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끊임없이 진화하는 스마트 팩토리와 불량 검출의 한계4차 산업혁명의 핵심인 스마트 팩토리는 제조 공정의 효율성과 생산성을 극대화하고 있습니다. 인공지능(AI) 기반의 비전 검사 시스템은 기존의 육안 검사를 대체하며, 높은 정밀도와 속도로 제품의 불량을 판별해내고 있습니다. 하지만 전통적인 AI 비전 검사 시스템은 한계점을 가지고 있습니다. 수만, 수십만 장의 방대한 양품 및 불량품 이미지를 학습해야만 높은 정확도를 보장할 수 있다는 점입니다. 특히, 새롭게 발생하거나 발생 빈도가 매우 낮은 유형의 불량에 대해서는 데이터 부족으로 인해 학습이 어렵고, 이는 결국 검출 실패로 이어져 막대한 손실을 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 기술로 Few-Shot Learning(퓨샷 러닝)과 ..

현대 제조업의 핵심인 반도체와 인쇄 회로 기판(PCB) 생산 공정은 나노미터 단위의 정밀도를 요구합니다. 미세한 결함 하나가 제품 전체의 성능 저하와 신뢰도 문제로 이어질 수 있기 때문에, 자동화된 광학 검사(AOI) 시스템과 딥러닝 기반의 불량 검출 기술 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 딥러닝 모델이 높은 정확도를 달성하기 위해서는 방대한 양의 '학습 데이터'가 필수적입니다. 특히, 다양한 유형의 불량 이미지를 충분히 확보하는 것은 현실적으로 매우 어려운 과제입니다. 수율이 높은 공정일수록 불량 데이터는 극히 드물게 발생하기 때문입니다. 바로 이 '데이터 부족(Data Scarcity)' 문제가 딥러닝 모델의 성능을 저해하는 가장 큰 걸림돌이 됩니다.이러한 난제를 해결하기 위한 강력한 대안..

PCB 검사의 중요성과 현재 상황현대 전자제품의 핵심인 **PCB(인쇄회로기판)**는 스마트폰 하나에도 수백 개의 미세 부품이 집적되어 있습니다. 특히 5G 통신, IoT 기기, 전기차 등의 확산으로 PCB의 복잡도는 기하급수적으로 증가하고 있습니다.PCB 제조 과정에서 발생할 수 있는 주요 불량 유형은 다음과 같습니다:부품 누락(Missing Component): 자동화 장비 오류로 인한 부품 미실장위치 오차(Offset): 부품이 정확한 위치에서 벗어남극성 오류(Polarity Error): LED, 다이오드 등의 방향성 부품 역실장솔더 불량: 브릿지, 볼드, 인서피션트 등 납땜 관련 문제이물질 부착: 먼지, 플럭스 잔여물 등이러한 불량을 검출하기 위해 AOI(Automated Optical Insp..

딥러닝과 3D 비전 기술이 융합된 차세대 AOI 장비의 핵심 구조산업 4.0 시대를 맞아 자동 광학 검사(AOI) 기술이 제조업의 품질 관리 패러다임을 완전히 바꿔놓고 있습니다. 특히 2025년에는 AI와 딥러닝 기술의 융합으로 기존 AOI 시스템의 한계를 뛰어넘는 혁신적 변화가 일어나고 있습니다.AI 기반 3D 검사 기술의 부상True 3D 검사의 혁신기존 2D, 2.5D AOI 시스템의 한계를 극복한 완전한 3차원 검사 기술이 주목받고 있습니다. 고영테크놀러지의 Zenith 시리즈같은 True 3D AOI 장비는 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다:Side-View 카메라 기술: 숨겨지거나 가려진 부품까지 검사 가능IPC-610 표준 기반 검사: 정량적 측정으로 신뢰성 확보AI 자동 프로그래밍(KAP..