AOI는 SMT 라인에서 SPI와 X-ray 사이, 리플로우 후단에 배치되는 카메라 기반 검사 장비입니다. 본 문서에서는 AOI의 검사 항목, 룰 기반 AOI 프로그래밍 방식, 그리고 수작업 룰을 AI 모델로 대체했을 때의 변화를 다룹니다.
AOI(automated optical inspection)는 조립된 각 인쇄회로기판(PCBA)의 부품 누락, 틀어짐, 역삽 및 솔더 불량과 같은 가시적인 결함을 검사하는 카메라 기반 장비입니다. 표면 실장(SMT) 라인에서는 일반적으로 리플로우 오븐 바로 뒤에 배치됩니다. 땜납 페이스트 검사(SPI)는 이보다 앞선 스텐실 프린터 직후에 수행되며, 자동 X선 검사(AXI)는 카메라로 볼 수 없는 BGA 및 QFN 바디 아래 숨겨진 접합부를 검사하여 AOI를 보완합니다.
AI AOI는 동일한 유형의 장비이지만 두뇌가 다릅니다. 룰 기반 AOI는 엔지니어가 CAD 데이터와 부품 라이브러리를 바탕으로 수동 생성한 검사 윈도우와 임계값을 통해 각 부품을 판정합니다. 반면 AI AOI는 학습된 머신러닝 모델을 사용합니다. 양품 기판 1장으로 수 분 만에 프로그램을 생성하며, 임계값을 완화하는 대신 작업자의 피드백을 기반으로 모델을 재학습시켜 오검출(false call)을 줄입니다.
이 페이지의 내용: AOI 검사 항목, 룰 기반 AOI의 작동 원리, AI AOI 도입 시 달라지는 점, 라인 내 AOI 배치 위치, 2D vs 3D 비교, 벤더 선정 시 질문할 사항. 먼저 확인하고 싶으신가요? AI AOI 데모 영상 시청, DaoAI의 AI AOI 장비 둘러보기, 또는 DaoAI 홈페이지에서 시작해 보세요.
영어 영상
2:21 · 2×2 패널에서의 AI 프로그래밍, 1:41부터 AI 피드백 시연.
자동 광학 검사는 조립된 기판을 카메라로 검사하는 공정입니다. 장비가 제어된 조명 아래에서 PCBA를 촬영하고, 획득한 이미지를 기준 상태와 비교하여 합격 기준을 벗어난 부품이나 접합부를 감지합니다.
AOI는 상부에서 볼 수 있는 결함을 감지합니다. 결품, 오삽, 틀어짐 또는 회전, 역극성, 툼스톤(tombstoning), 솔더 브릿지, 납 부족 또는 과납, 리드 들뜸, 오픈 등이 여기에 포함됩니다. BGA나 QFN 바디 아래 숨겨진 접합부는 볼 수 없으며, 이는 자동 X선 검사(AXI)의 영역입니다.
AOI는 불량을 수리하지 않습니다. 기판을 양품과 불량으로 분류하고 각 판정에 대한 이미지를 작업자에게 표시합니다. AOI의 가치는 두 가지 수치로 귀결됩니다. 실제 결함을 얼마나 잡아내는지, 그리고 양품을 불량으로 잘못 판정(오검출)하는 비율이 얼마나 낮은지입니다.
룰 기반 AOI는 엔지니어가 수작업으로 구축한 프로그램을 통해 각 부품을 검사합니다. 이 프로그램은 일반적으로 4가지 입력을 기반으로 합니다.
이러한 방식도 효과가 있으며, 수많은 대량 양산 라인에서 원활히 운용되고 있습니다. 다만 문제는 엔지니어링 리소스입니다. DaoAI의 자체 비교에 따르면 룰 기반 장비의 초기 티칭 시간은 기판 품종당 3~5시간이 소요되며, 수천 개의 부품이 실장된 기판의 경우 며칠이 걸리기도 합니다.
두 번째 문제는 양산 중에 발생합니다. 정상 접합부가 불량으로 판정될 때 가장 빠른 해결책은 임계값을 완화하는 것입니다. 이는 오검출을 없애 주지만, 해당 파라미터로 판정되는 모든 부품의 합격 범위 또한 넓어지므로 실제 결함이 유출되는 원인이 됩니다.
AI AOI는 광학계는 유지하되, 수작업으로 만들던 검사 프로그램의 대부분을 학습된 모델로 대체합니다. 제조 현장에서는 네 가지 차이점이 핵심으로 작용합니다.
CAD와 라이브러리에서 시작하는 대신, 장비가 양품 기판 1장을 촬영하여 모든 부품을 찾아내고 검사 윈도우와 임계값을 자체적으로 생성합니다. DaoAI 장비에서는 이 과정이 30초에서 5분밖에 걸리지 않으며, 별도의 튜닝 없이도 자동 프로그래밍 직후 98%의 검출 정확도를 제공합니다.
DaoAI 자동 프로그래밍은 사전 구축된 부품 라이브러리를 필요로 하지 않으며, CAD나 BOM 데이터는 선택 사항입니다. 이러한 데이터는 MES 출력 및 수리 시트에 실제 참조 번호와 파트 번호를 제공하는 데 유용하지만, 검출 대상이나 판정 기준 자체를 바꾸지는 않습니다. AI 자동 프로그래밍의 작동 원리를 확인해 보세요.
룰 기반 윈도우는 픽셀을 템플릿이나 색상 범위와 비교합니다. 반면 학습된 모델은 수많은 양품 및 불량 사례를 바탕으로 부품이나 접합부를 종합적으로 평가합니다.
DaoAI의 모델은 1,000,000장 이상의 실제 양산 이미지를 바탕으로 학습된 시각 파운데이션 모델(visual foundation model)에서 출발하여 고객의 기판에 최적화됩니다. 그렇기 때문에 2차 공급업체 부품의 미세한 바디 색상 차이나 마킹 폰트 차이로 인한 오검출은 발생하지 않으면서도, 리드 들뜸과 같은 실제 결함은 정확히 잡아낼 수 있습니다.
기존의 모든 검사는 부품 주변에 설정된 윈도우 내에서만 실행됩니다. 맨 PCB 라미네이트 위에 떨어진 솔더 볼이나 부품 사이에 끼인 와이어 조각 등은 윈도우 영역에 포함되지 않습니다.
AI AOI는 각 부품 주변 영역뿐만 아니라, 부품 사이의 기판 전면을 스캔하여 솔더 볼, 이물질 및 이물 잔여물(FOD)을 검출하는 검사 단계를 추가할 수 있습니다.
작업자가 오검출을 정상(OK)으로 판정하면, AI 시스템은 임계값을 완화하는 대신 해당 이미지를 해당 제품의 데이터셋에 추가하여 재학습합니다. 모델은 허용 가능한 공정 편차를 학습하므로, 유사한 점수대의 실제 불량을 놓치지 않고 안정적으로 검출합니다.
이러한 방식을 통해 DaoAI는 제품별 튜닝 후 오검출률을 약 1% 수준까지 낮출 수 있습니다. 자세한 내용은 피드백 학습 페이지에서 확인할 수 있습니다.
최신 AI AOI는 자동 프로그래밍 및 피드백 학습을 넘어, 다음과 같은 검사 기능과 생산 툴을 동일한 워크플로우에 통합하여 제공합니다.
패널 및 어레이 검사를 통해 단일 보드 하나만 프로그래밍하면 전체 패널을 검사할 수 있습니다. 행, 열, 간격 정보가 이미지로부터 판독되며, 각 서브 패널은 개별적으로 보고됩니다. 상단 데모는 2×2 패널을 보여줍니다.
AI OCR & OCV는 검사 프로그램 내에서 부품 마킹 검사를 처리합니다. OCR은 사전에 등록되지 않은 시리얼 번호 등의 인쇄 문자를 판독하며, OCV는 지정된 마킹이 올바르게 존재하는지 검증합니다.
솔더 오픈 검출은 사전 학습된 2D AI 모델을 활용하여 육안으로 식별 가능한 솔더 오픈 불량을 검출합니다. 자체 샘플로 현장에서 미세 조정(fine-tuning)하여 생산 환경에 최적화할 수 있습니다.
커스텀 불량 모델은 현장 장비 내에서 보유한 이미지를 사용해 오프라인으로 학습할 수 있습니다. 이를 통해 생산 제품 특유의 불량에 대응하는 모델을 구축할 수 있습니다.
완전한 엔지니어링 제어를 통해 6개 영역에 걸친 21개 설정을 자유롭게 편집할 수 있습니다. 수동 설정값은 AI 재프로그래밍 후에도 유지되며, 잠금 처리된 파라미터는 지정한 값을 그대로 유지합니다.
생산 시스템 연동에는 MES 데이터 전송 및 Cpk 품질 분석이 포함됩니다. 전용 리페어 스테이션 화면과 라인 핸들링 제어를 통해 검사 공정을 전체 생산 워크플로우와 유기적으로 연결합니다.
검사 커버리지에는 패키지 타입별로 선택되는 16개 검사 기능이 포함됩니다. 이 모든 검사는 자동 생성된 프로그램상에서 실행됩니다.
DaoAI 라인업에는 오프라인 P1, P2 및 대형 P1L, 인라인 2D P3 및 듀얼 레인 P3D, 현재 공급 가능한 인라인 3D P5 및 P5D, 그리고 스루홀 부품 검사 전용(부품 누락, 오삽, 역삽, 위치 오차)인 A3가 포함되어 있습니다.
우수한 모델 하나만으로 훌륭한 AOI가 완성되지는 않습니다. 장비는 신제품에 빠르게 적용되어야 하고, 모든 교대조 작업자가 쉽게 다룰 수 있어야 하며, 자재·공급업체·기판 리비전 변경에도 유연하게 대처할 수 있어야 합니다. 빠른 셋업, 실제 조명 및 자재 산포 환경에서의 안정적인 판정, 양산 투입 후에도 모델을 지속적으로 개선하는 피드백 루프라는 세 가지 요소를 바탕으로 AI AOI를 평가하십시오.
| 비교 항목 | 룰 기반 AOI | AI AOI (DaoAI 기준) |
|---|---|---|
| 프로그래밍 입력 데이터 | CAD/센트로이드 파일, 부품 라이브러리, 수동 윈도우 생성 | 골든 보드 1장; CAD/BOM 선택 사항 |
| 신규 기판당 프로그래밍 시간 | 3–5시간; 부품 수천 개 기판의 경우 수일 소요 | 30초 – 5분 |
| 신규 패키지 타입 | 라이브러리에 수동으로 사전 등록 필요 | 기판에서 자동으로 감지 및 모델링 |
| 부품 판정 방식 | 윈도우별 픽셀, 템플릿 또는 색상 규칙 | 학습된 모델이 부품을 종합 점수화; 해당 점수를 기준으로 임계값 설정 |
| 튜닝 전 정확도 | 프로그래머의 숙련도에 의존 | 자동 프로그래밍 직후 98% 검출 정확도 |
| 오검출 감소 방식 | 임계값 완화 (실제 불량 유출 위험 발생) | OK 1회 확인 처리 시 모델이 해당 사례를 재학습 |
| 부품 간 여백 영역 | 윈도우를 별도로 지정하지 않는 한 미검사 | 솔더 볼 및 FOD 전면 기판 검사 수행 |
| 수정 권한자 | 임계값 설정 지식을 갖춘 담당자 | 모든 작업자가 피드백 가능; 권한 설정을 통한 프로그램 편집 제어 |
| 기판 이미지 저장 위치 | 장비 내부 | 장비 내부; 클라우드 연결 또는 계정 불필요 |
| 패널 및 어레이 | 각 보드 위치를 수동으로 프로그래밍하거나 스텝 앤 리피트(step-and-repeat) 작업 수행 | 단일 보드만 프로그래밍; 이미지에서 패널 레이아웃 자동 판독 |
| 부품 마킹 | 부품별 개별 OCR 설정 | 동일 프로그램 내 AI OCR & OCV 지원 |
| 제품 특화 불량 | 장비 제조사 지원 대기 또는 커스텀 룰 직접 작성 | 장비 내에서 자체 모델 직접 학습 |
일반적인 SMT 라인은 스텐실 프린터, 땜납 페이스트 검사(SPI), 픽앤플레이스, 리플로우 오븐, AOI, 테스트 순으로 구성됩니다. 리플로우 후단(Post-reflow)이 가장 표준적인 AOI 위치이지만, 라인 내 여러 공정에 배치될 수 있으며 숨겨진 접합부 검사가 필요한 곳에는 X선(AXI)이 추가됩니다. 세 가지 방식의 상세 비교는 AOI vs SPI vs AXI에서 확인하실 수 있습니다.
장비 형태를 선택하는 것은 별도의 고려 사항입니다. 각 형태의 적합한 용도는 오프라인 vs 인라인 vs 3D AOI 가이드에서 자세히 설명합니다.
AOI 검사 결과는 후속 공정과 연계될 때 그 가치가 극대화됩니다. 불량 코드, 크롭 이미지, 기판 전면 이미지가 MES로 전송되므로, 수리 스테이션과 품질 엔지니어는 모든 판정 이력을 특정 기판 및 부품 위치별로 정확하게 추적할 수 있습니다.
2D AOI는 다각도 조명 아래에서 촬영된 컬러 이미지를 기반으로 작동합니다. 접합부나 바디의 빛 반사 방식을 통해 형상을 추정하며, 이는 부품 유무, 극성, 틀어짐, 브릿지 및 대부분의 솔더 필렛 검사에 충분합니다.
3D AOI는 일반적으로 여러 방향에서 구조광 패턴을 투사하여 실측된 높이 맵을 추가합니다. 이를 통해 리드 들뜸, 공평면도(coplanarity), 바디 기울어짐, 솔더 체적을 단순 추정이 아닌 실제 측정값으로 산출합니다. 예를 들어 DaoAI의 P5는 방향당 1개씩 총 4개의 Scheimpflug 구조광 프로젝션 유닛을 탑재하여 6 µm 이하의 높이 정확도(참조 사양)를 제공합니다. P5 및 듀얼 트랙 모델인 P5D는 현재 바로 공급 가능합니다.
3D는 미세 피치 걸윙(gull-wing) IC, 커넥터, 고신뢰성 어셈블리와 같이 높이 관련 불량이 고객사로 유출될 위험이 있는 공정에서 추가 투자 가치를 발휘합니다. 일반적인 다수 기판의 경우 정교하게 셋업된 2D 장비만으로도 검사 항목을 충분히 커버할 수 있습니다.
보다 자세한 체크리스트는 구매 전 AI AOI 시스템 평가 방법 가이드에서 확인하실 수 있습니다.
AOI는 자동 광학 검사(Automated Optical Inspection)의 약자로, 주로 SMT 라인의 리플로우 후단에서 카메라를 통해 조립된 PCB의 가시적인 부품 및 솔더 불량을 검사하는 장비입니다.
SPI는 부품이 실장되기 전, 인쇄 직후의 솔더 페이스트를 측정합니다. AOI는 주로 리플로우 후단에서 실장된 부품과 눈에 보이는 솔더 접합부를 검사합니다. AXI는 X선을 투과하여 BGA와 같이 부품 바디 아래 숨겨진 접합부를 검사합니다. 대부분의 라인에서 SPI와 AOI를 기본 운용하며, 숨겨진 접합부 검사가 중요한 공정에 AXI를 추가합니다.
반드시 그렇지는 않습니다. DaoAI의 AI AOI는 CAD 파일 없이 양품 기판 1장만으로 프로그램을 생성하며, DaoAI 자동 프로그래밍에는 사전 구축된 부품 라이브러리도 필요하지 않습니다. 실제 참조 번호와 파트 번호를 연동하기 위해 추후 CAD 또는 BOM 데이터를 추가할 수 있습니다.
대체할 수 없습니다. AI 기반 여부와 관계없이 AOI는 카메라 시야에서 가시적인 영역만 검사합니다. BGA, LGA, QFN 바디 아래 숨겨진 접합부는 여전히 X선 검사(AXI)가 필요합니다.
공급업체에 따라 다릅니다. DaoAI 장비는 공장 외부와의 클라우드 연결이나 계정 없이 온프레미스로 작동하며, 모델 학습 역시 장비 자체에서 수행됩니다.
아닙니다. 빠른 프로그래밍, 피드백 학습, 전면 기판 검사는 대량 생산과 다품종 소량 생산 라인 모두에 유리합니다. 특히 룰 기반 셋업 시간이 실제 생산 시간보다 더 길어지기 쉬운 다품종 소량 생산에 매우 적합합니다. AI AOI는 오프라인, 인라인 2D, 인라인 3D 및 THT 장비 형태로 제공됩니다.
작업자가 불량 감지된 부품을 OK로 확인 처리하면 시스템이 해당 이미지를 제품 데이터셋에 추가합니다. 이후 AI 업데이트를 통해 모델을 재학습시킴으로써, 실제 불량에 대한 임계값을 완화하지 않고도 정상 공정 편차에 대한 오검출을 방지합니다.
가능합니다. 단일 보드 하나만 프로그래밍하면 행, 열, 간격을 수동으로 입력할 필요 없이 이미지에서 나머지 서브 패널을 자동으로 감지합니다. 각 서브 패널은 고유한 피처를 기준으로 개별 정렬 및 보고되며, 동일한 위치의 보드들은 프로그램 편집 내용을 공유할 수 있는 동시에 특정 위치만 독립적으로 편집할 수도 있습니다.
AOI를 평가하는 가장 빠른 방법은 고객사의 실제 제품으로 테스트해 보는 것입니다. 보유 중인 기판을 보내주시면 무상으로 테스트 검사를 진행해 드리며, DaoAI 엔지니어와의 30분 데모를 예약하여 원하는 기판이 실시간으로 검사 프로그램으로 생성되는 과정을 직접 확인하실 수도 있습니다.
Offline AOI suits high mix and NPI, inline 2D suits volume, and 3D suits height-sensitive defects. This guide maps each scenario to a machine, with board sizes, resolution and track options.
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