[디지털데일리 고성현 기자] LG이노텍(대표 문혁수)이 입고 시점에 불량 여부를 판독해 불량 원자재 투입을 사전에 걸러내는 ‘원자재 입고 검사 AI(인공지능)’를 기판 공정에 적용했다고 25일 밝혔다.

LG이노텍은 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’를 무선 주파수 시스템인패키지(RF-SiP) 공정에 처음 도입했다. 회사는 최근 들어 플립칩볼그리드어레이(FC-BGA)에도 확대 적용했다.

기존에는 공정 투입 전 입고 원자재의 경우 육안으로 검수하는 수준에 그쳤다. 하지만 반도체 기판 제품 고사양화에 따라 공정에 기인한 불량 원인을 개선해도 신뢰성 평가 문턱을 넘지 못하는 사례가 늘면서 상황이 바뀌었다. 공정에 투입되던 입고 원자재 품질이 신뢰성 평가에 영향을 미치는 결정적 요소로 주목받기 시작한 배경이다.

반도체 기판을 구성하는 핵심 원자재(PPG, ABF, CCL 등)는 유리섬유, 무기 혼합물 등이 믹스된 형태로 입고된다. 기존에는 원자재 혼합 과정에서 공극(입자 사이 틈)이나 이물질 등이 생겨도 제품 성능 구현에 문제가 없었다. 그러나 회로 간격 축소 등 기판 제품 스펙이 고도화되면서 공극 크기나 이물질 양에 따라 불량이 발생하기 시작했다.

LG이노텍은 기존 육안 검사로 확인이 어려운 원자재 불량을 검사하기 위해 '원자재 입고 검사 AI'를 도입했다. 이는 양품에 적합·부적합한 소재 구성을 형상화한 데이터 수만장을 학습시켜, 원자재 구성 요소 및 불량 영역을 1분 만에 정확도 90% 이상으로 분석한다. 또 원자재 로트 별 품질 편차도 시각화해 보여준다.

회사는 이를 통해 양품에 최적화된 소재 구성을 시각∙정량∙표준화할 수 있게 되면서, LG이노텍은 불량 원자재가 공정에 투입되는 일을 원천 차단할 수 있게 됐다고 설명했다. AI가 시각화해 보여주는 품질 편차 정보를 기반으로 소재 설계를 변경해, 공정 투입 전 원자재 로트의 품질을 양품에 적합한 수준으로 균일하게 만드는 것이 가능해졌기 때문이다.

회사 관계자는 "‘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 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 나갈 방침이다. 이와 함께 카메라 모듈 등 이미지 기반으로 원자재 불량 검출이 가능한 광학솔루션 제품군에도 ‘원자재 입고 검사 AI’를 확대 적용한다는 계획이다.

노승원 LG이노텍 최고기술책임자(CTO) 전무는 "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.