LG이노텍이 사전에 불량 여부를 판독해 불량 원자재 투입을 걸러내는 '원자재 입고 검사 인공지능(AI)'을 업계 최초로 개발해 적용했다고 25일 밝혔다.
LG이노텍은 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 '원자재 입고 검사 AI'를 RF-SiP(무선 주파수 시스템 인 패키지) 공정에 처음 도입했다. 최근에는 FC-BGA(플립칩 볼그리드 어레이)에도 확대 적용해 고부가 반도체 기판 제품의 품질 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.
LG이노텍 서울 마곡 사옥 전경. (사진=LG이노텍 제공)
기존에는 공정 투입 전 입고 원자재의 경우 육안으로 검수하는 수준에 그쳤다. 하지만 반도체 기판 제품의 고사양화로 신뢰성 평가의 문턱을 넘지 못하는 사례가 있다.
반도체 기판을 구성하는 핵심 원자재(PPG, ABF, CCL 등)는 유리섬유, 무기 혼합물 등이 믹스된 형태로 입고되는데, 기존에는 원자재 혼합 과정에서 공극이나 이물질 등이 생겨도 제품 성능 구현에 문제가 없었다.
하지만 회로 간격 축소 등 기판 제품 스펙이 고도화되면서 공극의 크기나 이물질 양에 따라 불량이 발생한다는 것이다. 이에 따라 기존 육안검사 방식으로는 원자재의 어떤 부분이 불량 요인인지 파악하는 것이 사실상 불가능해 업계의 난제로 떠올랐다.
LG이노텍이 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’는 양품에 적합·부적합한 소재 구성을 형상화한 데이터 수만장을 학습했다. 이를 기반으로 반도체 기판 원자재의 구성 요소 및 불량 영역 등을 1분 만에 정확도 90% 이상으로 분석해낼 수 있게 됐다.
이처럼 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.
LG이노텍 관계자는 “'원자재 입고 검사 AI' 도입으로 불량 원인 분석을 위해 소요되던 시간이 기존 대비 최대 90% 줄었다”며 “불량 원인 해결을 위해 추가 투입되던 비용도 대폭 절감할 수 있게 됐다”고 설명했다.
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.
이와 함께 카메라 모듈 등 이미지 기반으로 원자재 불량 검출이 가능한 광학솔루션 제품군에도 '원자재 입고 검사 AI'를 확대 적용한다는 계획이다.
노승원 LG이노텍 CTO(전무)는 “이번 '원자재 입고 검사 AI' 도입을 계기로 제품의 다양한 불량 원인을 사전에 파악해 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 밝혔다.