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    LG이노텍이 ‘원자재 입고 검사 인공지능(AI)’을 업계 최초로 개발·적용했다. 해당 인공지능은 입고 시점에 불량 여부를 판독해 불량 원자재 투입을 사전에 걸러내는 역할을 한다.

    LG이노텍은 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’를 RF-SiP(무선 주파수 시스템 인 패키지) 공정에 처음 도입한데 이어 최근에는 고부가 반도체용 기판( FC-BGA)에도 확대 적용했다고 25일 밝혔다. 

    기존에는 공정 투입 전 입고 원자재의 경우 육안(肉眼)으로 검수하는 수준에 그쳤다. 하지만 반도체 기판 제품의 고사양화로 불량 원인을 모두 개선해도 신뢰성 평가의 문턱을 넘지 못하는 사례가 증가했다. 제품 스펙 고도화로 회로 간격 등이 축소되는 등 집적화되면서 기존 공극의 크기나 이물질 양이 문제가 된 것. 이에 기존 검사 방식으로는 원자재의 어떤 부분이 불량 요인인지 파악하는 것이 사실상 불가능해 업계의 과제로 떠올랐다. 

    LG이노텍이 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’는 양품에 적합·부적합한 소재 구성을 형상화한 데이터 수만장을 학습했다. 이를 바탕으로 반도체 기판 원자재의 구성 요소 및 불량 영역 등을 1분 만에 정확도 90% 이상으로 분석해 내고 원자재 로트 별 품질 편차를 시각화해 보여준다.

    AI 머신 러닝을 통해 양품에 최적화된 소재 구성을 시각·정량·표준화할 수 있게 되면서, LG이노텍은 불량 원자재가 공정에 투입되는 일을 원천 차단할 수 있게 됐다. AI가 시각화해 보여주는 품질 편차 정보를 기반으로 소재 설계를 변경하여, 공정 투입 전 원자재 로트의 품질을 양품에 적합한 수준으로 균일하게 만드는 것이 가능해졌기 때문이다.

    원자재 입고 검사 AI 도입으로 불량 원인 분석을 위해 소요되던 시간이 기존 대비 최대 90% 줄었고, 불량 원인 해결을 위해 추가 투입되던 비용도 대폭 절감할 수 있게 됐다는 게 LG이노텍의 설명이다. 

    LG이노텍은 기판 분야 고객사 및 협력사와 함께 원자재 관련 데이터를 상호 공유하는 ‘디지털 파트너십’을 통해, 원자재 입고 검사 AI의 판독 기능을 지속 고도화해 나간다는 방침이다.동시에 카메라 모듈 등 이미지 기반으로 원자재 불량 검출이 가능한 광학솔루션 제품군에도 원자재 입고 검사 AI를 확대 적용한다는 계획이다.

    노승원 LG이노텍 최고기술책임자(CTO)는 “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.