[사진=LG이노텍]
LG이노텍이 입고 시점에 불량여부를 판독해 불량 원자재 투입을 사전에 걸러내는 ‘원자재 입고 검사 AI(인공지능)’를 업계 최초로 개발 및적용했다고 25일 밝혔습니다.
LG이노텍은 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’를 RF-SiP(무선주파수 시스템 인 패키지) 공정에 처음 도입했습니다.
최근에는 FC-BGA(플립칩 볼그리드 어레이)에도 확대적용돼, LG이노텍의 고부가 반도체 기판 제품의 품질경쟁력을 한층 강화하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
기존에는 공정 투입 전 입고 원자재의 경우육안(肉眼)으로 검수하는 수준에 그쳤습니다. 하지만 반도체기판 제품의 고사양화로 상황이 바뀌었습니다.
공정에기인한 불량 원인을 모두 개선해도, 신뢰성 평가의문턱을 넘지 못하는 사례가 증가했습니다. 공정에 투입되던입고 원자재 품질이 신뢰성 평가에 영향을 미치는결정적 요소로 주목받기 시작한 배경이라고 회사는 설명했습니다.
반도체 기판을 구성하는 핵심 원자재(PPG, ABF, CCL 등)는 유리섬유, 무기 혼합물 등이 믹스된 형태로 입고됩니다. 기존에는 원자재 혼합 과정에서 공극(空隙,입자 사이 틈)이나 이물질 등이 생겨도, 제품 성능구현에 문제가 없었습니다.
그러나 회로 간격 축소 등 기판제품 스펙이 고도화되면서, 공극의 크기나 이물질 양에따라 불량이 발생하기 시작한 것입니다. 이에 따라 기존 육안 검사 방식으로는 원자재의 어떤부분이 불량 요인인지 파악하는 것이 사실상 불가능해,업계의 난제로 떠올랐습니다.
쉽게 말해 원자재 혼합물 한 로트(Lot∙생산공정에투입되는 동일한 특성의 원자재 단위)를 쿠키도우(dough) 한 덩이라고 치면, 도우 안에 소금이나설탕이 한쪽으로 얼마나 쏠려 있는지, 공기 구멍은 몇개가 생겼는지, 이물질은 얼마나 들어있는지 눈으로는확인이 불가능한 것과 같은 경우입니다.
LG이노텍은 이 같은 업계 난제를 극복하기 위한방안을 AI에서 찾았습니다. LG이노텍이 개발한 ‘원자재 입고검사 AI’는 양품에 적합∙부적합한 소재 구성을 형상화한데이터 수만장을 학습했습니다.
이처럼 AI 머신 러닝을 통해 양품에 최적화된 소재구성을 시각∙정량∙표준화할 수 있게 되면서, LG이노텍은 불량 원자재가 공정에 투입되는 일을 원천차단할 수 있게 됐다.
AI가 시각화해 보여주는 품질 편차정보를 기반으로 소재 설계를 변경하여, 공정 투입 전원자재 로트의 품질을 양품에 적합한 수준으로 균일하게만드는 것이 가능해졌기 때문입니다.
LG이노텍 관계자는 “‘원자재 입고 검사 AI’ 도입으로불량 원인 분석을 위해 소요되던 시간이 기존 대비 최대90% 줄었고, 불량 원인 해결을 위해 추가 투입되던비용도 대폭 절감할 수 있게 됐다”고 설명했습니다.
LG이노텍은 기판 분야 고객사 및 협력사와 함께원자재 관련 데이터를 상호 공유하는 ‘디지털파트너십’을 통해, 원자재 입고 검사 AI의 판독 기능을지속 고도화해 나간다는 방침입니다.
