Explainable Computer Vision Framework for Automated Pore Detection and Criticality Assessment in Additive Manufacturing

기술 요약: 적층 제조 내 기공 탐지 및 임계도 평가를 위한 설명 가능한 컴퓨터 비전 프레임워크

문제 정의
내부 기공은 적층 제조 부품의 주요 결함 모드로 남아 있으며, 이는 구조적 무결성을 심각하게 저해하고 산업적 도입을 제한한다. 컴퓨터 단층 촬영(CT)은 내부 결함을 시각화할 수 있지만, 현재의 품질 관리 방식은 어떤 특정 기공이 가장 큰 위험을 초래하는지에 대한 물리적 통찰력이 부족한 수동 또는 반자동 분석에 크게 의존하고 있다. 또한, 실패 예측에 사용되는 전통적인 머신러닝 모델은 메커니즘적 근거 없이 예측만을 제공하는 "블랙박스" 형태로 작동하는 경우가 많다. 이러한 불투명성은 엔지니어가 임계도 평가의 물리적 근거를 이해하는 것을 방해하며, 이로 인해 자동화된 시스템에 대한 신뢰를 저하시키고 공정 최적화를 가로막는다.

방법론
본 연구는 3차원 단층 촬영 볼륨 내의 기공을 탐지하고, 메커니즘적 투명성을 갖춘 방식으로 그 임계도를 평가하도록 설계된 설명 가능한 컴퓨터 비전 프레임워크를 제안한다. 방법론은 다음 단계로 진행된다:

1. 데이터 전처리 및 세분화(Segmentation): 입력 데이터는 3D 볼륨 데이터셋으로 재구성된 연속적인 그레이스케일 TIFF 슬라이스로 구성된다. 배경 노이즈를 억제하기 위해 강도 기반 임계값($I_{thr} = 250$)을 사용하여 고강도 복셀을 격리한다. 연결 성분 레이블링(Connected component labeling)을 통해 개별 밝은 영역을 식별한다. 시편 경계 또는 이미징 아티팩트에 해당하는 가장 큰 성분은 제외한다. 남은 성분들은 그 부피($A_k$)가 $2 < A_k < 0.01 A_{max}$ 조건을 만족할 경우 기공으로 분류된다 (여기서 $A_{max}$는 가장 큰 연결 성분의 크기이다).
2. 특징 추출: 식별된 500개의 기공 각각은 다음과 같은 기하학적 및 공간적 기술자(descriptor)에 의해 특성화된다:
   • 크기: 총 복셀 수.
   • 형상: 종횡비(aspect ratio) 및 연장성(extent).
   • 공간 위치: 중심 좌표 및 기공 중심에서 시편 표면까지의 최소 정규화 거리.
3. 네트워크 구축: 기공을 노드로 하는 기공 상호작용 네트워크가 구축된다. 연결(에지)은 임의의 전역 임계값 없이 일관된 네트워크 밀도를 보장하기 위해 백분위 기반 유클리드 거리 기준(구체적으로 하위 20%의 쌍별 거리)을 바탕으로 설정된다. 이를 통해 500개의 노드와 24,950개의 에지로 구성된 네트워크가 생성되었다.
4. 머신러닝 및 설명 가능성: 지도 학습 기반 머신러닝 모델은 추출된 기술자들을 사용하여 각 기공에 대한 스칼라 임계도 점수를 예측한다. 모델을 해석하기 위해 SHAP(SHapley Additive exPlanations)이 채택된다. 특징 중요도는 평균 절대 SHAP 값으로 정량화되며, 기여도의 방향성은 비스웜(beeswarm) 및 의존성 플롯(dependency plots)을 통해 분석된다.

주요 결과
세분화된 단층 촬영 볼륨과 후속 머신러닝 모델 분석을 통해 다음과 같은 결과가 도출되었다:

• 표면 근접성의 지배력: SHAP 분석 결과, 정규화된 표면 거리가 압도적으로 지배적인 특징임이 드러났으며, 다른 모든 기술자들을 합친 것보다 10배 이상 높은 중요도를 보였다. 모델 출력은 사실상 표면 거리 기여도에 의해 근사되며, 다른 특징들은 미미한 수정 요인으로 작용한다.
• 임계도와의 역관계: 표면 거리와 예측된 임계도 사이에는 강력하고 거의 선형적인 역관계가 존재한다. 시편 표면에 가까운 곳에 위치한 기공은 현저히 높은 임계도 점수를 보이는 반면, 재료 내부 깊숙이 위치한 기공은 점진적으로 낮은 점수를 보인다. 이는 경계 중심의 파손 메커니즘을 나타낸다.
• 크기 및 기하학적 형상의 최소한의 영향: 일반적인 가정과는 대조적으로, 기공 크기는 임계도 예측에 미치는 영향이 매우 적었다. 더 큰 기공이 약한 양(+)의 기여를 보이기는 하지만, 주요 동인 역할을 하지는 않는다. 종횡비, 연장성, 축 방향 위치를 포함한 기하학적 기술자들은 SHAP 값이 0 근처에 밀집되어 있어 영향력이 미미함을 보여주었다.
• 공간 분포: 재구성된 3D 네트워크는 기공이 시편 전체 높이에 걸쳐 분포되어 있으나, 외곽 방사형 경계 근처에 강하게 국부화되어 환형(annular) 배치를 형성하며 중심부는 희소하게 분포되어 있음을 보여준다.

의의 및 주장
본 논문은 이 해석 가능한 프레임워크가 불투명한 알고리즘 예측에서 물리적 이해로 초점을 전환함으로써 투명한 결함 평가를 가능하게 한다고 주장한다. 주요 의의는 공간적 위치(특히 경계와의 근접성)가 기공의 고유한 형태나 크기보다 기공의 임계도를 결정하는 핵심 요소임을 밝혀낸 데 있다.

이러한 메커니즘적 통찰은 적층 제조의 품질 보증 전략과 공정 제어가 벌크(bulk) 기공의 감소보다 표면 근처 결함의 완화에 우선순위를 두어야 함을 시사한다. 물리적 근거에 기반한 실행 가능한 통찰을 제공함으로써, 본 프레임워크는 데이터 기반의 공정 최적화 결정을 지원한다. 저자들은 본 연구를 표면 중심의 임계도 메커니즘을 검증하기 위한 단계로 규정하며, 향후 다양한 합금 계통 및 제조 공정에 걸쳐 방법론을 확장하여 일반성을 검증할 것을 제안한다.