열화상을 통한 적층 제조 개선

Apr 19, 2023

10년 넘게 건설 업계는 건축 모델, 프로토타입 및 최종 사용 부품을 제작하기 위해 적층 제조에 의존해 왔습니다. 3D 프린터를 사용하여 부품을 층별로 제작하는 이 프로세스를 통해 사용자는 기하학적으로 복잡한 부품을 신속하게 제작하고 생산 프로세스를 자동화하며 응용 분야에 따라 특정 재료를 사용할 수 있습니다.

적층 제조는 건설 산업에서 작업자 안전을 높이고 생산성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 건축 과정에서 발생하는 구조적 결함으로 인해 이 접근 방식이 널리 채택되지 못했습니다.

미국 에너지부(DOE) 아르곤 국립 연구소(Argonne National Laboratory) 연구원들은 최근 적층 제조 공정을 변화시킬 수 있는 3D 프린팅 재료의 결함을 감지하고 예측하는 새로운 방법을 개발했습니다.

연구에서 아르곤(Argonne), 버지니아 대학교(University of Virginia) 및 기타 여러 기관의 과학자들은 다양한 이미징 기술을 사용하여 3D 프린팅된 금속의 기공 형성을 실시간으로 감지했습니다. 연구진이 사용한 금속 샘플은 금속 분말을 레이저로 가열한 후 적절한 모양으로 녹이는 레이저 분말층 융합(laser powder bed fusion)이라는 공정을 사용하여 만들어졌습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 부품 성능을 저하시킬 수 있는 기공 형성으로 이어지는 경우가 많습니다.

많은 적층 가공 기계에는 제작 공정을 모니터링하는 열화상 센서가 있지만 이러한 센서는 제작되는 부품의 표면만 이미지화하기 때문에 기공 형성을 놓칠 수 있습니다. 밀도가 높은 금속 부품 내부의 기공을 직접 감지하는 유일한 방법은 Argonne의 Advanced Photon Source에서와 같이 강렬한 X선 빔을 사용하는 것입니다.

Argonne의 X선 도구는 초당 백만 개가 넘는 이미지를 캡처할 수 있어 연구자들은 실시간으로 기공 생성을 확인할 수 있습니다. 그런 다음 기공 생성의 X선 이미지를 적층 가공 기계에서 생성된 열 이미지와 비교했습니다. 그들은 금속 부품 내에 형성된 기공이 열 카메라가 감지할 수 있는 표면에서 뚜렷한 열 신호를 유발한다는 사실을 발견했습니다.

연구원들은 적층 제조 기계로 감지할 수 있는 열 신호를 식별한 후 기계 학습 모델을 훈련하여 3D 금속 내 기공 형성을 예측했습니다. 그들은 X-ray 이미지의 데이터를 사용하여 모델을 검증했으며, 이는 그들이 사용한 금속 샘플의 기공 생성을 정확하게 반영한다는 것을 알고 있었습니다.

그런 다음 모델이 열 신호를 감지하고 새로운 샘플 세트에서 기공 생성을 예측할 수 있는지 테스트했습니다. 과학자들은 그들의 새로운 방법이 실시간으로 기공 생성을 거의 완벽하게 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다.

시중에 나와 있는 많은 적층 가공 기계에는 이미 센서가 장착되어 있지만 연구원들이 개발한 방법만큼 정확하지는 않습니다. 그러나 새로운 적층 제조 기계를 구축하는 대신 열 카메라가 있는 기존 상용 시스템에 이 방법을 쉽게 구현할 수 있습니다.

이 새로운 방법을 현재 기계에 통합하면 사용자가 프린팅 과정에서 기공이 생성되는 위치를 식별하고 매개변수를 조정하거나 제작을 완전히 중지하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 어떤 경우에는 적층 가공 공정 초기에 주요 결함이 감지되면 기계가 부품 제작을 자동으로 중단하여 사용자의 시간, 재료 및 비용을 절약할 수 있습니다.

새로운 방법은 부품을 프린팅한 후 검사 과정에서 시간을 절약함으로써 사용자에게 이점을 줄 수도 있습니다. 특히, 부품 내 기공 결함이 있을 수 있는 위치를 문서화하는 로그 파일이 기계에 의해 생성됩니다. 검사자는 부품의 모든 측면을 분석하는 대신 이 로그 파일을 사용하여 특정 위치를 살펴볼 수 있습니다.

이 접근 방식을 개발하는 궁극적인 목표는 적층 제조 공정에서 결함을 감지할 뿐만 아니라 결함을 복구하는 시스템을 만드는 것입니다.

앞으로 연구원들은 다른 유형의 결함을 감지할 수 있는 센서를 연구할 계획입니다. 그들은 결함이 발생할 수 있는 위치뿐만 아니라 결함 유형과 수정 방법을 사용자에게 알려줄 수 있는 포괄적인 시스템을 개발하기를 희망합니다.