학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 항공우주공학과, 2022.2. 윤군진.본 학위논문은 선택적 소결 방식의 3D 프린팅 적층공정으로 출력된 대상의 내부 기공을 탐지하는 방법에 관한 논문이다. 금속 적층제조공법은 형상이 복잡한 부품을 전통적인 제조방식 (절삭, 주조 등) 보다 비교적 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 장점이 있지만, 연속적으로 분말을 용융-소결시켜 제작하기 때문에 그 과정에서 일어나는 다양한 메커니즘에 의해 결함이 발생할 수 있다. 이러한 이유로 부품의 품질을 보장하기 위해 X-ray를 활용한 비파괴적인 검사 방법이 주로 사용되어왔지만, 비용과 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 이를 극복하고자 공정 중의 다양한 데이터 (이미지, 음파신호 등)를 인공지능과 결합한 방법들이 시도되었고 끊임없이 연구되고 있다. 본 논문에서는 부가적인 데이터 획득 장치 없이 공정 중 용융풀에서 반사된 광량 신호 데이터를 기반으로 3차원 컨볼루션 신경망 (3D-CNN) 학습을 통해 결함 (lack-of-fusion 및 keyhole 로 인해 발생하는 기공)을 예측하는 방법을 제시한다. 훈련 및 검증을 위한 데이터를 얻기 위해 공정 매개변수인 에너지밀도를 19.84 J/mm^3 에서 110.12 J/mm^3 까지 임의로 설정하여 인공적으로 기공이 형성되는 시편을 제작한다. 제안된 신경망은 공정 중 수집된 3차원화된 광량 신호를 입력으로 받아 작은 크기의 3D moving window로 스캔하여 국부적 검사를 수행하며, micro-CT 결과로 라벨링 된 출력값과 매칭되어 학습된다. 출력값으로 기공의 종류와 국소부피분율을 예측하기 위해 분류 (classification) 와 회귀 (regression) 이 동시에 계산되는 모델이 사용되었다. 훈련된 모델의 성능을 평가하기 위해 기공이 임의로 배치된 테스트용 시편이 제작되었으며, 그 결과 제안된 모델은 lack-of-fusion 및 keyhole 두가지 경우 모두에서 직경이 80 μm 이상인 기공을 최대 78.37%의 진양성률 (true positive ratio) 로 검출할 수 있었다.This thesis is about a method for detecting the internal pores in the additive manufacturing (AM) process, especially selective laser melting (SLM). Metal additive manufacturing has the advantage of producing parts with complex shapes more easily and quickly than traditional manufacturing methods (cutting, casting, etc.). As this gradually expanded, non-destructive inspection methods using X-rays have been mainly used to ensure the quality of parts, but they have the disadvantage of being costly and time-consuming. To overcome such limitations, several methods using various data (images, acoustic signals, etc.) in artificial intelligence have been attempted. In this thesis, defects caused by lack-of-fusion and keyholes pores are predicted through a three-dimensional convolutional neural network (3D-CNN) based on photodiode light intensity data reflected from the melt pool during the process. Specimens with artificial defects are manufactured by arbitrarily setting the energy density from 19.84 J/〖mm〗^3 to 110.12 J/〖mm〗^3, as a process parameter. The proposed network takes the three-dimensional light intensity data collected during the process as an input, scans it with a small 3D moving window performing local inspection, and is trained by matching the output value labeled with the micro-CT results. In order to predict the type of pores and the local volume fraction as output values, a joint model is used which classification and regression are calculated simultaneously. Furthermore, test specimens with random pores are fabricated to evaluate the performance. As a result, the proposed model can detect pores with a diameter over 80 μm with a true positive ratio of up to 78.37% in both lack-of-fusion and keyhole cases.1. Introduction 7
1.1. Motivation 7
2. Backgrounds and related research 9
2.1. Theoretical background 9
2.1.1. Metal additive manufacturing 9
2.1.2. Melt pool monitoring system 11
2.1.3. Computed tomography (CT) analysis 14
2.1.4. Convolutional neural network 16
2.2. Related research 17
2.2.1. Acoustic signal based defect detection 17
2.2.2. Image-based defect detection 18
3. Experimental Setup 21
3.1. Material and Equipment 21
3.1.1. Material 21
3.1.2. Equipment 22
3.2. Design of specimen with pores 23
3.3. Porosity analysis with X-ray microscopes 27
3.4. Melt pool monitoring data preparation 30
3.4.1. Preprocessing of MPM data 31
3.4.2. Training and validation dataset labeling 35
4. Pore Detection Method 38
4.1. 3D-CNN model for pore detection 38
4.2. The decision of hyperparameters for 3D-CNN 42
5. Results and discussion 44
5.1. The pore distribution of specimen 44
5.2. Pore prediction results 50
5.2.1. Test Specimen configuration 50
5.2.2. Evaluation with test dataset of test specimens 53
6. Conclusion 60석
