HB테크놀러지는 디스플레이 검사 분야에서 인공지능(AI) 기술을 적용, 업계 이목을 집중시킨다. AI를 활용하는 자동광학측정검사(AOI) 장비로 빠른 시간에 대면적 글래스를 대상으로 불량을 검출하고, 불량의 세부적인 영역을 설정해 수리할 수 있다.
HB테크놀러지는 디스플레이 검사장비 사업을 주력으로 하고 있다. 액정표시장치(LCD)용 AOI 검사장비 국산화에 성공한 후 능동형 유기발광다이오드(AMOLED) AOI 검사 장비까지 개발한 바 있다. 레이저 리페어 가공장비 및 인쇄회로기판(PCB) AOI 등 신성장 사업도 추진 중이다.
HB테크놀러지의 AOI 장비는 대면적 글래스에서 검출된 많은 불량 후보 가운데 실제(진성) 불량만을 구별해내는 데 AI를 활용하고 있다. 딥러닝 기술을 통해 입력된 영상 간 차이를 유연하게 비교하고 실제 불량 부분을 검출하는 것이다.
퀀텀닷(QD)-유기발광다이오드(OLED) 등 디스플레이 내부 영역의 패턴이 복잡해지면서 결함 발생도 많아졌다. 이를 안정적으로 발견하고 수리하는 것이 업계 대표 과제다. 패널 제조사가 효과적으로 수율을 확보하기 위한 선행 조건이다.
HB테크놀러지는 특정 패턴을 학습에 의해 기억하는 방식이 아닌 일반화된 비교 학습 기능으로 불량을 검출하는 방식을 채택했다. 아울러 단순히 검사 이미지에서 이상한 부분을 잡아내는 것을 넘어 불량이 진짜인지 가짜인지 여부를 판독하는 자체 AI모델도 개발해서 적용 중이다.
기존에는 주기 비교, 레퍼런스 영상과의 차이를 검사했다. 이 방식은 패턴의 특이성이나 스캔 상황에 따라 노이즈가 발생할 수 있어 안정적 검사 성과를 얻기엔 어려움이 있었다.
HB테크놀러지는 수리(리페어) 기술과 장비도 개발, 시장에 공급 중이다. 리페어 설비는 AOI 장비에서 검출된 불량을 레이저 등을 이용해 수리한다. 패널 제조 과정에서 수율을 높일 수 있는 방법으로 주목받고 있다.
AI모델이 불량을 발견하면 장비가 자동으로 수리한다. 불량 영역을 잘 찾아내더라도 다양한 불량을 발생 위치, 특징 조건에 따라 어떤 방향과 크기로 리페어 할 것인지는 작업자의 경험과 지식이 필요하다. 이를 딥러닝 모델로 학습, AI가 불량의 세부적인 리페어 영역을 생성하는 역할을 수행한다.
HB테크놀러지 관계자는 “리페어 설비운용에 AI를 적용해 자동화율을 높이면 설비 작업자 수를 줄일 수 있어 디스플레이 제조사의 비용 절감에 크게 기여할 수 있다”고 설명했다.
회사는 반도체 패키징용 인쇄회로기판(PCB) 시장으로 AI기술을 활용한 검사를 확대할 계획이다. 반도체 패키징용 PCB 기판에서 발생하는 100개 이상의 세부 불량을 AI가 사람을 대신해 분류할 수 있다.
2024년을 목표로 각 불량들을 99% 이상 정확도로 분류할 수 있는 AI 시스템도 개발 중이다. 생성형 AI 기술을 통해 불량 분류 딥러닝 모델을 학습시키고, 희소 불량 이미지를 만들어 비교군으로 삼고 불량을 검출하는 방식이다.
김영호 기자 lloydmind@etnews.com
