▲ 인공지능 시스템으로 사전에 부품의 이상을 검출한 예

금속 적층제조(AM) 서비스 전문기업 메탈쓰리디㈜(메탈3D, 대표 여환철)가 인공지능(AI)을 활용한 금속 3D프린팅 부품 품질관리 시스템을 개발해 적층제조 확대에 기여할 전망이다.

메탈쓰리디는 한국적층제조사용자협회와 공동으로 인공지능 기술인 GAN(적대적 신경망)을 사용해 자체 개발한 멜트풀 모니터링 소프트웨어의 빅데이터를 처리, 금속 3D프린팅시 불량을 자동 검출하는 인공지능 품질 관리 시스템을 개발해 출시할 예정이라고 밝혔다.

이 기술은 부품 생산시에 취득한 멜트풀 데이터를 이용해, 불량을 자동으로 검출하는 방식이다. 이 시스템을 사용할 경우 불량을 100% 예측을 할 수 있으며 월 2만개 이상 부품의 각각 품질을 관리할 수 있어 양산 공정에 적합하다.

금속 3D프린팅 공정 상 불량을 모니터링하기 위해 이미지 마커를 잡아내는 모델을 얻는 것은 매우 어려운 일이다. 기존에는 많은 양의 데이터를 기반으로 이미 알려진 불량 샘플과 대조했기 때문에 불량을 확률적으로 잡아내는데 그쳤다.

반면 메탈쓰리디가 개발한 GAN 기술은 알려지지 않은 불량을 감지할 수 있어 효율성이 높은 것이 특징이다. GAN 기술은 이미지에서 결함을 찾기 위해 정상 가변성을 표현하는 모델을 학습하고 이렇게 생성된 모델과 실제 데이터를 동시에 구분하는 판별기(discriminator)를 학습시킨다.

학습 후 실제 검출을 위해, 각 부품에 대한 멜트풀의 데이터에 적용했을 때 모델은 비정상 스코어를 계산한다. 멜트풀의 비정상 영상에 적용한 결과, 기공 또는 결함을 포함하는 이미지와 같은 변칙적인 영상을 정확하게 식별하는 것으로 확인됐다.

이 시스템은 기존 메탈쓰리디와 윈포시스의 멜트풀 모니터링 소프트웨어에 추가적인 옵션으로 판매될 예정이다.

금속 3D프린터와 멜트풀 모니터링을 개발한 메탈쓰리디의 주승환 CTO는 “3D프린팅에 인공지능 기술인 GAN을 처음으로 국내에서 적용한 예”라며 “이를 활용하면 많은 사람이 검사 작업에 참여하는 것과 같이 100%에 가까운 불량 검출이 가능하기 때문에 안전한 적층제조 제품을 납품하는데 기여할 것”이라고 밝혔다.