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[IT뉴스]LG이노텍, '1분 내 판독' AI로 불량 원자재 사전 차단

온카뱅크관리자

2024-09-25 14:44:10

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="ugiqFF5r4Z" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="LG이노텍 직원이 RF-SiP를 소개하고 있다. 〈사진 LG이노텍 제공〉" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/25/etimesi/20240925144412123uvfs.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="pdFsAAaV81" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/25/etimesi/20240925144412123uvfs.jpg" width="658"></p>
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            LG이노텍 직원이 RF-SiP를 소개하고 있다. 〈사진 LG이노텍 제공〉
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          <p dmcf-pid="7JMpXXYc4X" dmcf-ptype="general">LG이노텍이 인공지능(AI)을 활용해 불량 원자재 투입을 사전에 걸러내는 기술을 개발했다. 불량 확인에 걸리던 시간을 90% 줄이고 비용도 대폭 절감했다. 향후 적용처를 패키지 기판 분야에서 광학솔루션으로 확대해 생상성을 더욱 높일 계획이다.</p>
          <p dmcf-pid="z2ByOOrR4H" dmcf-ptype="general">LG이노텍은 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 '원자재 입고 검사 AI'를 업계 최초로 개발·적용했다고 25일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="q49GhhOJxG" dmcf-ptype="general">이 기술은 무선 주파수 시스템 인 패키지(RF-SiP) 공정에 처음 도입됐으며, 최근에는 고부가 반도체 기판인 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA)으로 확대 적용됐다.</p>
          <p dmcf-pid="BylLxx6F4Y" dmcf-ptype="general">AI를 원자재 입고 검사에 활용하게 된 것은 공정에 투입되는 입고 원자재 품질을 끌어올려 높은 신뢰성 평가를 받기 위해서라고 회사는 설명했다.</p>
          <p dmcf-pid="bZYAiie78W" dmcf-ptype="general">이를 위해 AI에 양품에 적합·부적합한 소재 구성을 형상화한 데이터 수만장을 학습했다. AI 머신 러닝을 통해 양품에 최적화된 소재 구성을 시각·정량·표준화해 반도체 기판 원자재의 구성 요소와 불량 영역 등을 1분 만에 정확도 90% 이상으로 분석한다.</p>
          <p dmcf-pid="KoJzttZwQy" dmcf-ptype="general">회사 측은 기존 육안 검사 방식에 비해 불량 원인 분석에 걸리던 시간이 최대 90% 줄었고 비용도 대폭 절감할 수 있다고 강조했다. 원자재 로트(Lot·생산공정에 투입되는 동일한 특성의 원자재 단위)별 품질 편차를 시각화하고 불량 원자재 공정투입을 원천 차단할 수 있다고 부연했다.</p>
          <p dmcf-pid="9NLb00tsxT" dmcf-ptype="general">LG이노텍은 원자재 입고 검사 AI를 카메라 모듈 등 이미지 기반으로 원자재 불량 검출이 가능한 광학솔루션 제품군에도 확대 적용할 계획이다.</p>
          <p dmcf-pid="2ylLxx6F8v" dmcf-ptype="general">노승원 LG이노텍 최고기술책임자(CTO)는 “제품의 다양한 불량 원인을 사전에 파악해 차별적 고객가치를 제공하는 독보적인 AI 생태계를 완성할 수 있게 됐다”며 “앞으로도 최고 품질의 제품을 최소의 비용으로 최단 시간에 생산할 수 있는 디지털 생산 혁신을 이어갈 것”이라고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="V5Gcnndz6S" dmcf-ptype="general">김영호 기자 lloydmind@etnews.com</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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