PCB

SAIGE VISION의 빠르고 정확한 비전검사로
PCB 수율 혁신을 시작해보세요

미세 결함까지 감지하는 SAIGE VISION의 품질검사와 데이터 분석으로
PCB 품질과 PCB 조립 생산성을 개선합니다.

도입문의 SAIGE VISION 자세히 알아보기
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미세 결함 관리가 곧 품질인 PCB 불량 검사,
어떻게 하고 계신가요?

PCB 품질의 일관성을 보장하려면, 정밀하고 정확한 검사가 필수입니다.

PCB 패턴이 점점 더 미세하고 복잡해지면서, 육안으로는 단선, 단락, 핀홀 같은 작은 결함을 찾아내기 어렵습니다.
하지만 이러한 결함 하나가 발열, 합선, 성능 저하 등 치명적인 불량으로 이어질 수 있기 때문에, 안정적이고 일관된 품질 확보는 필수입니다.

Client

SAIGE VISION의 고객사는
자동화된 PCB 품질 검사를 통해 앞서가고 있습니다.

  • 기가비스
  • 트라이비스
  • 크레셈
  • 비에이치
  • 스템코
  • 인터플렉스
  • TLB
  • 심텍
  • DAEDUCK
Solution

PCB 공정 내
SAIGE VISION 검사 영역

  • PCB 기판 품질 검사

    PCB 기판 제작 과정에서 발생할 수 있는 회로 패턴, 층간 정렬, 드릴 홀, 솔더 마스크, 외관 등 기판 구조적 요소의 품질을 확인하는 단계입니다. 이 영역에서 SAIGE VISION은 미세한 회로 결함, 수 마이크로미터 단위의 정렬 오차, 패턴 불량 등 인간의 눈으로 감지하기 어려운 문제들을 고속으로 정확하게 검출합니다. 특히 고밀도 PCB 제조에서는 AI 기술을 활용한 검사가 품질 안정성과 생산성 향상의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.

    • 내층 회로 검사 (Inner Layer Inspection)

      내층 회로 검사 (Inner Layer Inspection)

      • 회로 기판을 형성하기 위해 포토레지스트(감광막)를 노광한 후 에칭하여 구리층을 회로 패턴으로 형성하는 과정에서 선 단절, 단락 연결, 미세 먼지 유입 등으로 발생할 수 있는 불량 탐지
      • AI 알고리즘을 통해 룰 기반 방식에서 필터링 하지 못한 찍힘, 스크래치, 미도금 같은 정성적 불량을 정확하고 신속하게 식별
      • 에칭(etching) 후 내층 회로 패턴이 설계 도면(Gerber file)과 일치하는지 비교 검사를 통해 내층 회로 패턴의 이상을 정확하게 감지
    • 드릴 검사 (Drill Inspection)

      드릴 검사 (Drill Inspection)

      • PCB에 도금 구멍(비아, 홀)을 뚫고 전기 연결을 위해 진행하는 도금 작업에서 발생할 수 있는 미세한 구멍 위치 편차, 홀 오염, 미도공 등 주요 불량 요인 탐지
      • AI 기반 Classification 알고리즘으로 룰 기반 시스템의 홀 결함 오분류 문제 해결
      • Image Enhancement 기능을 통해 홀 이미지를 고품질로 개선해 결함 탐지 정확도 향상
    • 최종 외관 검사 (Final Visual Inspection)

      최종 외관 검사 (Final Visual Inspection)

      • 모든 공정 완료 후 패키징 전 최종 단계에서 PCB 전체의 외관, 이물질, 표면 오염 여부, 인쇄 마킹 등을 검사
      • AI 기반 Segmentation 알고리즘을 통해 룰 기반 시스템이 검출하지 못하는 영역의 결함을 정확하게 탐지
      • AI 기반 Detection 알고리즘을 통해 찍힘, 스크래치, 미도금, 오염 등과 같은 정성적 불량을 정확하게 탐지 및 최종 분류

  • PCB 조립 검사

    PCB 조립 검사 영역은 기판 위에 전자 부품을 장착하고 연결하는 과정에서 품질을 확인합니다. 솔더 페이스트 적용, 부품 배치, 커넥터 연결, 납땜 품질 등 조립 공정의 각 단계에서 SAIGE VISION은 정확한 부품 위치 확인, 누락 부품 감지, 납땜 결함 식별 등을 수행합니다. 특히 반사나 조명 변화와 같은 까다로운 검사 환경에서도 AI 기술은 기존 방식보다 월등한 정확도를 발휘하며, 실시간 피드백을 통해 조립 오류를 즉시 교정할 수 있게 합니다. 이를 통해 최종 제품의 신뢰성을 높이고 불량으로 인한 비용 손실을 크게 줄일 수 있습니다.

    • 솔더 페이스트 검사 (SPI, Solder Paste Inspection)

      솔더 페이스트 검사 (SPI, Solder Paste Inspection)

      • PCB 스크린 인쇄 프로세스의 폐쇄형 루프 제어를 위한 솔더 페이스트 위치와 형태를 검사
      • 솔더 페이스트의 품질을 실시간으로 검사하여 인쇄 과정의 문제를 감지하고 인쇄 품질 편차 예측 및 조기 알림
      • 3D 스캐닝 기술과 딥러닝 알고리즘을 결합하여 솔더 페이스트의 높이, 면적, 부피 측정 및 페이스트 정렬 오류 감지
      • 푹 꺼졌거나 돌출된 프린트, 브리징 및 피킹(peaking) 등 검사
    • 커패시터 솔더링 검사

      커패시터 솔더링 검사 (Capacitor soldering Inspection)

      • 지도 학습 모드로 결함 감지 툴을 사용해 납땜에서의 양불 특성을 학습하여 전선의 파손, 단락, 기타 전기적 문제를 일으킬 수 있는 미세 결함 식별
      • PCB 위 레지스트 위치 식별 및 교락, 피킹, 공간 변화와 같은 기능상 이상 감지
      • 빛 반사로 인해 크기, 형태, 모양이 다르게 나타나는 납땜 결함 검사
      • 딥러닝 기반 검사 방식은 산업현장의 조명 조건에서 다이오드 상의 솔더 레지스트를 신속하게 식별
    • 부품 배치 검사 (Component Placement)

      부품 배치 검사 (Component Placement)

      • SMT(Surface Mount Technology) 공정에서 부품의 정확한 위치, 방향, 누락 식별 및 실시간 교정
      • PCB 성능 및 수명에 직접적인 영향을 줄 수 있는 미세 피치 부품의 정렬 정확도 검사
      • 미묘한 조명 대비, 원근감 및 방향상의 변화, 금속 표면 위의 반사 조건에서 검사
USP

PCB 품질검사, 조립검사에 특화된
SAIGE VISION의 기술 경쟁력

  • 발생 빈도가 낮은 결함도 정확하게 검출하게 해주는 Defect Generation 기능

    • PCB 제조 과정에서는 다양한 종류의 결함이 발생할 수 있음. 그 중 발생 빈도가 낮은 결함의 경우 결함 데이터 수집이 쉽지 않아 학습 데이터 부족으로 인해 검출 성능 저하될 수 있음
    • Defect Generation 기능을 활용하면 발생 빈도가 낮은 결함과 비슷한 가상 결함을 만들어 학습에 활용함으로써 해당 결함에 대한 검출 정확도 향상 가능

  • 설계 데이터와 비교해 불량을 찾아주는 Image Comparison 기능

    • 단선, 단락 등 회로 패턴에서 발생하는 불량은 PCB 성능에 직접적인 영향을 줄 수 있어 정확한 결함 검출이 중요함
    • SAIGE VISION은 설계 데이터와 비전 이미지를 비교 검사하는 기능을 통해 회로 패턴 정밀 검사가 가능

  • 비전 검사 성능 관리를 위한 MLOps 기능

    • AI 모델 및 데이터 통합 관리를 위한 MLOps 기능 제공

FAQ

PCB에 대한
자주 찾은 질문

  • PCB 검사에서 AI 비전은 기존 룰베이스 검사기와 무엇이 다른가요?

    판정 기준을 규칙이 아니라 학습된 패턴으로 세운다는 점이 다릅니다. 룰베이스는 SR 잉크나 표면 반사 같은 정상 패턴 변형까지 결함 후보로 넘기지만, SAIGE VISION은 결함의 형상과 문맥을 함께 학습해 노이즈와 실제 결함을 구분합니다.

  • 룰베이스 검사기의 과검(오버킬)을 줄일 수 있나요?

    네. 실제 구축 사례에서 SAIGE VISION을 룰베이스 검출 결과에 AI 필터로 얹어 OK·NG·재검(Recheck)으로 재분류했고, 과검 재확인 대상이 줄어 육안검사 부담이 경감되었습니다. 기존 검사장비를 교체하지 않고 뒤에 붙이는 구성이라 라인 변경 부담도 작습니다.

    PCB 외관검사 구축 사례 →

  • 내층 회로의 미세 패턴 결함도 검출되나요?

    내층 회로 검사는 SAIGE VISION의 주요 적용 영역입니다. 픽셀 단위 Segmentation으로 결함의 위치와 면적을 검출하고 좌표로 남기므로, 후속 리페어 공정에서 그대로 활용할 수 있습니다.

  • 기판 검사와 조립(SMT) 검사를 하나의 시스템으로 운영할 수 있나요?

    네. 동일한 엔진에서 검사 항목만 다르게 구성합니다. 기판 단계는 내층 회로·드릴·외관을, 조립 단계는 솔더 페이스트·솔더링·부품 배치를 검사하며 MLOps에서 통합 관리됩니다.

  • 다품종·신규 모델 전개가 잦은데 품번마다 모델을 새로 학습해야 하나요?

    그렇지 않습니다. ODB++ 설계 데이터와 비전 이미지를 비교 검사하는 Image Comparison 기능으로, 신규 품번도 해당 설계 데이터를 기준으로 검사를 시작할 수 있습니다. 현장 데이터를 재학습에 반영하는 MLOps 구조라 모델 전개가 잦아도 검사 기준이 흔들리지 않습니다.

  • 부품 배치와 문자 인식(OCR)까지 한 번에 검사할 수 있나요?

    네. Classification·Detection·Segmentation과 OCR을 함께 제공해, 부품 유무·위치·극성 판정과 실크 인쇄 문자·로트 코드 인식을 하나의 검사 흐름에서 처리합니다.

  • 설계 정보가 담긴 검사 이미지를 외부로 내보내지 않고 운영할 수 있나요?

    네. 외부망 연결 없이 온프레미스 판정 서버만으로 구성해 데이터를 외부로 반출하지 않고 운영한 구축 사례가 있습니다. 구체적인 구축 형태는 고객사 보안 정책에 맞춰 협의해 결정합니다.

  • 검사 결과와 수율 통계를 따로 관리해야 하나요?

    아닙니다. SAIGE VISION Enterprise 기반으로 검사 결과·수율·Lot 통계를 통합 관리하고, 모델 이력도 함께 중앙에서 관리합니다.

  • 세이지 비전(SAIGE VISION)은 어떤 솔루션인가요?

    SAIGE VISION은 AI 기반 머신 비전 솔루션으로, 기존 룰베이스 방식으로는 감지하기 어려운 비정형적 결함 검출을 자동화합니다. 이 솔루션은 복잡하고 다양한 형태의 결함을 정확하게 식별하여 제조 공정의 품질 관리 효율성을 크게 향상시킵니다.

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