Defect detection

Convolution neural network-based defect detection
in additive manufacturing
Incheon National University
Department of Industrial and Management Engineering
201601415 문정윤 201701366 임재호 201801402 정다은

Introduction
001
 3D 프린팅 기술을 활용한 적층 제조는 전통 제조 시스템에 비해 복잡한 디자인의 부품을 더 적은 생산 시간과
비용으로 제조 가능
 적층 제조의 많은 이점(복잡한 형상, 경량 구조 등)으로 인해 의료 및 항공우주 분야 등에서 점점 더 많은 주목을 받고
있음
 적층 제조의 process는 기존 제조시스템의 process와 다름  적층 제조에 맞는 새로운 품질 관리 시스템이 필요
 3D 프린터 특성 상 error가 발생하더라도 출력이 계속 진행  불필요한 시간과 비용을 초래
 error가 발생한 것을 사람이 발견하고 직접 취소 시킨 후, 출력을 처음부터 다시 진행해야 함  error를 초기에 발견하는
것이 매우 중요
 이후 smart factory에 적용되기 위해서는, 불량을 자동으로 탐지하고 프린터를 중단 할 수 있는 시스템이 필수적

001
Error
Detachment (=Warping) Missing material flow Filament jam Deformed object
Introduction
 Error Type

002
 Experiment
• 제품 시스템 공학 연구실에 있는 ‘ROKIT‘ 프린터 이용
• 가장 보편화 된 소재중 하나인 PLA(Poly Lactic Acid) 사용
• Gopro Camera를 사용하여 프린팅 영상 녹화
• Warp error가 잘 발생하는 design feature를 총 4가지의 샘플 디자인
선정
• Z축 기준 10°씩 회전 시켜 다양한 각도의 샘플 데이터 확보
<ROKIT 3D Printer>
Methodology_Experiment

002
 Sample Design

002
Normal
 Overall View  Detail View

002
 Printing Sample

002 Methodology_Preprocessing
• 30프레임당 하나씩 이미지 추출
• 추출된 이미지를 frame 폴더에 저장
• 추출된 이미지를 820 px X 720 px로 reshape
• Reshpae 한 이미지를 Croped 폴더에 저장
 Data Reshape

 Data Reshape

Normal Warp
 Data Labeling

002 Methodology_Modeling
 Modeling_TensorFlow Object Detection API

003 Results
 Warping Detection

003 Results
 Normal Detection

004
 다양한 디자인에 적용 될 수 있도록 성능을 높임
 Warp error 뿐만 아니라 다른 error type도 detect 할 수 있도록 확장
 3D 프린터 내에서 발생하는 다양한 종류의 error를 real-time으로 탐지하여 해당 알고리즘을 실제로
적용시켰을 때 변화된 적층 제조 시스템의 framework 제공
Future Research

005
 적층 제조에서 process 상에서 발생하는 error를 자동으로 인지하는 알고리즘을 통해 불필요한 시간과
비용이 초래하는 것을 방지
 이후 smart factory 시스템에 유연하게 적용될 수 있는 framework를 제시하여 적층 제조의 활용을 높이고
제조공정의 혁신을 이끌어낼 수 있음
 대량 생산에서 defect detection은 매우 중요한 요소이므로, 실시간 모니터링을 통해 공정에 대한
신뢰성을 확보하여 mass customization에 기여할 수 있을 것으로 보임
Conclusion

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