[첨단 헬로티]
AI 기반 판정 알고리즘 적용…육안 검사 수행하는 작업자 판단 로직에 따른 불량 판정 기술 적용
라온피플㈜의 AIPi( AI PCB Inspection )는 인공지능 비전 검사 알고리즘을 PCB 검사에 특화시킨 소프트웨어로서, 그동안 작업자가 육안 검사를 통해 수행하였던 PCB 표면의 다양한 오류들에 대해서 진성/가성 불량 판정을 수행하는 인공지능 검사 패키지이다. PCB 검사 전문가가 판단하는 노하우를 AI로 학습, 불량 위치를 픽셀 레벨로 정밀 추적하여 패턴 및 외관의 불량 종류를 판별하는 방식이다.
▲고객사 정보 보호를 위해 일부 내용 블러 처리
현행 자동화 검사 장비를 이용한 PCB 검사는 이미지 형태 비교 알고리즘, 밝기값 색상값 한계치 알고리즘, 치수 측정 알고리즘 등 다양한 조건의 알고리즘이 포함되어 있으나 기본적으로 룰기반 알고리즘의 한계인 고차원적인 판정에 대한 신뢰도는 낮은 상황이다. 따라서 같은 형태의 불량이라도 양/불을 판정하는 기준이 달라져야 하는 불량들에 대해서는 가장 엄격한 조건을 이용하여 불량으로 판정하므로 이러한 부분을 보완하기 위한 육안검사의 작업량이 증가하는 단점이 있었다.
하지만 라온피플㈜의 AIPi는 AI 기반의 판정 알고리즘을 적용하여 육안 검사를 수행하는 작업자의 판단 로직에 따른 불량 판정 기술을 적용하였다. 이로 인하여 작업자의 육안 검사에 대한 부담을 대폭 감소시킬 수 있었으며, 더불어 같은 제품에 대한 작업자 간의 판정 기준 차이, 숙련도에 따른 각기 다른 양/불 판정 기준 등 기존에 낮았던 판정의 신뢰도 및 정확도를 증가시킬 수 있는 효과 또한 기대할 수 있다.
제공 기능 및 도입 효과는?
라온피플㈜의 AIPi의 주요 기능으로는 PCB 기반 제작 시 발생할 수 있는 외형의 편차로 인하여 자동 검사 장비가 불량으로 오인한 사항들을 가성 불량으로 판정하는 필터링 기능을 들 수 있다. 이 와 더불어 회로의 동작에 치명적인 불량을 초래하는 오픈/쇼트 등 주요 불량에 대한 진성 불량 처리를 하여 설계 오류 등 명확한 불량에 대한 필터링 기능을 제공한다.
이는 룰기반 알고리즘이 채택하는 한계 값을 적용하는 이미지 비교 기반 알고리즘으로는 판정할 수 없으며, 수만장의 가성/치명 불량 이미지를 딥러닝 알고리즘을 학습하여 가능해 진다. 불량 필터링 기능은 작업자의 육안검사 작업량을 감소시키는 효과를 가져오며, 이는 곧 검사 인력에 대한 비용 감소 및 제품 품질의 편차 제거 효과로 이어진다.
AIPi는 불량을 판정함에 더불어 불량 유형까지도 구분하고 신뢰성 있는 결과를 제공할 수 있다. 이로 인하여 불량 유형 데이터의 자원화가 가능해지고, 이 분석을 통하여 작업 공정의 효율적 개선 또한 가능하다.
시스템 및 소프트웨어 구성
라온피플㈜의 AIPi의 가장 큰 장점 중 하나는 기존 검사 시스템을 그대로 유지하며 기능 확장이 가능하다는 점이다. 자동화 장비들의 결과 파일과 동일한 형태로 AIPi가 판정한 결과를 제공하여 제조사의 상황에 따라 자동화 장비의 판정 결과와 AIPi의 판정 결과를 선택적으로 사용하는 것이 가능하다. 이는 기존 시스템의 급격한 변경을 막고, 자동화 장비 업그레이드의 필요성을 최소화 하여 추가 비용의 부담을 감소시켜주는 이점이 있다.
검사 소프트웨어는 서버에서 검사 자원이 허용되는 한도 내에서 멀티 프로세스 형태로 동작한다. LOT 별 불량 데이터를 취득하여 새롭게 결과를 판정하며, 판정된 결과는 관리자가 자동화 장비나 육안검사자가 판정한 결과와 손쉽게 비교 할 수 있도록 분석 툴을 제공한다.
시장 현황
그간 모든 자동화 검사의 불완전한 부분을 보완하는 대안으로 여겨졌던 육안 검사의 경우 판정 기준의 정량적 정의 불가, 반복/재연성 보장이 어려운 문제로 품질 측면에서 한계를 가지고 있다. 또한 검사 작업자의 노동 강도는 빈번한 인력 변동을 유발하며 이는 끊임없는 작업자 육성의 어려움을 수반한다. 라온피플㈜의 AIPi는 이러한 요구사항이 큰 PCB 제조사에게 불량 판정의 일관성과 신뢰도 있는 판정 결과 기반으로 정확한 해결책을 제시하며, 국내 뿐만 아니라 PCB 제조 시장이 가장 큰 중국/대만의 고객에게도 그 가치를 인정받고 있다.
