한울반도체는 0603 규격 MLCC 기준 분당 1만3000개의 검사 속도와 약 98% 수준의 불량 검출 정확도를 자체 시험에서 구현했다고 1일 밝혔다. 현재 외부 전문기관을 통해 해당 성능에 대한 실측평가를 진행하고 있다.
이번 성능시험은 고속으로 이동하는 초소형 MLCC의 6개 면을 촬영하면서 AI가 실시간으로 불량 여부를 판정하는 방식으로 진행됐다. 회사 측은 분당 1만3000개의 검사 속도를 유지하면서 불량 검출 정확도를 기존 약 95%에서 약 98%로 높였다고 설명했다.
0603 규격 MLCC는 약 0.6mm×0.3mm 크기의 초소형 부품이다. 검사 과정에서는 제품을 고속으로 이송하면서 여러 방향의 이미지를 촬영해 미세 크랙과 칩핑, 이물질, 전극 이상 등을 판별해야 한다. 처리량을 유지하면서 미검출과 과검출을 줄이는 것이 검사장비의 핵심 기술로 꼽힌다.
이번 장비에는 한울반도체가 자체 개발 중인 AI 검사 플랫폼 ‘하와이(HawAIe)’와 AI 분석엔진 ‘알로하넷(AlohaNet)’이 적용됐다. 하와이는 기존 룰 기반(Rule-based) 영상검사와 AI 딥러닝 분석을 결합한 하이브리드 방식이다.
위치와 형태가 일정한 결함은 기존 영상처리 방식으로 판별하고 미세 크랙이나 비정형 표면 결함 등 판단이 어려운 영역은 AI가 분석하는 구조다. 축적된 검사 데이터는 AI 학습에 활용해 고객사의 제품 규격과 불량 유형에 따라 판정 성능을 고도화할 수 있도록 설계했다.
온디바이스 AI 기술도 적용하고 있다. 외부 네트워크 연결 없이 장비 내부에서 AI 추론이 가능하도록 개발해 검사 속도를 유지하면서 생산 데이터의 보안성을 높인다는 계획이다.
한울반도체는 현재 분당 1만3000개 수준인 검사 속도를 연내 분당 1만5000개까지 높이는 것을 목표로 추가 개발을 진행하고 있다. 하와이 적용 범위도 복합계측기와 압흔검사장비, 초음파 비파괴검사장비 등 자체 MLCC 후공정 검사장비로 단계적으로 확대할 예정이다.
한울반도체 관계자는 “이번 성능 고도화는 검사 속도를 분당 1만3000개까지 높이는 동시에 실제 고속 생산환경을 전제로 AI 불량 판정 성능을 향상했다는 데 의미가 있다”며 “외부 전문기관 평가를 통해 검사 속도와 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.
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