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초록·키워드

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3D 프린팅은 가정이나 사무실에서 빠르고 쉽게 완제품을 만들 수 있는 대중화된 기술이지만, 시간과 비용이 많이 소모되는 3D 프린팅 과정에서 다양한 원인으로 제품 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 3D 프린팅 과정에서 제작되는 제품의 오류 발생 여부에 대해 비전 인식 기술을 통하여 실시간 검사를 수행함으로써 제작 성능을 향상한 FDM 방식 3D 프린터 개발에 대하여 설명한다. 오류 검사 및 제어를 위한 시스템 구조와 실시간 획득 영상과 모델 예상 출력물 영상을 비교하여 오류를 검출하는 비전 인식 알고리즘을 제시하였다. 또한, 실제 프린팅 과정에 외부 빛의 반사로 카메라 인식 오류가 발생할 수 있어서, 차폐 및 LED 조명을 활용하며 안정적 영상 획득 방법 등을 설명하였다. 비전 인식 검사 기능을 갖는 FDM 방식 3D 프린터를 개발하였고, 성능 분석을 통하여 2mm 이상 비정상적으로 제작하는 경우 100% 인지할 수 있음을 확인하였다.

3D printing is a popular technology that allows anyone to quickly and easily create products at home or office, but product errors can occur due to various causes during time consuming and expensive 3D printing. In this paper, In this paper, we describe the development of an FDM type 3D printer that improves performance by inspecting in real-time through vision recognition to determine whether errors occur during 3D printing. A system structure for error inspection and control and a vision recognition algorithm that detects errors by comparing real-time acquired images and expected model output images are presented. Also, since recognition errors may occur due to reflection of external lights during actual printing, a stable image acquiring method using shielding and LED lighting is explained. An FDM type 3D printer with vision recognition based inspection function was developed, and through performance analysis, it was confirmed that 100% recognition is possible in abnormal printing whose size is 2mm or more.
#3D printer #FDM type #vision recognition #inspection function

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 3D 프린터 기술 현황
Ⅲ. 비전 인식 기반의 검사 기능을 갖는 3D 프린터 시스템
Ⅳ. 3D 프린터 개발 및 성능 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
B. Berman / 2013 / 3D printing : the new industrial revolution / IEEE Engineering Management Review 41(4):72~80 google schola Q. Huang / 2020 / Shape Deviation Generator-A Convolution Framework for Learning and Predicting 3-D Printing Shape Accuracy / IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 17(3):1486~1500 google schola X. Qi / 2019 / Applying Neural-Network-Based Machine Learning to Additive Manufacturing : Current Applications, Challenges, and Future Perspectives / Engineering 5(4):721~729 google schola L. Gao / 2019 / New Trends in Intelligent Manufacturing / Engineering 5(4):619~620 google schola N. G. Makagonov / 2017 / Development of visual inspection systems for 3D printing / Proc. of IEEE Conf. on Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering :3~8 google schola

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