한울반도체, AI 기반 MLCC 검사속도 분당 1만3000개…정확도 98%

반도체·전자부품 검사장비 전문기업 한울반도체가 자체 AI 검사 플랫폼을 적용한 적층세라믹콘덴서(MLCC) 6면 외관검사장비에서 0603 규격 기준 분당 1만3000개의 검사속도와 약 98%의 불량 검출 정확도를 구현했다. 연내 검사속도를 분당 1만5000개까지 높이고 자체 MLCC 후공정 장비 전반으로 AI 검사 기술 적용을 확대한다.

한울반도체는 자체 AI 검사 플랫폼을 적용한 MLCC 6면 외관검사장비에서 0603 규격 기준 분당 1만3000개의 검사속도와 약 98%의 불량 검출 정확도를 구현했다고 1일 밝혔다. 현재 외부 전문기관을 통한 실측평가를 진행하고 있다.

이번 성능시험은 고속으로 이동하는 초소형 MLCC의 6개 면을 촬영하면서 AI가 실시간으로 불량 여부를 판정하는 방식으로 진행됐다. 자체 시험 결과 검사속도를 유지하면서 불량 검출 정확도를 기존 약 95%에서 약 98%까지 높였다.

0603 규격 MLCC는 약 0.6밀리미터(mm)×0.3mm 크기의 초소형 부품이다. 검사 과정에서는 제품을 빠르게 이송하면서 여러 방향의 이미지를 촬영해 미세 크랙과 칩핑, 이물질, 전극 이상 등을 판별해야 한다. 특히 고속 검사 환경에서는 처리량을 유지하면서 미검출과 과검출을 줄이는 기술이 장비 성능을 좌우한다.

이번 장비에는 한울반도체가 자체 개발 중인 AI 검사 플랫폼 ‘하와이(HawAIe)’와 AI 분석엔진 ‘알로하넷(AlohaNet)’이 적용됐다. 하와이는 기존 룰 기반 영상검사와 AI 딥러닝 분석을 결합한 하이브리드 검사 구조다. 위치와 형태가 일정한 결함은 기존 영상처리 방식으로 판별하고 미세 크랙이나 비정형 표면 결함 등 판단이 어려운 영역은 AI가 분석한다.

검사 과정에서 축적된 데이터는 AI 학습에 활용해 고객사의 제품 규격과 불량 유형에 맞춰 판정 성능을 고도화할 수 있도록 설계했다. 온디바이스 AI 기술도 적용해 외부 네트워크 연결 없이 장비 내부에서 AI 추론이 가능하도록 개발하고 있다. 이를 통해 검사속도를 유지하면서 생산 데이터의 보안성을 높인다는 구상이다.

한울반도체는 현재 분당 1만3000개 수준인 AI 외관검사 성능을 연내 분당 1만5000개까지 높이는 것을 목표로 추가 개발을 진행하고 있다. 하와이의 적용 범위도 복합계측기와 압흔검사장비, 초음파 비파괴검사장비 등 자체 MLCC 후공정 검사장비로 단계적으로 확대하고 있다.

한울반도체 관계자는 “이번 성능 고도화는 검사속도를 분당 1만3000개까지 높이는 동시에 실제 고속 생산환경을 전제로 AI 불량 판정 성능을 향상했다는 데 의미가 있다”며 “외부 전문기관 평가를 통해 검사속도와 정확도를 객관적으로 검증하고 장비 신뢰성을 높이겠다”고 말했다.

이어 “연내 분당 1만5000개 수준의 차세대 장비 개발을 목표로 성능을 추가 고도화하고 하와이 적용 범위를 확대해 MLCC 후공정 전반을 아우르는 AI 검사 플랫폼 기업으로 성장하겠다”고 덧붙였다.