MACHINE LEARNING BASED DIRECTED ENERGY DEPOSITION PROCESS STATUS DETERMINATION MONITORING DEVICE AND ITS CONTROL METHOD

• Main Authors: YOON JONG CHEON, SON YONG, HEOGH WOONG BEOM, YANG JEONG HO, LEE HYUB
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 25.08.2022
• Subjects: CALCULATING; CASTING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; MACHINE TOOLS; MAKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS, OR APPARATUS; OPTICS; PERFORMING OPERATIONS; PHYSICS; POWDER METALLURGY; SOLDERING OR UNSOLDERING; TRANSPORTING; WELDING; WORKING BY LASER BEAM; WORKING METALLIC POWDER

The present invention relates to a machine learning-based monitoring device for determining a directed energy deposition process status and a control method thereof and, more specifically, to a machine learning-based monitoring device for determining a directed energy deposition process status, which detects in real time whether there is an abnormality in supply of powder caused by the powder adhering to the inside of a nozzle, and a control method thereof. The present invention provides the machine learning-based monitoring device for determining a directed energy deposition process status. The machine learning-based monitoring device comprises: a nozzle unit for spraying powder onto a substrate, and having the irradiation path of a laser beam for melting the powder sprayed onto the substrate; a laser unit provided to irradiate a laser beam to the powder sprayed on the substrate; a camera unit provided to obtain an image of a melting region by receiving light generated from a molten pool formed while the powder is melted; an optical unit provided to forwardly reflect the laser beam, irradiated from the laser unit, toward the nozzle unit and to reversely reflect light, generated from the molten pool, toward the camera unit; a learning unit provided to generate a machine learning model by receiving the image of the melting region from the camera unit and machine learning the same; and a monitoring unit provided to determine whether there is an abnormality in supply of the powder by the nozzle unit according to the machine learning model generated by the learning unit. 본 발명은 기계학습 기반 에너지 제어 용착 공정 상태 판단 모니터링 장치 및 이의 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 노즐 내측에 점착된 분말로 인하여 유발되는 분말 공급 이상 여부를 실시간으로 감지하기 위한 기계학습 기반 에너지 제어 용착 공정 상태 판단 모니터링 장치 및 이의 제어방법에 관한 것이다. 본 발명은 기판에 분말을 분사하고, 상기 기판에 분사된 분말을 용융시키는 레이저빔의 조사 경로가 형성된 노즐부; 상기 기판에 분사된 분말에 레이저빔을 조사하도록 마련된 레이저부; 상기 분말이 용융되면서 형성된 용융풀로부터 발생된 빛을 수신하여 용융영역 이미지를 얻도록 마련된 카메라부; 상기 레이저부로부터 조사된 레이저빔은 상기 노즐부를 향해 순방향 반사시키고, 상기 용융풀로부터 발생된 빛은 상기 카메라부로 역방향 반사시키도록 마련된 광학부; 및 상기 카메라부로부터 상기 용융영역 이미지를 제공받아 기계학습하여 기계학습 모델을 생성하도록 마련된 학습부; 상기 학습부에 의해 생성된 기계학습 모델에 따라 상기 노즐부의 분말 공급 이상 여부를 판단하도록 마련된 모니터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 에너지 제어 용착 공정 상태 판단 모니터링 장치를 제공한다.