본 기술은 3D 프린팅용 3D 모델 파일(STL)로부터 후처리 공정에 영향을 미치는 형상 정보를 사람의 개입 없이 자동으로 추출하고, 이를 기반으로 최적의 공정 파라미터를 도출하는 기술이다.
● 3D 프린팅 기술은 복잡한 형상을 빠르게 제작할 수 있다는 장점으로 다양한 산업에서 확산되고 있으나, 실제 산업 적용 단계에서는 후처리(Post-Processing) 공정의 비효율성과 품질 불안정성이 여전히 가장 큰 문제로 지적되고 있다.
● 후처리 공정은 전체 제조비용의 약 40% 이상을 차지하며, 대부분 작업자의 경험과 수작업에 의존하고 있어 품질 편차, 시간 지연, 생산성 저하를 유발하며, 특히 출력물의 가장 얇은 부위(Weak Point Thickness)는 화학세척, 경화, 건조 등 후처리 과정에서 손상되기 쉬운 핵심 요소임에도 불구하고, 기존 STL 파일 구조상 이러한 형상정보를 자동으로 추출하기 어렵다는 기술적 한계가 있었다.
● 본 기술이전의 목적은 이러한 한계를 극복하기 위해 개발된 “형상정보 자동추출 및 후처리 공정 파라미터 최적화 기술”을 산업 현장에 이전함으로써,
- 후처리 공정의 자동화 기반 마련,
- 데이터 기반의 품질 예측 및 공정제어 고도화,
- 숙련자 의존형 제조방식의 디지털 전환 실현을 추진하는 데 있다
● 이는 궁극적으로 적층제조 공정의 생산성 향상과 품질 일관성 확보를 목표로 하며, 후처리 단계의 AI 기반 자동 최적화 기술을 산업 전반에 확산시키는 데 그 필요성이 있다.
본 기술은 STL 형상분석과 인공지능 기반 최적화 기술을 결합하여 출력물의 약점과 형상정보를 자동 검출하고, 이를 기반으로 최적의 후처리 공정 파라미터를 도출하는 기술이다. STL 메쉬와 단면을 분석해 주요 형상정보를 추출하고, XGBoost 기반 학습 모델을 통해 세척·건조·경화 등 후처리 조건을 자동 산출하며, 재학습을 통해 정확도를 지속 향상시킨다.
● 기술명 : 설계파일 형상정보 자동추출 및 후처리 공정 파라미터 최적화 기술
- 설계파일 형상정보 자동 추출 모듈
· STL 기반 모델로부터 Weak Point, Volume, Size 정보를 자동 분석
· 다양한 3D 형상에 일반화(제품 특성에 따른 작업이 따로 필요없는)가 가능한 알고리즘 설계
- 후처리 공정 파라미터 최적화 모듈
· Weak Point를 포함한 3D 형상정보-공정 파라미터 매핑 로직 설계
· 화학세척, 건조, 경화 등 후처리 공정별 최적 조건 자동 산출
· AI 기반의 학습 시스템 적용으로 다변량 입력 및 비선형 관계 고려
● 기술명 : 설계파일 형상정보 자동추출 및 후처리 공정 파라미터 최적화 기술
- 설계파일 형상정보 자동추출 및 후처리 공정 파라미터 최적화 시스템 프로그램 소스코드(Python)
- 설계파일 형상정보 자동추출 및 후처리 공정 파라미터 최적화 시스템 기술 시험 절차 및 결과서
● 적용분야
- 3D 프린팅 제조 기업 및 후처리 자동화 장비 제조업체
- 적층제조 기반 시제품 개발 및 생산 라인 자동화 기업
- 디지털 트윈/스마트팩토리 솔루션 기업
- 소재별 후처리 최적화 연구기관 및 시험센터
● 기대효과
- 후처리 자동화 및 품질 일관성 확보: 제품 형상에 따른 최적 공정조건 자동 적용으로 불량률 감소
- 생산 효율 증대: 공정 설정 및 검수에 소요되는 작업 시간 단축
- 비용 절감: 인력 의존도 감소 및 실험 반복 횟수 최소화
- 스마트 제조 전환 촉진: 인공지능 기반 공정 최적화로 디지털 전환 가속화