룰베이스 검사의 과검을 줄인 PCB 외관검사 — SAIGE VISION 구축 사례

룰베이스 검사기의 과검(오버킬) 때문에 재확인 부담이 컸던 반도체 기판(PCB) 제조사가 PCB 외관검사에 SAIGE VISION AI 필터를 더한 사례입니다. 기존 검사장비는 그대로 두고, 검출 결과를 AI가 한 번 더 판정해 실제 불량 중심으로 검사 흐름을 바꿨습니다.

Challenge · 룰베이스 PCB 검사의 과검 문제

💡 PCB 외관검사, 과검 관리가 어려운 이유

룰베이스 검사는 기준을 엄격하게 잡을수록 불량을 놓칠 위험은 줄지만, 정상 패턴까지 결함으로 잡는 과검이 함께 늘어납니다. 이 현장에서도 과검을 다시 확인하는 육안검사 부담이 계속 커지고 있었습니다.

• 룰베이스 검사기가 결함 후보를 과다 검출, 실제 불량 대비 과검 비중 높음
• 과검 재확인을 위한 육안검사 인력 부담 가중
• SR 잉크·표면 반사 등 정상 패턴 변형이 많아 실제 결함과 노이즈 구분 난이도 높음
• 다품종·신규 모델 전개가 잦아 검사 기준 유지 어려움

Solution · 기존 검사장비에 SAIGE VISION AI 필터 연동

기존 검사장비 연동 + AI 필터 중심 구성

검사기를 바꾸는 대신, 룰베이스 검출 결과 위에 AI 재판정 단계를 추가하는 방식을 택했습니다. 라인을 멈추지 않고 적용할 수 있고, 기존 검사 기준도 그대로 활용할 수 있습니다.

• SAIGE VISION 기반 AI 필터로 룰베이스 검출 결과를 OK·NG·재검(Recheck)으로 분류
• 재확인이 필요한 항목만 육안검사로 전달하는 검사 흐름 재정비
• SAIGE VISION Enterprise 기반 검사 결과·수율·Lot 통계의 통합 관리
• 현장 데이터 수집·재학습·배포를 잇는 MLOps 운영 체계 구성
• 기존 룰베이스 검사장비 환경 그대로 연동

Impact · PCB 과검 재확인 감소

PCB 라인 검사 운영에서의 변화

실제 불량일 가능성이 높은 항목만 사람에게 넘어가면서 재검 공수가 줄었습니다. 현장 데이터로 모델을 계속 재학습해 과검률을 꾸준히 낮출 수 있는 구조도 갖췄습니다.

• 과검 재확인 대상 축소, 육안검사 부담 경감
• 실제 불량 중심의 검사 흐름으로 재검 공수 절감
• 검사 데이터·모델 이력의 중앙 관리 체계 확보
• 현장 데이터 기반 재학습으로 과검률 지속 개선 구조 마련

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적용 산업: 반도체 기판(PCB) 제조

※ 본 사례는 실제 도입 사례를 바탕으로 재구성하였으며, 고객사 정보 보호를 위해 세부 정보는 비공개합니다.

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