KITECH 생산기술 전문지

본 연구에서는 급속응고 기반의 용융추출(Melt Extraction, ME) 및 용융스피닝(Melt Spinning, MS) 공정을 이용하여 Ti계 합금 와이어를 제조하고, 형상 및 미세조직 특성을 비교하였다. ME 공정으로 제조된 시편은 회전 휠 가장자리에서 용융 제트를 직접 추출하여 응고시키는 방식으로, 약 190 μm의 원형 단면을 나타내었으며 균질한 응고조직과 매끄러운 표면을 보였다. 반면 MS 공정으로 제조된 시편은 노즐을 통해 회전 휠 표면에 용탕을 분사하여 응고된 두께 약 70 μm의 평판형(flat strip) 단면을 나타내었다. 이는 비대칭 열구배에 의해 하부가 급속 응고되고 상부가 상대적으로 늦게 응고된 결과로 판단된다. 조성 분석 결과 두 공정 모두 Ti, Cu, Ni, Zr, Sn, Si 원소가 균일하게 분포하였으며, 조성 편차가 5 wt.% 이내로 유지되었다. ME 공정은 고융점 합금 제조와 형상 제어에 유리하였으며, MS 공정은 균질 미세조직 및 장거리 연속성 확보 측면에서 우수한 특성을 나타내었다. 두 공정은 상호 보완적 특성을 가지며, 공정 변수의 정밀 제어를 통해 합금계별 요구 특성에 맞는 와이어 제조가 가능함을 확인하였다.

Melt Extraction, Melt spinning Rapid solidifacation, wire manufacturing

사형몰드 가압주조 공법은 사형몰드로 용탕을 가압하여 금속 밀도를 향상하고 금속 조직을 치밀화하는 것은 물론 내부 결함을 감소시켜 금속의 기계적 특성을 향상할 수 있는 사형주조(중력주조) 공정이다. 이에 더해 사형몰드 표면에 원하는 성분의 금속분말을 도포한 뒤 가압주조를 하면 용탕모재와 금속분말과의 접합을 통한 주조품의 표면특성강화를 동시에 만족시킬 수 있다. 본 연구에서는 고망간강 소재를 용탕(합금)과 접합용 분말로 적용하였고, 사형몰드 가압주조를 실시하였다. 그 결과 결정립 크기가 가압주조 후 작아졌으며, 기계적특성도 증가한 것을 알 수 있었다. 그리고 가압 후 고망간강 합금과 분말의 접합이 이루어진 것을 볼 수 있었다. 특히 용탕 표면 약 1mm 깊이 부분에 분말에서 유래된 탄화물이 많아진 것을 볼 수 있어 주조품 표면이 hard facing된 것을 확인할 수 있었다.

사형몰드, 가압주조, 고망간강, 표면강화, Hard Facing

본 연구는 화장품 용기 제조 공정에서 발생하는 표면 결함, 특히 “흑점(Black Spots)”을 신속하고 정확하게 검출하기 위한 자동화 검사 시스템을 제안한다. 길쭉한 원통형 화장품 용기의 특성을 고려하여, 회전 스테이지와 2대의 카메라를 활용한 검출 실험 환경을 구축하였다. 객체 검출을 위해 최신 딥러닝 모델인 YOLO8을 채택하고, 350장의 흑점 학습 데이터로 모델을 훈련시켰다. 실험 결과, 모델은 mAP@50이 0.874를 기록하며 우수한 검출 성능을 보였다. 특히, 현장 작업자가 검사한 샘플 100개에 대한 평가에서 총 115개의 흑점 중 112개(97.4%)를 성공적으로 검출했으며, 눈에 띄는 것은 작업자가 놓친 6개의 흑점을 추가로 식별해냈다는 것이다. 이 결과는 본 시스템이 현장 검사에서는 작업자의 검사 능력을 뛰어넘는 흑점선별능력을 가질 수 있음을 의미하며, 화장품 제조 공정의 품질 관리 자동화 및 효율성 향상을 목적으로 현장 적용할 수 있는 수준임을 말해준다.

인공지능, 비전인식, YOLO, 화장품병

금속 소재 Al-xSi-xMg 합금의 1,000배율 미세조직을 대면적으로 분석하기 위해 100장(10×10)의 현미경 이미지를 자동 결합하는 이미지 스티칭 기술을 개발하였다. 초기 전통적 스티칭 기법은 블렌딩 및 투영 누적오차로 인해 미세조직 정보 손실이 발생하였다. 이를 해결하기 위해 Hard Seaming, 선형변환 기반 2차원 스티칭, SIFT–ORB 하이브리드 특징점 검출 전략을 적용하여 처리 효율성과 정확도를 동시에 향상시켰다. 또한 GNN 기반 SuperGlue 매처를 도입하여 복잡한 미세조직에서도 강건한 매칭 성능을 확보하였다. 그 결과 상용 소프트웨어 대비 조직 경계의 왜곡을 최소화하며 고해상도 파노라마 이미지를 성공적으로 구현하였다

금속소재, 이미지스티칭, AI, DeepLearning, GNN

커넥터 리드프레임과 같은 전자부품의 소재는 전자기기들의 발달과 소형화에 따, 높은 기계적, 전기적 특성들이 요구되고 있다. 특히 이들 부품의 소재로는 고강도, 고탄성, 고전도도의 특성이 필요한 Cu-Be합금이 사용되고 있다. 그러나 Cu-Be합금의 높은 생산비용과 Be 산화물의 인체 유해성 때문에 대체소재의 개발이 필요한 사정이다. Cu-Ti합금은 Cu-Be합금에 상응하는 기계적 특성을 나타내는 소재로 주목을 받으며 개발되었고, 현재까지도 기계적, 전기적 특성의 향상을 위한 연구들이 지속되고 있다. 본 연구에서는 Cu-3wt.%Ti을 대상으로 기계적 전기적 특성의 향상을 위한 주조 및 가공열처리 최적 조건을 확인하고자 냉각속도, 제조 공정조건 달리하고 이에 대한 영향을 확인하였다.

Cu-Ti합금, 주조, 열처리

"자동차의 전기화(Electrified) 추세에 따라 차량의 경량화, 고강도 부품에 대한 수요 증가로 진공 다이캐스팅(Vacuum Die Casting)의 적용이 확대 추세에 있다. 진공 다이캐스팅은 용탕 충진 직전 금형 내 공기를 제거함으로써, 용탕내 공기 포집(air entrapment)을 억제하고 금속 용탕의 연속적 충진을 유도하여 고밀도 주조품 생산이 가능한 잇점이 있다. 이러한 진공 다이캐스팅의 성능은 금형 캐비티내 진공 형성 특성에 크게 좌우되며, 이를 결정짓는 주요 인자는 진공 주조방안, 금형 및 슬리브 구성품의 sealing, 진공펌프 시스템, air venting 방식 (기계식 밸브 또는 chill block 등), 플런저 팁 간극(clearance) 등의 적절성이 매우 중요하다. 그러나, 산업계에서는 진공 다이캐스팅 진공 방안 설정이 대부분 경험에 의존하고 있어, 체계적인 진공도 관리가 시행되고 있지 못하고 있다. 특히, 활용도가 높은 chill block의 경우 목표 진공도가 캐비티의 체적에 따라 달라질 수 있기 때문에 캐비티 체적에 따른 vent의 간극 크기(gap size)와 플런저 팁 clearance가 적절하게 구현되어야 한다. 만약, 체적대비 gap size가 과도하게 크면 용탕의 진공 호스내 혼입과 외부 공기 유입이 발생할 수 있고, 반대로 너무 좁으면 가스 배출이 원활하지 않아 주조품 결함이 발생할 수 있어, 적절한 설계와 운용상의 관리가 필수적이다. 그러나, 현재까지 금형 캐비티 체적과 chill vent gap size, 플런저 팁 clearance 변화에 따른 진공도 특성에 대한 체계적인 연구가 미흡하여, 주조품의 품질과 공정 생산성에 큰 변동성을 초래하고 있다. 본 연구에서는 진공 다이캐스팅용 모형 금형을 제작하여 캐비티의 체적을 변화시켜가며 chill vent gap size과 플런저 팁 clearance가 금형 캐비티 내 진공도 미치는 영향을 분석하고자 하였으며, 이를 통해 산업 현장에서 진공 다이캐스팅 조건 설정에 유용한 기초 가이드를 제시하고자 한다."

die casting, vacuum, chill vent gap, tip clearance