소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합하여 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’는 무선 주파수 시스템 인 패키지(RF-SiP) 공정에 처음 도입됐다.
최근에는 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA)에도 확대 적용됐다.
기존에는 공정 투입 전 입고 원자재를 육안으로 검수하는 수준에 그쳤다. 하지만 반도체 기판 제품의 고사양화로 상황이 바뀌었다.
공정에 기인한 불량 원인을 모두 개선해도, 신뢰성 평가의 문턱을 넘지 못하는 사례가 증가했다. 공정에 투입되던 입고 원자재 품질이 신뢰성 평가에 영향을 미치는 결정적 요소로 주목받기 시작한 배경이다.
LG이노텍이 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’는 양품에 적합·부적합한 소재 구성을 형상화한 데이터 수만 장을 학습했다. 이를 기반으로 반도체 기판 원자재의 구성 요소와 불량 영역 등을 1분 만에 정확도 90% 이상으로 분석해 내는 것은 물론, 원자재 로트 별 품질 편차를 시각화해 보여준다.
LG이노텍 관계자는 “불량 원인 분석을 위해 소요되던 시간이 기존 대비 최대 90% 줄었고, 불량 원인 해결을 위해 추가 투입되던 비용도 대폭 절감할 수 있게 됐다”고 설명했다.
LG이노텍은 카메라 모듈 등 이미지 기반으로 원자재 불량 검출이 가능한 광학솔루션 제품군에도 ‘원자재 입고 검사 AI’를 확대 적용해 나간다.
노승원 LG이노텍 최고기술책임자(CTO)는 “이번 원자재 입고 검사 AI 도입을 계기로 제품의 다양한 불량 원인을 사전에 파악하여 차별적 고객가치를 제공하는 LG이노텍만의 독보적인 AI 생태계를 완성할 수 있게 됐다”며 “앞으로도 최고 품질의 제품을 최소의 비용으로, 최단 시간에 생산할 수 있는 디지털 생산 혁신을 지속 이어갈 것”이라고 말했다. 나병현 기자
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