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기계 학습 기반 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 방법 및 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 장치

  • 기술번호 : KST2022000869
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 일 실시예는 기계 학습 기반 금속 3D프린팅 제품 결함 모니터링 방법 및 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 방법 장치를 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 금속 3D 프린팅 중 금속 3D 프린팅 제품 내부의 미시적 변형, 결함, 파괴 등에 따른 결함 특성 및 상태를 평가 할 수 있고 미시적 변형, 결함, 파괴 등이 발생된 해당 층을 판정할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G01N 29/04 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) B22F 10/80 (2021.01.01) B33Y 80/00 (2015.01.01)
CPC G01N 29/045(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) B22F 10/80(2013.01) B33Y 80/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200161994 (2020.11.27)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자 10-2352980-0000 (2022.01.14)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220120) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.27)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 대한민국 충청남도 천안시 서북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권오형 강원도 강릉시 선수촌로 **
2 김형균 강원도 강릉시 성덕로 ***
3 김원래 강원도 강릉시 선수촌로

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한상수 대한민국 서울시 서초구 효령로**길 ** *층 (브릿지웰빌딩)(에이치앤피국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 충청남도 천안시 서북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.11.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-1280786-53
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.07.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.10.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0231876-52
4 등록결정서
Decision to grant		 2021.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0984223-41
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번호 청구항
1 1
3D 프린팅 제품을 형성하기 위하여 금속 3D 프린팅 빌드부 상에 공급된 3D 프린팅 분말에 레이저를 스캐닝하는 단계;음향 방출 센서를 이용해 상기 레이저 스캐닝 중에 발생하는 상기 금속 3D 프린팅 제품의 각층에 대응하는 음향 방출 신호들을 수집하는 단계;상기 수집된 음향 방출 신호들을 수집 FFT(Fast Fourier Transform) 데이터들로 변환하는 단계;상기 수집 FFT 데이터들을 기계 학습된 모델에 입력하여 수집 출력 FFT 데이터들을 얻는 단계; 상기 수집 출력 FFT 데이터들과 상기 수집 FFT 데이터들과의 동일성 유무를 비교하는 단계; 및,상기 수집 출력 FFT 데이터들이 상기 수집 FFT 데이터들과 동일하지 않은 경우 해당 수집 출력 FFT 데이터에 대응되는 상기 금속 3D 프린팅 제품의 해당층을 비정상층으로 결정하는 단계를 포함하고,상기 기계 학습된 모델은 정상 금속 3D 프린팅 제품의 각층에 대응하는 표준 FFT 데이터들을 입력하여 상기 표준 FFT 데이터들과 동일한 형태를 갖는 출력 FFT 데이터를 생성할 수 있도록 기계 학습하여 형성된 모델인 것을 특징으로 하는 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 음향 방출 센서는 금속 3D 프린터의 레이저 스캐닝 시 금속 분말이 상기 금속 3D 프린팅 제품으로 적층 형성 될 때 금속 분말의 변화에 의한 탄성응력파를 측정하는 것을 특징으로 하는 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 방법
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제1항에 있어서,상기 음향 방출 센서는 상기 금속 3D 프린팅 빌드부 하부에 장착된 것을 특징으로 하는 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 기계 학습된 모델은 DNN((Deep Neural Network) 또는 GAN(Generative Adversarial Network)를 이용하여 기계학습하여 형성된 모델인 것을 특징으로 하는 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 방법
5 5
금속 3D 프린팅 제품을 형성하기 위하여 금속 3D 프린팅 빌드부 상에 공급된 금속 3D 프린팅 분말에 레이저를 스캐닝하는 레이저 스캐닝부; 상기 레이저 스캐닝 중에 발생하는 상기 금속 3D 프린팅 제품의 각층에 대응하는 음향 방출 신호들을 수집하는 음향 방출 센서를 포함하는 센서부; 및상기 음향 방출 센서로부터 상기 수집된 음향 방출 신호들을 수신하여 상기 금속 3D 프린팅 제품의 각 층 마다 수집한 상기 음향 방출 신호들을 수집 FFT데이터들로 변환하고, 상기 수집 FFT 데이터들을 기계 학습된 모델에 입력하여 수집 출력 FFT 데이터들을 얻고, 상기 수집 출력 FFT 데이터들과 상기 수집 FFT 데이터들과의 동일성 유무를 비교하고, 상기 수집 출력 FFT 데이터들이 상기 수집 FFT 데이터들과 동일하지 않은 경우 해당 수집 출력 FFT 데이터에 대응되는 상기 금속 3D 프린팅 제품의 해당층을 비정상층으로 결정하는 제어부를 포함하고,상기 기계 학습된 모델은 정상 금속 3D 프린팅 제품의 각층에 대응하는 표준 FFT 데이터들을 입력하여 상기 표준 FFT 데이터들과 동일한 형태를 갖는 상기 출력 FFT 데이터를 생성할 수 있도록 기계 학습하여 형성된 모델인 것을 특징으로 하는 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 장치
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제5항에 있어서,상기 음향 방출 센서는 상기 금속 3D프린팅 빌드부 하부에 장착된 것을 특징으로 하는 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 장치
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제5항에 있어서,상기 기계 학습된 모델은, DNN((Deep Neural Network) 또는 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용하여 기계학습하여 형성된 모델인 것을 특징으로 하는 금속 3D 프린팅 제품 결함 모니터링 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 기획재정부 한국생산기술연구원 생산기술산업선도핵심기술개발 [뿌리-대표]제품생산 유연성 확보를 위한 뿌리공정기술 개발(1/6)