AI-based Warping Detection for Additive Manufacturing Process Monitoring
연구 내용
Fused Filament Fabrication 공정에서 발생하는 워핑을 이미지 기반 분석과 능동학습 전략으로 자동 감지해 품질 편차를 줄이기 위한 연구
적층제조에서 변형 품질 불량의 원인이 되는 워핑을 실시간 또는 후처리 단계에서 감지하기 위해 이미지 기반 분석과 머신러닝 모델을 적용합니다. Fused Filament Fabrication에서 생성되는 형상 변화 패턴을 학습하여 변형 여부를 판별하고, 불확실성 기반 샘플링과 동적 시간 워핑 개념을 활용한 능동학습 절차로 라벨 효율을 높입니다. 이를 통해 공정 모니터링 시스템과 연계 가능한 감지 파이프라인을 구성하며, 공정 안정화와 재작업 감소를 목표로 합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
초기 연구에서는 Fused Filament Fabrication에서 발생하는 워핑을 이미지 기반으로 탐지하는 접근을 제안하고, 금속-폴리머 복합 필라멘트 조건에서도 변형 신호를 구분할 수 있는 기반을 마련했습니다. 이후에는 동적 시간 워핑과 능동학습을 결합하여 순차적 배치 모드에서 가중 불확실성 차이 샘플링 방식으로 탐지 성능을 개선했습니다. 최근에는 이러한 감지 로직을 공정 모니터링과 자동화 설비 구축 과제의 데이터 흐름과 연결해 적용성을 높이는 방향으로 확장했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Intelligent Warping Detection for Fused Filament Fabrication of a Metal-Polymer Composite Filament
Sequential pool-based batch-mode active learning based on weighted uncertainty difference sampling for automated warping detection in additive manufacturing
관련 프로젝트
구분
제목
준양산형 3D프린팅 기술의 자동화설비 구축을 통한 목적기반모빌리티(PBV) 내장 부품의 융합생산기술 개발
전기차 배터리 부품 경량화 및 열폭주 지연을 위한 슈퍼엔지니어링 플라스틱 적층 공정 및 모니터링 시스템 개발