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샌드 3D 프린팅은 모래에 액체 결합제인 바인더를 분사해 주조용 몰드와 중자를 만드는 정밀 적층제조 기술입니다. 모래를 고르게 펴는 리코팅과 바인더를 분사하는 프린팅 과정을 수천 번 반복하며 출력물을 쌓아 올립니다.

한 번 출력을 시작하면 장시간 공정이 이어집니다. 중간에 발생한 작은 레이어 오류가 누적되면 대형 몰드 품질에 영향을 줄 수 있어 출력 중 실시간 검사가 품질을 결정하는 핵심 요소가 됩니다.

도입 배경 : 최대 15시간·1,500개 레이어 상시 감시 부담

샌드 3D 프린터 제조기업 A사는 장시간 출력 중 발생하는 불량을 실시간으로 관리하는 데 어려움을 겪었습니다. 최대 15시간 동안 1,500개 수준의 레이어 품질을 운영자가 장비 앞에서 직접 감시하는 방식은 고정 운영 리소스 부담으로 이어졌습니다.

상시 감시 인력을 배치해도 작업자의 집중력과 피로도에 따라 미세 결함을 놓칠 수 있었습니다. 특히 리코팅 오류와 프린팅 오류는 출력 중에는 눈에 잘 띄지 않다가 후속 공정에서 큰 품질 비용으로 이어질 수 있어, 오류 유형과 발생 위치, 품질 저하 위험도를 운영자가 바로 이해할 수 있는 구조가 필요했습니다.

적용 방식 : 리코팅·프린팅 공정의 복합 데이터 분석

써로마인드는 영상 데이터와 장비 진동 데이터를 함께 활용하는 AI 품질검사 파이프라인을 설계해 장시간 공정 감시 부담을 줄이고 판정 일관성을 높였습니다.

• 영상·진동 데이터 기반 복합 분석: 리코팅 진동 데이터와 공정 영상을 함께 분석해 이상 징후와 오류 유형 진단
• 공정별 실시간 이상 판정: 리코팅 단계와 프린팅 단계를 나누어 오류 유무와 유형 판정
• 오류 위치 시각화 및 위험도 분류: 결함 위치를 시각화하고 크기와 위치에 따라 안전·주의·위험 3단계로 분류
• 장비 연동 및 현장 대응 지원: AI 검사 모델을 실제 장비 시스템과 연동해 운영자가 장비 화면에서 오류 결과 확인

도입 결과 : 오류 감지 Recall 0.99와 공정별 F1-score 검증

운영 효과 : 오류 위치·위험도 기반 실시간 현장 대응

샌드 3D 프린팅의 품질 신뢰도를 높이려면 상시 감시에 드는 운영 리소스 부담과 작업자별 판정 편차를 함께 줄여야 합니다.

AI 품질검사 시스템은 1,500개 수준의 레이어를 출력하는 동안 리코팅 층과 프린팅 층의 품질 이상을 실시간으로 감시합니다. 운영자는 모든 화면을 계속 확인하는 대신 AI가 분류한 오류 유형과 위치별 위험도를 바탕으로 필요한 구간을 빠르게 확인할 수 있습니다.

공정 영상뿐 아니라 리코팅 과정에서 발생하는 장비 진동 패턴도 함께 분석해 이미지 데이터만으로 보기 어려운 이상 징후를 진단합니다. 오류가 감지되면 위치와 위험도가 시각화되어 운영자가 불량 누적 가능성을 확인하고 현장에서 대응할 수 있습니다.

목표보다 많은 22,660건의 품질검사 데이터를 확보했고, 리코팅과 프린팅 양쪽 공정에서 높은 오류 감지와 불량 유형 진단 성능을 검증했습니다. 학습된 AI 품질검사 솔루션을 실제 장비에 적용해 장시간 출력 품질을 실시간으로 관리할 수 있는 운영 기반을 마련했습니다.