한울반도체, AI 초음파로 MLCC 내부결함 잡는다
핵심 요약
한울반도체가 AI 초음파 전수검사 시스템과 2세대 마운터 개발 전략을 공개했다. 딥러닝 플랫폼 하와이를 활용해 MLCC의 외관 및 내부 미세결함 판별 범위를 넓힌다. 장비 성능을 30% 이상 높여 전장·AI 서버용 고부가 MLCC 시장 공략에 나선다.
한울반도체가 6일 인공지능 기반 초음파 전수검사 시스템과 2세대 마운터를 중심으로 한 차세대 적층세라믹콘덴서(MLCC) 후공정 장비 전략을 공개했다. 회사는 5일 기관투자자 대상 온라인 기업설명회에서 주요 사업 현황과 장비 경쟁력, 신규 장비 개발 및 시장 확대 계획을 소개했다. MLCC 외관과 내부결함을 고속으로 전수검사하는 기술을 앞세워 전장·AI 서버용 고부가가치 시장과 국내외 고객 기반을 넓힐 방침이다.
개발 중인 AI 기반 초음파 전수검사 시스템은 MLCC를 훼손하지 않고 내부의 미세 크랙과 박리, 공극을 찾아내는 장비다. 초음파 신호 분석에 AI 판정 기술을 결합해 샘플검사의 한계를 보완하고 검사 속도와 신뢰도를 함께 높이는 것이 개발 방향이다. 자체 딥러닝 검사 플랫폼 ‘하와이(HaWAIe)’는 육안검사나 규칙 기반 알고리즘으로 구분하기 어려운 미세 크랙, 칩핑, 전극 불량, 이물을 정밀하게 판별하도록 설계됐다.
회사가 검사 방식 전환에 나선 배경에는 AI 서버와 전기차, 자율주행차에 적용되는 고신뢰성 MLCC 수요 증가가 있다. 이에 따라 검사 대상은 제품 외관에서 내부로, 검사 방식은 일부 제품을 확인하는 샘플검사에서 고속 전수검사로 확대되고 있다. 한울반도체는 하와이 플랫폼의 적용 범위를 기존 외관검사 장비에 머물지 않고 초음파 검사 시스템과 공정 자동화 설비까지 넓힐 계획이다.
고부가가치 MLCC 생산에 대응하기 위한 2세대 마운터 개발도 추진한다. 전장·AI 서버용 고성능 MLCC 규격에 맞춰 기존 장비보다 생산 수율과 처리 성능을 각각 30% 이상 높이고, 초소형 MLCC를 다룰 수 있는 범위도 확대한다는 목표다. 회사는 AI 초음파 검사 시스템과 2세대 마운터를 상용화해 내부결함 고속 전수검사 시장에 대응하고 고부가 MLCC 장비 분야의 고객 기반을 국내외로 확대할 계획이다.