📌 핵심 요약
- PCB 검사 솔루션은 카메라로 촬영한 PCB 이미지를 분석해 결함을 판별하는 AI 비전검사입니다.
- 핵심은 기존 룰베이스 비전검사(AOI·AVI·AFVI)에 AI 필터를 더하는 것입니다.
- 룰베이스는 빠르지만 과검(오버킬)이 15~30% 수준이고 비정형 결함에 약합니다.
- AI 필터가 진짜 불량은 놓치지 않으면서(미검 0.2% 미만) 과검만 15~30% → 3% 미만으로 정확하게 대폭 줄입니다(필터율 80%).
- 룰베이스 비전검사는 이미 많은 현장이 쓰는 표준입니다 — 세이지는 그 위에 AI 필터를 더해 과검을 걸러 작업자 육안 재검 물량을 크게 줄입니다.
- 세이지 PCB 검사 솔루션(SAIGE VISION)은 기존 장비 위에 얹혀 과검을 줄이고, 데이터 생성·재학습·1·2·3단계 통합 모니터링(MLOps)까지 지원합니다.
“검사기를 돌렸더니 불량이 산더미인데 열어 보면 대부분 멀쩡하더라.” PCB 검사 현장에서 흔한 이야기입니다. 이 글은 이미지를 활용한 PCB 검사 솔루션, 곧 룰베이스 비전검사에 AI 필터를 더한 AI 비전검사가 무엇인지, 어떤 공정에 쓰이며, 과검을 어떻게 줄이는지 정리합니다.
PCB 검사 솔루션이란? — 이미지를 활용한 AI 비전검사
💡 PCB 검사 솔루션이란? 고해상도 카메라로 촬영한 PCB 이미지를 인공지능이 분석해 결함을 자동으로 판별하는 AI 비전검사입니다. 기존 룰베이스 비전검사(AOI·AVI·AFVI) 위에 딥러닝 AI 필터를 더해, 룰이 놓치는 결함까지 잡고 과검을 줄이는 것이 핵심입니다.
룰베이스 비전검사는 이미 대부분의 PCB 현장이 쓰는 표준입니다. 카메라가 기판을 촬영하고, 정해 둔 규칙으로 결함 후보를 잡습니다. 문제는 여기서 나오는 과검(오버킬)입니다. 정상까지 결함으로 잡아내면 그 물량을 결국 작업자가 하나씩 육안으로 다시 봐야 합니다. PCB 검사 솔루션은 이 룰베이스 위에 딥러닝 AI 필터를 더해, 규칙이 놓친 비정형·미세 결함은 잡고 과검은 걸러 작업자가 일일이 다시 봐야 하는 육안 재검 물량을 줄이는 것이 핵심입니다.
작동 원리 — 촬영 → AI 비전 분석 → 결함 판별
- 1차 · 룰베이스 비전검사(AOI·AVI·AFVI): 영역과 불량 유형을 구분해 결함 후보를 폭넓게 검출
- 2차 · AI 필터: 딥러닝이 후보를 다시 보고 진짜 불량과 과검을 구분 — 필터율 80%
- 3차 · 작업자 최종 판정: 재확인이 필요한 소수만 사람이 최종 판정
핵심은 1차(룰베이스)는 그대로 두고 2차에 AI 필터를 얹는다는 점입니다. AI 필터가 과검을 걸러 주면, 작업자가 육안으로 재검해야 하는 물량이 20% 수준까지 줄어듭니다.
룰베이스 비전검사와 무엇이 다른가
룰베이스는 규칙이 명확해 빠르지만, 찍힘·스크래치·미도금 같은 정성적·비정형 결함에 약하고 과검이 많습니다. AI 필터는 딥러닝 Segmentation·Detection으로 룰이 놓친 결함을 이미지에서 찾아내고, 진짜 불량과 과검을 구분합니다.
PCB 검사 솔루션은 어디에 쓰이나 — 공정별 검사
PCB 검사 솔루션은 하나의 공정이 아니라 여러 검사 단계에 적용됩니다.
내층 회로 검사 (Inner Layer Inspection)
에칭 후 내층 회로 패턴이 설계 도면(Gerber)과 일치하는지 비교해 선 단절·단락·미세 먼지 유입을 잡습니다. AI가 룰 기반이 놓친 찍힘·스크래치·미도금을 식별합니다.
드릴 검사 (Drill Inspection)
도금 구멍(비아·홀)의 위치 편차·오염·미도공을 검사합니다. AI Classification으로 홀 결함 오분류를 줄이고, 이미지 개선(Image Enhancement)으로 탐지 정확도를 높입니다.
최종 외관 검사 (AFVI, Final Visual Inspection)
모든 공정 완료 후 패키징 전 단계에서 PCB 전체의 외관·이물질·표면 오염·인쇄 마킹을 검사합니다. AI Segmentation으로 룰이 검출하지 못하는 영역의 결함을, Detection으로 찍힘·스크래치·미도금·오염 같은 정성적 불량을 잡습니다.
조립 검사 — SPI · 부품 배치
솔더 페이스트 검사(SPI)는 3D 스캐닝과 딥러닝으로 높이·면적·부피를 측정하고, 부품 배치 검사는 부품의 위치·방향·누락을 식별합니다.
룰베이스 단독 vs 룰베이스 + AI 필터 — 무엇이 달라지나
많은 PCB 현장이 이미 룰베이스 비전검사를 씁니다. 문제는 정상인데 조명·표면 때문에 기준을 살짝 벗어난 것까지 결함으로 잡아, 그 물량을 작업자가 전부 육안으로 다시 본다는 점입니다. 이 과검이 15~30% 수준으로 육안 재검·수율·일관성을 갉아먹습니다. AI 필터를 더하면 진짜 불량은 그대로 잡으면서 과검만 골라 대폭 줄입니다 — 15~30%였던 과검을 3% 미만까지, 최대 1/10 수준으로 정확하게 걸러냅니다.
| 항목 | 룰베이스 비전검사 단독 | 룰베이스 + AI 필터 |
|---|---|---|
| 과검률(오버킬) | 15~30% | 3% 미만(목표) |
| AI 필터율 | — | 80% (결함 후보의 80% 자동 확정 → 육안 재검 20%) |
| 작업자 육안 재검 물량 | 결함 후보 전량 | 약 20% (필터 통과분만) |
| 미검률(언더킬) | 기준 조일수록 위험 | 0.2% 미만(목표) |
| 검사 장비 | — | 교체·추가 없이 기존 위에 얹기 |
좋은 PCB 검사 솔루션의 핵심 기술
가상 결함 데이터 생성 (Defect Generation)
발생 빈도가 낮은 결함과 비슷한 가상 결함을 만들어 학습에 활용합니다. 데이터가 부족한 초기에도 검사를 시작할 수 있습니다.
설계 데이터 비교 (Image Comparison · ODB++)
골든샘플 대신 설계 데이터(ODB++·Gerber)를 기준으로 비전 이미지를 비교해 빠짐·이물·치수 이상을 더 정확히 판단합니다.
통합 관리 · 재학습 (MLOps)
데이터셋 수집·라벨링, 검사 모델·장비 관리, 수율·결함 통계·모니터링을 한 플랫폼에서 통합 관리하고, 데이터 변화가 감지되면 재학습·재배포로 성능을 유지합니다.
검사 현황 통합 모니터링 — MLOps 플랫폼(Enterprise)
1차 룰베이스 검사, 2차 AI 필터, 3차 작업자 최종 판정까지 모든 단계의 검사 현황을 한 화면에서 모니터링하는 MLOps 기반 엔터프라이즈 플랫폼입니다. 라인·공정·모델별 과검률·필터율·수율을 실시간으로 확인하고, 성능이 흔들리면 재학습·재배포로 바로 대응합니다.
PCB 검사 솔루션 선택 기준
| # | 선택 기준 | 확인 질문 |
|---|---|---|
| 1 | 기존 검사기·설비 연동 | 지금 쓰는 비전검사 뒤에 그대로 붙나요? |
| 2 | 설계 데이터(ODB++) 비교 | 도면 기준으로 비교되나요? |
| 3 | 비정형·미세 결함 대응 | 정의 못 한 결함도 잡나요? |
| 4 | 데이터 부족 대응 | 가상 결함 데이터 생성이 되나요? |
| 5 | 통합 모니터링 | 수율·결함 분포를 통계로 주나요? |
| 6 | 재학습·재배포(MLOps) | 현장 데이터로 재학습되나요? |
| 7 | 우리 라인 PoC | 우리 라인 데이터로 먼저 검증되나요? |
세이지 PCB 검사 솔루션 — SAIGE VISION
세이지 PCB 검사 솔루션은 기존 룰베이스 비전검사(AOI·AVI·AFVI)를 그대로 두고, 그 뒤에 AI 필터를 더해 과검을 걸러냅니다. 소프트웨어 방식이라 라인 변경이나 장비 추가 없이 시작할 수 있습니다.
- 과검 저감: 룰베이스 15~30% → 필터율 80% · 과검률 3% 미만 · 미검 0.2% 미만(목표)
- 설계 데이터(ODB++) 비교로 빠짐·이물·치수 이상까지 정밀 판단
- 가상 결함 데이터 생성으로 데이터 부족 초기에도 시작
- 통합 관리·재학습(MLOps)으로 성능 유지, 1·2·3단계 검사 현황을 한 화면에서 통합 모니터링(Enterprise)
- PoC로 우리 라인에서 먼저 검증
딥러닝 머신비전 전문 세이지 비전(SAIGE VISION)
반도체·PCB 등 정밀 검사 적용 경험, 결함 데이터 생성부터
재학습(MLOps)까지 아우르는 검사 자동화 솔루션
자주 묻는 질문 (FAQ)
아니요. 룰베이스 비전검사를 그대로 두고 뒤에 AI 필터를 더하는 방식입니다. 장비 교체 없이 과검만 줄입니다.
세이지 PoC 목표 기준으로 필터율 80%, 과검률 3% 미만, 미검 0.2% 미만입니다. 라인·제품에 따라 달라지므로 PoC로 확인합니다.
가능합니다. 가상 결함 데이터 생성으로 데이터가 적은 초기에도 시작할 수 있습니다.
가능합니다. 우리 라인 데이터로 PoC를 먼저 진행해 효과를 확인한 뒤 확산하는 방식이 안전합니다.
요약
- PCB 검사 솔루션은 이미지를 활용한 AI 비전검사로, 룰베이스 비전검사에 AI 필터를 더한 것입니다.
- 내층 회로·드릴·최종 외관·조립 등 여러 공정에 적용됩니다.
- 룰베이스의 과검(15~30%)을 AI 필터가 진짜 불량은 놓치지 않으면서 3% 미만까지 정확하게 대폭 줄입니다(필터율 80%·미검 0.2% 미만·목표).
- 가상 결함 생성·설계 데이터 비교·MLOps가 좋은 솔루션의 조건입니다.
- 세이지 PCB 검사 솔루션은 기존 장비 위에 얹혀 과검을 잡고 PoC부터 검증합니다.
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참고 출처
- SAIGE VISION — PCB 수율 개선 검사 자동화 (usecase/pcb)
- Overview.ai — AOI vs AI Vision (룰베이스 오검 5~15% → AI 1% 미만)
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