얼마 전까지만 해도 3D 프린팅은 아이디어를 테스트하고 모델을 제작하는 데 주로 사용되었습니다. 이제 3D 프린팅은 의료 및 제조와 같은 분야에서 실제 기능적인 제품을 만드는 데 사용되고 있습니다. 치과 모형부터 기계 부품까지, 3D 프린팅은 실제 제품을 제작하는 실용적이고 신뢰할 수 있는 방법이 되었습니다.
3D 프린팅을 일상 업무에 사용하는 기업이 늘어나면서 몇 가지 문제가 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 때로는 부품이 제대로 나오지 않거나 정렬이나 재료 흐름의 작은 문제도 최종 결과물에 영향을 미칠 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 이러한 많은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI의 한 분야인 컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 비디오를 해석할 수 있게 해줍니다. 3D 프린팅 설정에서 컴퓨터 비전은 인쇄되는 각 레이어를 모니터링하여 비정상적인 패턴이나 오류를 조기에 발견할 수 있습니다. 심지어 프린터가 자동으로 반응하여 지속적인 수동 감독 없이도 인쇄 품질을 유지할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
이 글에서는 컴퓨터 비전으로 3D 프린팅의 안정성을 높이는 방법을 살펴보고 AI 기반 3D 프린팅 모니터링이 실제로 어떤 영향을 미치는지 보여주는 실제 사례를 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!
3D 프린팅은 디지털 디자인으로 실제 물체를 만드는 것입니다. 1980년대에 처음 개발된 3D 프린팅 기술은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전했습니다. 3D 프린팅은 평면에 잉크를 넣는 일반 인쇄와 달리 플라스틱, 수지 또는 금속과 같은 재료를 사용하여 물체를 한 층씩 쌓아 올립니다. 이 방법을 적층 제조라고도 합니다.
일반적인 3D 프린터에는 프린트 베드, 압출기, 노즐과 같은 주요 부품이 있습니다. 이러한 구성 요소는 함께 작동하여 인쇄 재료의 형태를 만들고 최종 결과물을 형성합니다.
인쇄 프로세스는 일반적으로 특수 소프트웨어를 사용하여 만든 디지털 3D 모델로 시작됩니다. 그런 다음 이 모델을 얇은 층으로 슬라이스하고 프린터는 파일을 읽어 물체가 완성될 때까지 한 번에 한 층씩 재료를 증착합니다.
오늘날 의료, 자동차, 항공우주 등의 산업에서는 도구, 부품, 맞춤형 의료 기기를 제작하는 데 3D 프린팅을 사용합니다. 또한 제품 디자인, 프로토타입 제작, 교육 분야에서도 널리 사용되고 있습니다.
3D 프린팅은 매우 간단하고 흥미로운 과정이지만 항상 완벽하게 진행되는 것은 아닙니다. 대부분의 문제는 프린트 도중 또는 직후에 발생합니다. 올바른 도구가 없으면 이러한 문제를 놓치기 쉽습니다. 특히 대규모로 제품을 생산하려고 할 때 더욱 그렇습니다.
다음은 실시간 3D 프린트 품질 관리와 관련된 가장 일반적인 몇 가지 문제입니다:
컴퓨터 비전은 3D 프린팅의 작동 방식을 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 컴퓨터 비전은 각 레이어를 모니터링하고, 결함을 조기에 발견하고, 인쇄가 진행됨에 따라 조정하는 데 도움이 됩니다.
다음으로, 비전 AI가 실제 3D 프린팅 애플리케이션에서 정확성, 일관성 및 자동화를 향상시키는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.
3D 프린터가 작동하는 동영상을 본 적이 있다면 3D 프린터가 한 번에 한 레이어씩 물체를 제작한다는 것을 알고 있을 것입니다. 이러한 레이어별 방식은 3D 프린팅의 유연성을 제공하지만, 한 레이어만 잘못되어도 문제가 발생할 수 있다는 의미이기도 합니다.
초기의 작은 오류는 완성된 부품의 강도, 정확도 또는 전반적인 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. 그렇기 때문에 점점 더 많은 제조업체가 컴퓨터 비전을 사용하여 공정 진행 상황을 주시하고 있습니다.
카메라는 모든 새 레이어의 이미지를 캡처할 수 있습니다. 이러한 이미지에서 뒤틀림, 틈새, 재료 누락과 같은 결함을 즉시 확인할 수 있습니다. 문제를 조기에 감지하면 인쇄 실패를 방지하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 많은 시스템이 모양이나 질감의 미묘한 변화를 감지하도록 학습된 AI 기반 모델을 사용합니다. 뭔가 이상해 보이면 시스템이 작업자에게 즉시 알려줍니다.
Phase3D를 예로 들어보겠습니다. 이 회사의 현장 모니터링 시스템은 구조광과 컴퓨터 비전을 사용하여 각 프린팅 레이어를 원래의 모습과 비교합니다. 불일치하는 부분이 있으면 시스템이 즉시 플래그를 표시합니다.
이러한 이상 징후를 알려진 고장 패턴과 연결하여 작업자는 인쇄가 완료되기 전에 조치를 취할 수 있습니다. 이는 정밀도와 신뢰성이 중요한 항공우주 및 방위 산업과 같은 산업에서 특히 큰 영향을 미칩니다. 또한 추적성을 개선하고 보다 효율적이고 확장 가능한 생산을 지원합니다.
레이어를 정확하게 정렬하는 것 외에도 프린팅 재료의 흐름은 3D 프린팅 부품의 최종 품질에 큰 영향을 미칩니다. 재료가 너무 많이 또는 너무 적게 적층되거나 정확한 위치에 적층되지 않으면 다양한 문제가 발생할 수 있습니다.
3D 프린팅과 관련된 몇 가지 일반적인 문제로는 부품 사이에 얇은 재료 가닥이 형성되는 스트링, 층이 제대로 접착되지 않는 박리, 재료가 충분히 내려가지 않는 언더 압출이 있습니다. 이러한 문제는 부품을 약화시키거나 완전히 실패하게 만들 수 있습니다.
컴퓨터 비전 모델은 각 레이어를 실시간으로 관찰하여 이 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 카메라와 센서는 재료가 배치되는 방식을 추적하여 모양, 흐름 또는 표면 질감의 변화를 포착합니다. 기본 시스템은 문제를 조기에 감지할 수 있으며, 고급 설정은 속도나 유량과 같은 설정을 조정하여 인쇄 도중에 문제를 해결할 수 있습니다.
예를 들어 MIT, 잉크비트, ETH 취리히의 연구진이 개발한 시스템은 4개의 고속 카메라와 2개의 레이저를 사용하여 인쇄 표면을 지속적으로 스캔합니다. 16,000개의 노즐이 레진을 증착하는 동안 시스템은 각 레이어를 디지털 디자인과 비교하여 필요할 때 즉시 수정하며, 이 과정을 비전 제어 분사라고 합니다.
이 시스템은 또한 왁스를 지지 재료로 사용하며, 프린팅 후 녹여 복잡한 내부 채널을 남길 수 있습니다. 이 기술은 이미 부드러운 손가락과 단단한 부품을 가진 로봇 손이나 걷고 물건을 잡을 수 있는 6개의 다리를 가진 로봇과 같이 완전한 기능을 갖춘 물체를 인쇄하는 데 사용되었습니다. 오류만 감지하는 단순한 시스템과 달리 이 시스템은 오류를 즉시 수정하므로 고속, 고정밀 인쇄에 더욱 안정적으로 사용할 수 있습니다.
특히 대규모 제조 또는 3D 프린팅 서비스 센터에서는 수천 개의 부품을 한 번에 인쇄하는 경우가 있습니다. 인쇄 후에는 이러한 부품을 식별, 분류 및 처리해야 하는데, 수작업으로 할 경우 시간이 오래 걸리고 혼선이 발생하기 쉽습니다.
컴퓨터 비전은 부품을 빠르고 정확하게 인식하고 분류하여 이 단계를 자동화하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 AM-Vision 시스템은 카메라와 지오메트리 매칭 기술을 사용하여 각 인쇄된 물체를 CAD 모델과 비교합니다. 이 시스템은 단 몇 초 만에 부품을 식별하고 분류할 수 있습니다.
인쇄 후 작업을 자동화하면 워크플로 속도가 빨라지고 수작업이 줄어들며 분류 및 포장 오류의 위험이 최소화됩니다. 일부 시스템은 식별 외에도 경화, 세척 또는 조립과 같은 추가 단계를 위해 부품을 그룹화하여 생산 공정의 효율성과 일관성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
비전 AI가 3D 프린팅과 더욱 통합되면서 제조업 운영 방식에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 그 영향력이 커지고 있음을 보여주는 몇 가지 주요 트렌드를 소개합니다:
컴퓨터 비전은 3D 프린팅 프로세스의 모든 단계를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 오류를 조기에 감지하고, 인쇄물을 실시간으로 모니터링하며, 공정 중 조정을 지원합니다. 이러한 기능은 부품 품질 향상, 고장 감소, 생산 비용 절감으로 이어집니다.
스마트 기술이 공장에서 보편화됨에 따라 컴퓨터 비전은 팀이 더 효과적으로 제어하고 더 효율적으로 확장할 수 있도록 지원합니다. 항공우주, 의료, 소비재와 같은 산업에서는 이미 엄격한 품질 및 성능 기준을 충족하기 위해 이러한 툴을 사용하고 있습니다.
AI와 실시간 시각적 피드백을 결합함으로써 3D 프린팅은 더욱 일관성 있고 효율적이며 자동화되어 더 스마트한 제조를 위한 기반을 마련하고 있습니다.
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