SolVision사례 연구
MLCC 결함 감지 AI 사용
고객
고객은 전자 산업의 글로벌 선두주자로, 다양한 애플리케이션에 사용되는 고급 부품을 생산하는 기업입니다. 고품질 제조 공정을 중시하며, 통신, 자동차 및 소비자 전자 제품을 포함한 여러 산업에서 필수 부품을 제공합니다.
사례
MLCC 생산 품질 관리
다층 세라믹 커패시터(Multilayer Ceramic Capacitors, MLCC)는 현대 전자 기기에서 전류와 전압을 제어하는 데 필수적이며, 신뢰성, 고주파 성능 및 비용 효율성을 제공합니다. 컴퓨터, 모바일 폰, 레이더 시스템 등에서 사용되며, MLCC 생산 과정은 치수 정확성, 모양 일관성 및 균일한 전극 분포를 보장하는 정밀한 단계를 요구합니다. 작은 편차라도 성능과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있으므로 철저한 품질 관리가 매우 중요합니다.
도전 과제
MLCC 생산의 수작업 검사 한계
고객의 MLCC 생산은 수작업 검사를 의존했으며, 이는 인간의 실수와 피로로 인해 일관성 부족이 발생했습니다. 치수 불일치, 미세 균열 및 전극 비정렬과 같은 중요한 결함이 종종 놓치거나 잘못 거부되었습니다. 생산이 확장되면서 수작업 검사 방법의 한계가 더 뚜렷하게 드러났습니다. AI를 통한 결함 감지를 도입했지만 초기 구현 시 높은 거부율이 발생했고, 이로 인해 비용이 증가하고 효율성이 저하되었습니다. 이는 보다 정확하고 확장 가능한 AI 검사 솔루션의 필요성을 강조했습니다.
솔루션
AI를 통한 정밀 MLCC 검사
SolVision AI 검사 기술은 딥 러닝과 인스턴스 분할을 사용하여 MLCC 결함 감지를 향상시킵니다. 이 시스템은 치수 불일치, 표면 결함 및 전극 비정렬을 정확하게 식별합니다. 최소한의 학습 데이터로 빠르게 적응하고 신속하게 배포할 수 있으며, 각 MLCC는 밀리초 단위로 검사되어 고속, 지속적인 생산을 보장합니다. 실시간 결함 분석은 프로세스를 최적화할 수 있는 실질적인 통찰력을 제공하여 결함을 줄이고, 제품 일관성을 개선하며, 생산 효율성을 높입니다.
MLCC 결함 감지
