▲ LG이노텍 로고[출처=LG이노텍]LG이노텍(대표 문혁수)에 따르면 입고 시점에 불량 여부를 판독해 불량 원자재 투입을 사전에 걸러내는 ‘원자재 입고 검사 AI(인공지능)’를 업계 최초로 개발 및 적용했다.LG이노텍은 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’를 RF-SiP(무선 주파수 시스템 인 패키지) 공정에 처음 도입했다.최근에는 FC-BGA(플립칩 볼그리드 어레이)에도 확대 적용돼 고부가 반도체 기판 제품의 품질 경쟁력을 한층 강화하는 데 기여할 것으로 기대된다.기존에는 공정 투입 전 입고 원자재의 경우 육안(肉眼)으로 검수하는 수준에 그쳤다. 하지만 반도체 기판 제품의 고사양화로 상황이 바뀌었다.공정에 기인한 불량 원인을 모두 개선해도 신뢰성 평가의 문턱을 넘지 못하는 사례가 증가했다. 공정에 투입되던 입고 원자재 품질이 신뢰성 평가에 영향을 미치는 결정적 요소로 주목받기 시작한 배경이다.반도체 기판을 구성하는 핵심 원자재(PPG, ABF, CCL 등)는 유리섬유, 무기 혼합물 등이 믹스된 형태로 입고된다. 기존에는 원자재 혼합 과정에서 공극(空隙, 입자 사이 틈)이나 이물질 등이 생겨도 제품 성능 구현에 문제가 없었다.그러나 회로 간격 축소 등 기판 제품 스펙이 고도화되면서 공극의 크기나 이물질 양에 따라 불량이 발생하기 시작한 것이다.이에 따라 기존 육안 검사 방식으로는 원자재의 어떤 부분이 불량 요인인지 파악하는 것이 사실상 불가능해 업계의 난제로 떠올랐다.쉽게 말해 원자재 혼합물 한 로트(Lot∙생산공정에 투입되는 동일한 특성의 원자재 단위)를 쿠키 도우(dough) 한 덩이라고 치면 △도우 안에 소금이나 설탕이 한쪽으로 얼마나 쏠려 있는지 △공기 구멍은 몇 개가 생겼는지 △이물질은 얼마나 들어있는지 눈으로는 확인이 불가능한 것과 같은 경우다.LG이노텍은 이와 같은 업계 난제를 극복하기 위한 방안을 AI에서 찾았다. LG이노텍이 개발한 ‘원자재 입고 검