출력이 끝나기 전에 3D프린팅 가닥의 굵기를 재는 법
유연한 쿠션을 가닥으로 쌓는 3D프린팅에서 가닥 하나가 끊어지면 언제 알 수 있을까.
기존에는 출력한 부품을 꺼낸 뒤 X선 영상이나 기계적 시험으로 검사하는 경우가 있었다.
LLNL은 프린터의 카메라로 층을 찍어 출력 중에 가닥의 직경을 측정하는 체계를 개발했다.
왜 가닥을 재나
직접 잉크 쓰기는 부드럽거나 반죽 같은 재료를 노즐로 밀어내 얇은 가닥으로 배열하는 3D프린팅이다.
이 방식으로 만든 쿠션과 패드는 가닥의 굵기와 배열에 따라 기계적 성능이 달라질 수 있고, 틈이나 끊어짐도 영향을 준다.
프린터에 단 카메라가 각 층을 찍으면 영상 분할 모델이 새로 놓인 가닥을 식별하고, 컴퓨터 비전 알고리즘이 이를 따라가며 직경을 계산한다.
모델은 여러 격자 형상이 포함된 사람 표시 이미지 약 1만 5천 장으로 학습했다.
55개 부품 시험에서 자동 측정값은 사람이 잰 값과 보통 수 마이크로미터 이내로 일치했다.
큰 이미지 한 장의 수동 측정은 약 20분에서 1시간이 걸릴 수 있었고, 자동 분석은 밀리초 단위로 수행돼 연구팀은 평균 약 10만 배 빠르다고 밝혔다.
여기서 빠른 것은 이미지 분석이며, 부품 생산 전체 시간이 아니다.
위치별 지도에서 드러난 기울기
연구진은 약 25 × 25cm로 설계한 쿠션의 한 층에서 약 2,500장의 이미지를 모아 위치별 측정 지도를 만들었다.
지도에서는 가닥 직경이 한쪽에서 다른 쪽으로 점차 변했고, 노즐에 비해 출력판이 조금 기울어진 문제를 가리켰다.
부품 전체의 평균 굵기만 보면 놓칠 수 있는 패턴이다.
X선 CT는 상세한 3차원 정보를 제공하지만 높은 해상도로 검사할 수 있는 물체의 크기는 제한된다.
프린터의 카메라는 실용적인 CT 범위를 넘는 크기도 살펴볼 수 있지만, CT의 3차원 정보를 그대로 대신하는 것은 아니다.
연구진은 결함이 많은 부품을 일찍 폐기하거나 후속 CT가 필요한지를 가리는 용도를 제안했다.
자동 합격·불합격 판단과 디지털 트윈을 통한 성능 예측은 미래 가능성으로 제시된 단계다.
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