디스플레이 수율 향상을 위한 AI 결함 검사 기술: 머신러닝 기반 디스플레이 불량 자동 감지 시스템

디스플레이 산업은 스마트폰, TV, 모니터, 자동차 등 수많은 분야에 걸쳐 필수 부품으로 자리 잡았다. 하지만 수많은 공정을 거쳐 제작되는 디스플레이 패널에서는 수율이 가장 큰 고민거리 중 하나로 떠오른다. 특히 TFT-LCD와 OLED 패널에서는 공정 중 발생하는 미세한 불량이 전체 수율에 막대한 영향을 끼친다. 수율은 곧 제조 원가와 직결되며, 경쟁력 있는 제품을 시장에 빠르게 공급하기 위해서는 초기 단계에서부터 불량을 정확하게 검출하고 조치하는 시스템이 필요하다.

기존에는 대부분의 결함 검사가 AOI(Automated Optical Inspection) 기반 장비 또는 사람의 눈에 의존해왔다. 하지만 점점 복잡해지는 패널 구조와 미세화된 불량 특성, 그리고 단가 절감을 위한 속도 경쟁 속에서 기존 검사 방식만으로는 한계를 드러내고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 최근 들어 AI, 특히 머신러닝 기술을 기반으로 한 불량 자동 감지 시스템이 적극 도입되고 있다.

이 글에서는 전자공학적 관점에서 머신러닝을 활용한 디스플레이 결함 검사 시스템의 원리, 적용 방식, 기대 효과, 한계점까지 심도 있게 다루며, 특히 실제 회로 엔지니어의 시선으로 그 기술적 구현과정을 풀어본다.

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머신러닝을 활용한 디스플레이 불량 감지 시스템의 등장 배경

기존 AOI 방식의 한계

디스플레이 생산에서 AOI는 빠르게 이미지를 캡처하고 기준 이미지와 비교하는 방식으로 결함을 찾아낸다. 하지만 이 방법은 기준이 되는 마스터 이미지에만 의존하기 때문에 실제 다양한 불량 패턴을 대응하기 어렵다. 예를 들어 미세한 라인 끊김, 인셀 방식에서의 패턴 왜곡, AMOLED의 Mura 불량 등은 기존 알고리즘으로는 검출이 어렵다.

머신러닝 기술의 도입 배경

머신러닝은 다수의 불량 이미지 데이터를 학습시켜, 특정한 불량 패턴뿐 아니라 이전에 경험하지 못한 새로운 유형의 불량까지도 유추해내는 장점을 가진다. 특히 CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 한 영상 분류 기술은 패널 표면의 미세한 결함조차 높은 정확도로 탐지할 수 있다.

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AI 결함 검사 시스템의 핵심 구성 요소

이미지 수집 시스템

불량 감지를 위한 첫 번째 단계는 고해상도의 이미지를 확보하는 것이다. 일반적으로 고속 카메라와 고휘도 조명이 사용되며, 전극 라인이나 픽셀 단위까지 세부적으로 캡처할 수 있어야 한다. 이 과정에서 회로 노이즈나 EMI에 의한 간섭은 이미지 품질에 영향을 줄 수 있으므로, 카메라와 조명 시스템의 전자적 차폐 설계도 중요하다.

학습 데이터 구축

AI 모델을 학습시키기 위해서는 정상 이미지와 불량 이미지가 구분된 수천~수만 장의 데이터가 필요하다. 특히 실제 현장에서는 다양한 종류의 불량(스크래치, 라인 끊김, Mura, 이물질 등)이 발생하므로, 이들을 태그하여 정제된 데이터셋을 구축하는 작업이 핵심이다. 여기서 중요한 점은 '의도치 않은 오류 데이터'를 학습시키지 않도록 검증 프로세스를 철저히 해야 한다는 것이다.

모델 학습과 최적화

머신러닝 모델은 주로 CNN 기반으로 구성되며, 최근에는 Vision Transformer(ViT) 기반 모델도 일부 적용되고 있다. 일반적인 워크플로우는 다음과 같다.

1. 전처리 (이미지 보정, 정규화)
2. 피처 추출 (특징 맵 생성)
3. 모델 학습 (정상/불량 분류)
4. 검증 및 재학습 (정확도 향상)

실시간 적용 시스템

AI 모델이 학습되면, 실제 검사 장비에 탑재되어 실시간으로 이미지를 분석하게 된다. 이때 GPU 기반 연산이 일반적으로 사용되며, 처리 속도를 높이기 위해 FPGA나 ASIC 기반 AI 추론 가속기도 점점 상용화되고 있다.

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실제 생산 현장에서의 적용 사례

AMOLED 패널 생산라인에서의 활용

한 중견 디스플레이 업체에서는 AMOLED 패널의 수율 저하 원인이었던 Luminance Mura를 머신러닝으로 탐지하는 데 성공했다. 기존 AOI에서는 Mura의 패턴이 매우 유사해 오검출이 많았지만, CNN을 기반으로 한 모델은 픽셀 레벨에서 밝기 분포의 미세한 왜곡까지 감지하여 불량률을 20% 이상 줄이는 데 기여했다.

TFT 어레이 공정에서의 적용

TFT 공정에서는 특히 금속 패턴의 끊김이나 단선, short 불량 등이 자주 발생한다. 머신러닝 모델은 다양한 조도 조건에서 촬영된 이미지를 학습함으로써, 공정 조건이 다소 달라지더라도 일정 수준의 정확도를 유지하며 실시간 불량 감지가 가능하게 되었다.

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머신러닝 기반 결함 검출의 장점과 한계

장점

• 불량 검출 정확도 향상: 인간이 식별하지 못하는 미세한 패턴까지 인식 가능
• 검사 시간 단축: 실시간 분석이 가능하여 생산 속도 유지
• 새로운 불량 유형에도 적응: 과거에 없던 유형도 학습을 통해 인식 가능

한계점

• 데이터 구축 비용: 초기 데이터 수집 및 라벨링 비용이 상당
• 오검출 가능성: 학습이 미흡하거나 데이터에 편향이 있을 경우
• 장비 구축 비용: GPU, 고속 이미지 캡처 시스템 등 초기 투자 비용 존재

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앞으로의 방향성과 회로 엔지니어의 역할

AI 기반 결함 검사의 진화 방향

향후에는 단순히 이미지 기반 불량 검출을 넘어서, 전류, 전압, 신호 파형 데이터까지 통합하여 분석하는 멀티모달 불량 감지 시스템으로의 진화가 예상된다. 이를 통해 불량의 전기적 원인까지 함께 분석할 수 있게 되어, 조기 예방과 공정 개선에 더 큰 도움이 될 것이다.

회로 엔지니어의 새로운 역할

회로 엔지니어는 기존에는 디스플레이 회로의 설계와 공정 최적화에 집중했다면, 이제는 AI 알고리즘의 입력이 되는 센서 설계, 이미지 품질 개선을 위한 노이즈 제어, 전기적 테스트 시그널 최적화 등 다양한 역할로 확대되고 있다. 특히 AI 검사 장비와 기존 계측 시스템의 연동에 있어 회로적 관점에서의 튜닝이 필요해지면서, 엔지니어의 역량은 더 중요해지고 있다.

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마무리: AI는 디스플레이 수율 향상의 핵심 열쇠

디스플레이 제조에서 수율은 결국 품질 경쟁력이다. 그리고 그 품질은 정확한 검사로부터 시작된다. 머신러닝 기반의 결함 감지 시스템은 디스플레이 수율 향상이라는 난제를 풀 수 있는 실마리를 제공하고 있으며, 실제로 수많은 현장에서 빠르게 도입되고 있다.

하지만 AI도 만능은 아니다. AI가 현장에서 완벽하게 작동하기 위해서는 신뢰성 높은 데이터, 체계적인 학습 시스템, 그리고 전자 시스템에 대한 깊은 이해가 반드시 필요하다. 특히 회로 엔지니어의 입장에서, 전기적 신호와 시각적 불량 간의 관계를 분석하고 시스템적으로 구현해낼 수 있는 융합적 역량은 향후 AI 기반 디스플레이 생산 시스템의 성패를 가를 것이다.

이제는 단순히 '불량을 보는 시대'에서 '불량을 예측하고, 개선하는 시대'로 가고 있다. 그리고 그 중심에 바로 AI가 있다.