관한 빅데이터를 수집하는 단계; 수집된 상기 빅데이터를 기초로 기계학습을 수행하는 것에 의해 인공신경망 모델을 구축하는 단계;상기 적층부에 관한 실제 계측 신호와 상기 인공신경망 모델에 기초하여 실시간으로 상기 3D 프린팅의 적층 품질 이상 여부에 대하여 평가하는 단계; 및상기 적층 품질 이상 여부에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 적층부의 적층 품질을 실시간으로 피드백 제어하는 단계를 포함하며,상기 빅데이터를 수집하는 단계는, 3D 프린팅의 상기 공정 변수를 수집하는 단계; 상기 적층부에 대한 열화상 및 초음파 신호를 계측하는 단계; 수집된 상기 공정 변수와 계측된 상기 열화상 및 초음파 신호를 분석하여 상기 적층 품질을 추정하는 단계; 및 추정된 적층 품질에 관련된 빅데이터를 수집하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 열화상 및 초음파 신호를 분석하여 상기 적층 품질을 추정하는 단계는, 상기 초음파의 응답의 도달시간 및 파동 속도와, 상기 열 화상의 열 에너지 전달 속도 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 적층부의 물성치 또는 형상을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 열화상 및 초음파 신호를 분석하여 상기 적층 품질을 추정하는 단계는, 상기 초음파의 응답의 추가적인 반사파, 도달시간 및 파동 속도와, 상기 열 화상의 열 에너지 분포의 변화 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 적층부의 결함의 존재를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 인공신경망 모델은, 상기 공정 변수와 상기 적층 품질 사이의 상관 관계를 기계 학습하여 구축되며, 상기 공정 변수를 입력 데이터로 받을 때 상기 적층 품질의 예상값을 추정할 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 인공신경망 모델은, 상기 계측 신호와 상기 적층 품질 사이의 상관 관계를 기계학습하여 구축되며, 상기 계측 신호를 입력 데이터로 받았을 때 상기 적층 품질의 예상값을 추정할 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 실시간으로 3D 프린팅의 적층 품질 이상 여부에 대하여 평가하는 단계는, 상기 적층부에 관해 새로 계측한 열화상 및 초음파 신호를 상기 인공신경망 모델에 입력하여 적층 품질 예측값을 도출하는 단계; 상기 적층부에 관한 실제 계측 신호를 분석하여 적층 품질 계측값을 도출하는 단계; 상기 인공신경망 모델을 통해 도출된 상기 적층 품질 예측값과 실제 상기 적층 품질 계측값 사이의 오차를 계산하는 단계; 및 상기 오차가 소정의 허용 오차 임계치를 넘을 경우 품질 이상으로 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 실시간으로 3D 프린팅의 적층 품질 이상 여부에 대하여 평가하는 단계는, 실제 적층 품질의 계측값을 모니터링하는 단계; 및 상기 적층 품질 계측값이 소정의 허용범위 내의 값이 아닐 경우 품질 이상으로 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 실시간으로 3D 프린팅의 적층 품질 이상 여부에 대하여 평가하는 단계는, 열화상 및 초음파 신호를 분석하여 내부 공극, 표면 균열 중 적어도 어느 하나를 포함하는 결함 여부를 모니터링하는 단계; 및 결함의 존재가 추정될 경우 품질 이상으로 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 인공신경망을 기반으로 하여 상기 적층 품질을 피드백 제어하는 단계는, 상기 품질 이상 여부를 확인하는 단계; 상기 품질 이상 발생 시 실시간 피드백을 하는 단계; 및 상기 실시간 피드백을 통하여 상기 3D 프린팅 공정변수를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 공정 변수는 레이저 빔의 강도, 공정 속도, 레이저 빔의 크기 및 분말 분출량 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 적층 품질은 적층부의 물성치, 결함 여부 및 형상 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 계측 신호는 열화상, 초음파 신호, 비전카메라 영상 및 음향 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 3D 프린팅 공정은 DED(direct energy deposition) 방식 3D 프린팅 공정인 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어 방법
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3D 프린팅 공정 중 실시간으로 피드백 공정제어가 가능한 3D 프린팅 시스템으로서,레이저 빔을 조사하여 적층부에 공급되는 모재를 녹임으로써 상기 적층부에 용융풀이 형성되도록 하는 레이저 소스;상기 적층부로 상기 모재를 공급하는 모재 공급원;상기 적층부에 형성되는 용융풀의 열 화상을 획득하는 적외선 카메라;상기 적층부로부터 반사되는 레이저 초음파를 수광하는 레이저 초음파 장치 및 3D 프린팅 실험을 통해 생성된 3D 프린팅의 공정 변수, 상기 적층부에 관한 계측 신호 및 적층 품질에 관한 빅데이터를 수집하는 기능, 수집된 상기 빅데이터를 기계학습하여 인공신경망 모델을 구축하는 기능, 상기 적층부에 관한 실제 계측 신호와 상기 인공신경망 모델에 기초하여 실시간으로 상기 3D 프린팅의 적층 품질 이상 여부에 대하여 평가하는 기능, 그리고 상기 적층 품질 이상 여부에 대한 평가 결과에 기초하여 상기 적층부의 적층 품질을 실시간으로 피드백 제어하는 기능을 포함하도록 구성된 제어부를 포함하고,상기 빅데이터를 수집하는 기능은, 3D 프린팅 공정의 상기 공정 변수를 수집하는 기능, 상기 적외선 카메라와 상기 레이저 초음파 장치로부터 제공되는 상기 적층부에 대한 열화상 및 초음파 신호를 수집하는 기능, 수집된 상기 적층부에 대한 열화상 및 초음파 신호를 상기 공정 변수와 함께 분석하여 상기 적층 품질을 추정하는 기능을 포함하며, 상기 적외선 카메라 및 상기 레이저 초음파 장치는 3D 프린팅용 레이저 소스와 동축 상으로 배치되는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어가 가능한 3D 프린팅 시스템
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제 15 항에 있어서, 상기 공정 변수는 3D 프린팅 공정에서 능동적으로 조절할 수 있는 공정 변수로서, 레이저 빔의 강도, 공정 속도, 레이저 빔의 크기 및 모재 분말의 분출량 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어가 가능한 3D 프린팅 시스템
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제 15 항에 있어서, 상기 실시간으로 3D 프린팅의 적층 품질 이상 여부에 대하여 평가하는 기능은, 상기 적층부에 관해 새로 계측한 열화상 및 초음파 신호를 상기 인공신경망 모델에 입력하여 적층 품질 예측값을 도출하는 기능; 상기 적층부에 관한 실제 계측 신호를 분석하여 적층 품질 계측값을 도출하는 기능; 상기 인공신경망 모델을 통해 도출된 성가 적층 품질 예측값과 실제 상기 적층 품질 계측값 사이의 오차를 계산하는 기능; 그리고 상기 오차가 소정의 허용 오차 임계치를 넘을 경우 품질 이상으로 판별하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어가 가능한 3D 프린팅 시스템
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제15항에 있어서, 상기 공정 변수는 3D 프린팅 공정에서 능동적으로 조절할 수 있는 공정 변수로서, 레이저 빔의 강도, 공정 속도, 레이저 빔의 크기 및 모재 분말의 분출량 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어가 가능한 3D 프린팅 시스템
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제15항에 있어서, 상기 인공신경망 모델은 상기 공정 변수 및/또는 상기 계측신호와 상기 적층 품질 사이의 상관관계를 기계 학습하여 구축되며, 상기 공정 변수 및/또는 상기 계측신호를 입력 데이터로 받았을 때 상기 적층 품질의 예상값을 추정할 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 3D 프린팅 공정 중 실시간 피드백 공정제어가 가능한 3D 프린팅 시스템
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