[한국기술뉴스]

충북대학교 전자공학부 박태형 교수 연구팀은 전자부품의 미세한 불량을 찾아 분류해주는 장치를 개발했다. 충북대학교 산학협력단을 통해 2018년 7월 25일 특허를 출원(출원번호 제1020180086511호)했다. 특허 명칭은 '전자부품 불량 분류 방법 및 장치’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다. 

[기자]
인쇄회로기판(PCB)은 콘덴서, 저항기, 반도체 등 각종 전자 부품을 끼워 부품을 상호 간 연결하는 부품입니다. 전자기기의 확산으로 PCB 시장이 성장하고 있습니다. 또한 제조기술이 발전하면서 PCB에 부착되는 부품이 증가하고 있고 레이아웃 또한 복잡해지고 있습니다. 최근 스마트 팩토리의 확산에 따라 검사 장비의 성능과 생산성이 중요시되고 있습니다. 그러나 고밀도의 PCB는 나노미터 크기의 결함을 검사해야 하므로 검사 속도가 느려져 실시간 검사가 불가능하다는 문제가 있습니다.

충북대학교 연구팀은 인공지능 기반 PCB에서 부품의 결함을 정확하고 신속하게 검사할 수 있는 장치를 발명했습니다.

제조 공정에서 검사기를 통해 PCB를 촬영합니다. 촬영된 영상에서 전자 부품을 검출하고 부품 영역을 리드 영역 영상과 패키지 영역 영상으로 세분화합니다. 이후 각 영역의 영상을 RGB로 분리하고 딥러닝 기술의 CNN 알고리즘을 적용해 불량을 검출합니다. 딥러닝 연산을 통해 틀어지고 깨지거나 이물질 부착 및 미삽입 등의 불량 점수가 산출되고 출력되는 점수를 바탕으로 불량 여부를 확인합니다.

개발된 장치는 전자 부품을 리드 영역과 패키지 영역으로 세분화해 데이터의 크기를 경량화할 수 있고 이를 통해 딥러닝의 학습 구조를 간소화할 수 있습니다. 즉, 간소화된 딥러닝 구조로 인해 학습 시간과 분류 시간을 단축할 수 있으며 연산 부하를 감소시킬 수 있습니다.

본 기술을 이용하면 정밀하고 정확한 검사를 통해 제조 수율을 높이고 저비용 고효율의 효과를 기대할 수 있습니다.