KR102435874B1 - 3d 프린터의 공정 관리 장치 - Google Patents

3d 프린터의 공정 관리 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102435874B1
KR102435874B1 KR1020210079797A KR20210079797A KR102435874B1 KR 102435874 B1 KR102435874 B1 KR 102435874B1 KR 1020210079797 A KR1020210079797 A KR 1020210079797A KR 20210079797 A KR20210079797 A KR 20210079797A KR 102435874 B1 KR102435874 B1 KR 102435874B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
temperature
humidity
chamber
powder
atmospheric pressure
Prior art date
Application number
KR1020210079797A
Other languages
English (en)
Inventor
이호진
Original Assignee
한국생산기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국생산기술연구원 filed Critical 한국생산기술연구원
Priority to KR1020210079797A priority Critical patent/KR102435874B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102435874B1 publication Critical patent/KR102435874B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/30—Auxiliary operations or equipment
    • B29C64/386—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B29C64/393—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/30—Process control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
    • B22F12/90—Means for process control, e.g. cameras or sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/10—Processes of additive manufacturing
    • B29C64/141—Processes of additive manufacturing using only solid materials
    • B29C64/153—Processes of additive manufacturing using only solid materials using layers of powder being selectively joined, e.g. by selective laser sintering or melting
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/20—Apparatus for additive manufacturing; Details thereof or accessories therefor
    • B29C64/264—Arrangements for irradiation
    • B29C64/268—Arrangements for irradiation using laser beams; using electron beams [EB]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/30—Auxiliary operations or equipment
    • B29C64/364—Conditioning of environment
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y10/00—Processes of additive manufacturing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y40/00—Auxiliary operations or equipment, e.g. for material handling
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P10/00—Technologies related to metal processing
    • Y02P10/25—Process efficiency

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)

Abstract

본 발명은 3D 프린터의 공정 관리 장치에 관한 것으로, 이는 3D 프린터의 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 레이저 세기 중 적어도 하나를 프린팅 환경값으로 측정 및 제공하는 센싱부; 상기 적층물의 상부면과 측면을 촬영 및 분석하여, 적층물의 넓이와 높이 변화를 측정 및 제공하는 2D 카메라; 상기 적층물의 열화상 영상을 획득 및 제공하는 열화상 카메라; 상기 센싱부, 상기 2D 카메라, 및 상기 열화상 카메라 모두의 출력 정보를 소재 및 비드 크기별로 구분하여 저장함과 동시에 화면 표시해주는 데이터 로거; 상기 데이터 로거에 저장된 데이터에 기반하여 파우더 소재, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기간의 상관관계를 나타내는 다수의 학습 데이터를 획득하여 신경망 모델을 반복 학습시키는 프린팅 환경 학습부; 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 일부가 입력 정보로 입력되면, 상기 신경망 모델을 통해 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 나머지를 출력 정보로써 획득 및 제공하는 프린팅 환경 분석부; 상기 입력 정보와 상기 출력 정보의 조합에 따라 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 모두를 결정 및 통보하는 프린팅 환경 셋팅부를 포함한다.

Description

3D 프린터의 공정 관리 장치{Process management device for 3D printer}
본 발명은 3차원 프린터의 프린팅 공정 모니터링 장치에 관한 것이다.
3차원(3D) 프린터는 고체, 액체 또는 파우더 형태의 폴리머 수지, 금속 등의 프린팅 재료를 적층 가공(Additive Manufacturing)하여 Layer-by-layer 방식으로 쌓아올려 입체물을 제작하는 장치이다.
3D 프린터의 프린팅 기술 중 DED(Direct Energy Deposition) 기술은 메탈 또는 금속을 프린팅하기 위한 기술로, 이는 도 1에서와 같이 고출력 레이저 빔을 모재(금속) 표면에 조사하여 순간적으로 용융풀(Melting pool)을 만들고 동시에 금속파우더를 공급하여 용융풀의 온도로 금속파우더를 녹여 적층하도록 한다.
다만, 이러한 3D 프린터는 프린팅 소재 및 비드 크기가 변경될 때마다 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 레이저 세기 등의 제어 수치를 변경할 필요가 있는 데, 종래에는 사용자가 직접 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 레이저 세기를 일일이 설정해야 하는 번거로움이 있었다.
또한 최적의 프린팅 결과물을 획득하기 위해서는 균일한 프린팅 환경의 조성이 필수적이나, 종래에는 이러한 프린팅 환경을 실시간 모니터링할 수 있는 장치가 없는 한계가 있었다.
국내공개특허 10-2021-0037771(공개특허 10-2021-0037771)
이에 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 3D 프린터는 프린팅 소재 및 비드 크기 변경에 다른 프린팅 환경 셋팅 동작이 보다 용이하게 수행할 수 있도록 하는 3D 프린터의 공정 관리 장치를 제공하고자 한다.
또한 프린팅 환경을 실시간 모니터링하고, 오동작 발생 여부를 확인 및 통보할 수 있도록 하는 3D 프린터의 공정 관리 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시 형태에 따르면 3D 프린터의 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 레이저 세기 중 적어도 하나를 프린팅 환경값으로 측정 및 제공하는 센싱부; 상기 적층물의 상부면과 측면을 촬영 및 분석하여, 적층물의 넓이와 높이 변화를 측정 및 제공하는 2D 카메라; 상기 적층물의 열화상 영상을 획득 및 제공하는 열화상 카메라; 상기 센싱부, 상기 2D 카메라, 및 상기 열화상 카메라 모두의 출력 정보를 소재 및 비드 크기별로 구분하여 저장함과 동시에 화면 표시해주는 데이터 로거; 상기 데이터 로거에 저장된 데이터에 기반하여 파우더 소재, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기간의 상관관계를 나타내는 다수의 학습 데이터를 획득하여 신경망 모델을 반복 학습시키는 프린팅 환경 학습부; 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 일부가 입력 정보로 입력되면, 상기 신경망 모델을 통해 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 나머지를 출력 정보로써 획득 및 제공하는 프린팅 환경 분석부; 상기 입력 정보와 상기 출력 정보의 조합에 따라 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 모두를 결정 및 통보하는 프린팅 환경 셋팅부를 포함하는 3D 프린터의 공정 관리 장치를 제공한다.
상기 3D 프린터의 공정 관리 장치는 상기 2D 카메라, 및 상기 열화상 카메라의 측정 결과를 기 등록된 설계 기준에 따라 분석하여, 프린팅 오동작 여부를 확인 및 통보하는 오동작 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 오동작 검출부는 상기 프린팅 환경 셋팅부의 출력값과 상기 센싱부의 출력값을 항목별로 비교 분석하여, 프린팅 오동작 여부를 추가 확인 및 통보하는 오동작 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 프린팅 환경 학습부는 프린팅 오동작 확인 시, 획득된 상기 센싱부의 정보는 학습 데이터에 포함시키지 않는 것을 특징으로 한다.
상기 센싱부는 3D 프린터의 파우더 배출라인에 설치되어 파우더 온습도를 측정하는 파우더 온습도 센서; 상기 3D 프린터가 구비된 챔버에 설치되어, 챔버 온습도를 측정하는 챔버 온습도 센서; 상기 3D 프린터가 구비된 챔버에 설치되어, 챔버 대기압을 측정하는 대기압 센서; 상기 적층물에 인접 배치되어, 적층물 온도를 측정하는 온도 센서; 및 레이저에 인가되는 전력선에 연결되어, 레이저 인가 전압 또는 전류에 따라 레이저 세기를 측정하는 전력 센서 중 적어도 하나를 구비하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서는 신경망 모델을 통해 파우더 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기간의 상관관계를 학습시킴으로써, 사용자가 상기 항목들 중에서 일부만을 입력하더라도 신경망 모델을 통해 나머지 항목들의 설정값은 산출하여 3D 프린팅 환경을 자동 구축할 수 있도록 한다. 즉, 3D 프린팅 환경 구축을 위해 반드시 사용자가 입력해야 하는 설정값의 개수를 최소화함으로써, 3D 프린터 이용에 따른 사용자의 편이성이 극대화될 수 있도록 한다.
또한 본 발명은 다양한 센서와, 2D 카메라, 열화상 카메라를 이용하여 프린팅 환경을 실시간 모니터링하고, 오동작 발생 여부를 확인 및 통보할 수 있도록 함으로써, 보다 신뢰성잇는 프린팅 공정이 가능하도록 해준다.
도 1 내지 도 2는 본 발명에 일 실시예에 따른 3D 프린터의 공정 관리 장치에 관한 것이다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 프린팅 상태 모니터링 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 프린팅 환경 자동 셋팅 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블럭도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
도 1 내지 도 2는 본 발명에 일 실시예에 따른 3D 프린터의 공정 관리 장치에 관한 것이다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 장치는 센싱부(110), 2D 카메라(120), 열화상 카메라(130), 데이터 로거(140), 프린팅 환경 학습부(150), 프린팅 환경 분석부(160), 프린팅 환경 셋팅부(170), 및 프린팅 상태 모니터링부(180) 등을 포함하여 구현된다.
센싱부(110)는 3D 프린터의 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 레이저 세기 중 적어도 하나를 프린팅 환경값으로 측정 및 제공한다.
이는 3D 프린터의 파우더 배출라인에 설치되어 파우더 온습도를 측정하는 파우더 온습도 센서(111), 3D 프린터가 구비된 챔버에 설치되어, 챔버 온습도를 측정하는 챔버 온습도 센서(112), 3D 프린터가 구비된 챔버에 설치되어, 챔버 대기압을 측정하는 대기압 센서(113), 적층물에 인접 배치되어, 적층물 온도를 측정하는 온도 센서(114), 및 레이저에 인가되는 전력선에 연결되어, 레이저 인가 전압 또는 전류에 따라 레이저 세기를 측정하는 전력 센서(115) 등을 포함하여 구현될 수 있으나, 센서의 종류 및 배치 위치는 차후 필요에 따라 다양하게 조정될 수 있음은 물론 당연하다.
2D 카메라(120)는 적층물의 상부면을 촬영하도록 배치된 제1 카메라(121)와 적층물의 측면을 촬영하도록 배치된 제2 카메라(122)를 구비하고, 이들을 통해 적층물의 외형(예를 들어, 폭과 넓이)을 측정 및 제공하도록 한다.
열화상 카메라(130)는 적층물의 열화상 영상을 획득 및 제공하도록 한다.
데이터 로거(140)는 파우더 소재와 비드(bead) 크기별로, 센싱부(110), 2D 카메라(120), 및 열화상 카메라(130)의 출력 정보를 구분하여 저장하도록 한다.
프린팅 환경 학습부(150)는 데이터 로거에 저장된 데이터에 기반하여 파우더 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기간의 상관관계를 나타내는 다수의 학습 데이터를 생성한 후, 이들을 이용하여 신경망 모델(151)을 반복 학습하도록 한다.
이때, 신경망 모델(151)은 CNN(Convolution Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long-term Short-term Memory) 등으로 구현될 수 있으나, 이에 한정될 필요는 없다.
프린팅 환경 분석부(160)는 사용자에 의해 파우더의 소재와 비드 목표 크기가 변경된 후, 사용자가 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 일부 항목들에 대해서만 설정값을 입력하면, 신경망 모델(151)을 통해 사용자가 입력하지 않은 나머지 항목들의 설정값을 획득 및 제공할 수 있도록 한다.
즉, 사용자에 의해 설정되는 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 일부를 입력 정보로써 획득하여 신경망 모델(151)에 제공하고, 신경망 모델(151) 기 학습된 파우더 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기간의 상관관계에 따라 입력 정보에 대응되는 출력 정보로써, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 나머지를 획득 및 출력하도록 한다.
프린팅 환경 셋팅부(170)는 프린팅 환경 분석부(160)에 입력된 입력 정보와 이에 대응하여 획득된 출력 정보의 조합에 따라 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 모두를 결정하고, 이를 통해 3D 프린터가 프린팅 환경을 최종 셋팅할 수 있도록 한다.
즉, 종래에는 파우더 소재 및 비드 크기 중 적어도 하나가 변경될 때0마다, 사용자가 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 모두를 일일이 설정해야 하는 번거러움이 있음을 고려하여, 본 발명에서는 신경망 모델을 통해 파우더 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기간의 상관관계를 다양하게 학습시킬 수 있도록 한다.
이러한 경우, 사용자가 상기 항목들 중에서 일부만을 입력하더라도 신경망 모델을 통해 나머지 항목들의 설정값은 산출하여 3D 프린팅 환경을 자동 구축할 수 있도록 한다. 예를 들어, 파우더 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압 및 적층물 온도만을 입력 조건으로 입력하는 경우에는 레이저 세기를 출력 조건으로 예측 및 제공할 수 있도록 하고, 파우더 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도 및 레이저 세기를 입력 조건을 입력하는 경우에는 챔버 대기압 및 적층물 온도를 출력 조건으로 예측 및 제공할 수 있도록 한다.
이와 같이 본 발명에서는 3D 프린팅 환경 구축을 위해 반드시 입력해야 하는 설정값의 종류와 개수를 최소화 및 다양화할 수 있도록 함으로써, 3D 프린터 이용에 따른 사용자의 편이성이 극대화될 수 있도록 한다.
더하여 본 발명은 프린팅 상태 모니터링부(180)를 더 구비하고, 센싱부(110), 2D 카메라(120), 및 열화상 카메라(130)의 출력 정보 각각을 시청각화하여 실시간 표시해 수도 있도록 한다.
또한 프린팅 상태 모니터링부(180)는 2D 카메라(120)와 열화상 카메라(130)를 통해 적층물의 프린팅 상태를 확인한 후, 이를 기 등록된 설계 기준에 따라 비교 분석함으로써, 프린팅 오동작 여부를 확인 및 통보할 수도 있도록 한다.
이에 더하여, 프린팅 상태 모니터링부(180)는 프린팅 환경 셋팅부의 출력값과 센싱부의 출력값을 항목별로 비교 분석하고, 출력값 편차가 기 설정치 이상으로 증가하는 항목이 검출되면, 해당 항목으로 인한 프린팅 오동작 발생을 추가적으로 확인 및 통보할 수도 있도록 한다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 프린팅 상태 모니터링 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 도 3c에 도시된 바와 같이, 본 발명은 센싱부(110)를 통해서는 프린팅 환경을 실시간 측정하고, 2D 카메라(120) 및 열화상 카메라(130)를 통해 프린팅 결과물의 상태를 실시간 측정하도록 한다.
그리고 획득 데이터를 데이터 로거(140)를 통해 실시간 저장함과 동시에, 다양한 GUI(Graphic User Interface)를 통해 실시간 화면 표시해줄 수 있도록 한다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 프린팅 환경 자동 셋팅 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에서는 신경망 모델을 통해 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 간 상관관계를 다양한 패턴으로 학습하도록 한다.
그리고 신경망 모델이 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 일부 항목을 입력 조건으로, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 나머지 항목을 출력 조건으로 선택하여 출력할 수 있도록 한다.
이때, 입력 조건으로 사용되는 설정값의 종류와 개수는 앞서 설명한 바와 같이 고정되지 않으며, 이에 대응하여 출력 조건으로 예측 및 제공되는 설정값의 종류와 개수는 입력 조건에 따라 종속되어 가변되게 된다.
이에 신경망 모델이 학습 완료된 상태에서, 사용자가 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 일부 항목만을 설정하면, 프린팅 환경 분석부(160)는 이를 입력 정보로써 신경망 모델(151)에 입력함으로써, 신경망 모델(151)이 이에 대응되는 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 중 나머지 항목을 출력 정보로써 예측 및 출력할 수 있게 된다.
예를 들어, 도 4a에서와 같이 사용자가 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압만을 설정한 경우에는, 신경망 모델을 통해 적층물 온도 및 레이저 세기에 대한 적정값을 출력받고, 도 4b에서와 같이 소재, 비드 크기, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도만을 설정한 경우에는, 신경망 모델을 통해 레이저 세기에 대한 적정값을 출력받을 수 있도록 한다.
그 결과, 사용자가 소재 및 비드 크기에 최적화된 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 모두를 일일이 설정할 필요없이, 이들 중 소정 개만을 설정하고, 나머지는 신경망 모델의 예측 결과를 통해 자동 설정될 수 있도록 함으로써, 프린팅 환경 셋팅에 소요되는 시간과 노력이 크게 단축될 수 있도록 한다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

Claims (5)

  1. 3D 프린터의 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 레이저 세기 중 적어도 하나를 프린팅 환경값으로 측정 및 제공하는 센싱부;
    상기 적층물의 상부면과 측면을 촬영 및 분석하여, 적층물의 넓이와 높이 변화를 측정 및 제공하는 2D 카메라;
    상기 적층물의 열화상 영상을 획득 및 제공하는 열화상 카메라;
    상기 센싱부, 상기 2D 카메라, 및 상기 열화상 카메라 모두의 출력 정보를 소재 및 비드 크기별로 구분하여 저장함과 동시에 화면 표시해주는 데이터 로거;
    상기 데이터 로거에 저장된 데이터에 기반하여 파우더 소재, 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기간의 상관관계를 나타내는 다수의 학습 데이터를 획득하여 신경망 모델을 반복 학습시키는 프린팅 환경 학습부;
    사용자가 프린팅 환경값 중 일부 항목을 입력 정보로써 입력하면, 프린팅 환경값 중에서 상기 입력 정보를 제외한 나머지 항목을 출력 정보로써 획득 및 제공하는 프린팅 환경 분석부;
    상기 신경망 모델에 상기 입력 정보를 입력하여, 상기 신경망 모델로부터 상기 입력 정보에 대응되는 상기 출력 정보를 출력받고, 상기 입력 정보와 상기 출력 정보의 조합에 따라 파우더 온습도, 챔버 온습도, 챔버 대기압, 적층물 온도, 및 레이저 세기 모두를 결정 및 통보하는 프린팅 환경 셋팅부를 포함하며,
    상기 입력 정보과 상기 출력 정보 각각에 포함되는 정보의 종류는 사용자가 입력하는 정보의 종류에 따라 수시 조정되는 것을 특징으로 하는 3D 프린터의 공정 관리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 2D 카메라, 및 상기 열화상 카메라의 측정 결과를 기 등록된 설계 기준에 따라 분석하여, 프린팅 오동작 여부를 확인 및 통보하는 오동작 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린터의 공정 관리 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 오동작 검출부는
    상기 프린팅 환경 셋팅부의 출력값과 상기 센싱부의 출력값을 항목별로 비교 분석하여, 프린팅 오동작 여부를 추가 확인 및 통보하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 프린터의 공정 관리 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 프린팅 환경 학습부는
    프린팅 오동작 확인 시, 획득된 상기 센싱부의 정보는 학습 데이터에 포함시키지 않는 것을 특징으로 하는 3D 프린터의 공정 관리 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 센싱부는
    3D 프린터의 파우더 배출라인에 설치되어 파우더 온습도를 측정하는 파우더 온습도 센서;
    상기 3D 프린터가 구비된 챔버에 설치되어, 챔버 온습도를 측정하는 챔버 온습도 센서;
    상기 3D 프린터가 구비된 챔버에 설치되어, 챔버 대기압을 측정하는 대기압 센서;
    상기 적층물에 인접 배치되어, 적층물 온도를 측정하는 온도 센서; 및
    레이저에 인가되는 전력선에 연결되어, 레이저 인가 전압 또는 전류에 따라 레이저 세기를 측정하는 전력 센서 중 적어도 하나를 구비하는 것을 특징으로 하는 3D 프린터의 공정 관리 장치.
KR1020210079797A 2021-06-21 2021-06-21 3d 프린터의 공정 관리 장치 KR102435874B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210079797A KR102435874B1 (ko) 2021-06-21 2021-06-21 3d 프린터의 공정 관리 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210079797A KR102435874B1 (ko) 2021-06-21 2021-06-21 3d 프린터의 공정 관리 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102435874B1 true KR102435874B1 (ko) 2022-08-25

Family

ID=83111562

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210079797A KR102435874B1 (ko) 2021-06-21 2021-06-21 3d 프린터의 공정 관리 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102435874B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102236149B1 (ko) * 2019-12-31 2021-04-06 한국과학기술원 3d 프린팅 시스템 및 이의 실시간 피드백 공정제어 방법
KR20210037771A (ko) 2019-09-27 2021-04-07 (주)컨셉션 레이저 3d 프린터 레이저 및 모니터링 시스템 동시 제어방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210037771A (ko) 2019-09-27 2021-04-07 (주)컨셉션 레이저 3d 프린터 레이저 및 모니터링 시스템 동시 제어방법
KR102236149B1 (ko) * 2019-12-31 2021-04-06 한국과학기술원 3d 프린팅 시스템 및 이의 실시간 피드백 공정제어 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11200427B2 (en) Methods and systems for image based anomaly detection
CN103218665B (zh) 可重复过程中感兴趣项的二元分类
CN107205366A (zh) 同一条鱼识别设备、鱼计数设备，用于鱼计数的便携式终端、同一条鱼识别方法、鱼计数方法、鱼计数预测设备、鱼计数预测方法、同一条鱼识别系统、鱼计数系统和鱼计数预测系统
KR102096175B1 (ko) 천장 레일형 IoT 기반 감시 로봇 장치
KR101804358B1 (ko) 영상 분석을 이용한 설비 감시 시스템
KR102439037B1 (ko) 객체 제조 시각화
CN102598650A (zh) 摄像装置、调整装置和摄像装置的光轴调整系统
CN110018172A (zh) 产品检测系统及方法
WO2015172117A1 (en) Issue tracking and resolution system
KR20200006230A (ko) 스마트 단말 및 스마트 단말에서의 작업 공정 이상 부분 판별 방법 및 머신러닝 알고리즘을 이용한 작업 공정 자동 기록 서버 및 머신러닝 알고리즘을 이용한 작업 공정 자동 기록 방법, 그리고, 스마트 단말 및 작업 공정 자동 기록 서버간 통신 시스템
CN110199316A (zh) 相机和相机的图像处理方法
KR102435874B1 (ko) 3d 프린터의 공정 관리 장치
KR20210050889A (ko) Cctv 관제 시스템 업데이트 방법 및 cctv 관제 시스템 업데이트 장치
US20100194562A1 (en) Failure recognition system
CN104748862A (zh) 分析装置和分析方法
WO2021041422A1 (en) Ai-powered autonomous 3d printer
US20060093203A1 (en) Attribute threshold evaluation scheme
US7990413B2 (en) Camera sensor job selection method
EP4105817A1 (en) Surveillance system and method for automatically executing a security function and system and method for generating a synthetic training data set
Viharos et al. Vision based, statistical learning system for fault recognition in industrial assembly environment
CN111688181B (zh) 3d打印机和3d打印机故障检测方法、装置和存储介质
CN117253176B (zh) 基于视频分析与计算机视觉的安全生产Al智能检测方法
WO2024077090A1 (en) Image classification and comparison for asset inspection systems and methods
RU2743886C1 (ru) Система и способ автоматической настройки комплекса технического зрения
CN208736815U (zh) 一种云母带绕包缝隙在线监测系统

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant