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Scientific Reports 12권, 기사 번호: 12559(2022) 이 기사 인용

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우리는 인쇄 회로 기판(PCB)에 존재하는 제조 결함 유형을 빠르고 정확하게 감지하고 분류하기 위해 단일 단계 물체 감지 모델을 사용하는 완전한 딥 러닝 프레임워크를 보고합니다. 우리는 전체 모델 아키텍처를 설명하고 동일한 PCB 결함 데이터 세트를 사용하여 현재의 최첨단 모델과 비교합니다. 이러한 벤치마크 방법에는 결함 감지 및 식별을 위한 ResNet50, RetinaNet 및 YOLO(You-Only-Look-Once)를 사용하는 Faster Region Based Convolutional Neural Network(FRCNN)가 포함됩니다. 결과는 우리 방법이 저해상도 이미지를 사용하여 테스트 샘플에서 98.1% 평균 평균 정밀도(mAP[IoU = 0.5])를 달성한다는 것을 보여줍니다. 이는 저해상도 이미지를 사용한 최신 기술(YOLO V5m)보다 3.2%, 고해상도 이미지를 사용한 최신 기술(FRCNN-ResNet FPN)보다 1.4% 향상된 성능이다. 더 나은 정확도를 달성하는 동시에 우리 모델은 최첨단 FRCNN-ResNet FPN(23.59M) 및 YOLO V5m(20.08M)에 비해 대략 3배 더 적은 모델 매개변수(7.02M)를 필요로 합니다. 대부분의 경우 PCB 제조 체인의 주요 병목 현상은 품질 관리, 신뢰성 테스트 및 결함이 있는 PCB의 수동 재작업입니다. 초기 결과를 바탕으로 우리는 이 모델을 PCB 제조 라인에 구현하면 생산 수율과 처리량을 크게 늘리는 동시에 제조 비용을 크게 줄일 수 있다고 굳게 믿습니다.

인쇄 회로 기판(PCB)은 대부분의 전자 제품을 지원하는 기반입니다. 이는 일반적으로 적층 재료가 포함된 유리 섬유 및 복합 에폭시로 만들어집니다1. PCB 수준의 제조 결함은 제품 수준의 치명적인 결함으로 이어질 수 있습니다. 따라서 PCB는 최적의 작동과 제품 신뢰성을 보장하기 위해 최고 수준의 정밀도로 제조되어야 합니다. 전 세계적으로 전자 제품에 대한 수요가 증가함에 따라 제조 결함을 효율적이고 정확하게 감지하는 것이 필수적입니다. Industry 4.0 혁명의 일환으로 새로운 데이터 및 기계 학습 기반 기술을 구현하여 제품 및 프로세스 품질을 향상시킬 수 있습니다2. ZDM(Zero Defect Manufacturing) 패러다임은 또한 데이터 기반 방법을 활용하여 결함 있는 제품이 생산 공정을 통과하지 못하도록 함으로써 제조 지속 가능성을 향상시키는 것을 목표로 합니다3. 이 접근 방식은 감지, 복구, 예측 및 예방을 결합합니다4. 기존의 품질 개선(QI) 방법이 감지-수리에 중점을 두는 반면, 제조 산업은 이제 제조 결함을 예측하기 위해 데이터 기반 방법을 사용하는 예측-예방 패러다임으로 전환하고 있습니다5. PCB 산업은 전통적인 검사 도구를 사용하여 품질 검사를 전담하는 대규모 인력을 교육하고 유지하기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다6. 이 프로세스는 종종 제조 프로세스에서 원치 않는 대기 시간을 초래합니다. 더욱이, 부품을 물리적으로 검사하는 것은 비용이 많이 들고 힘든 일입니다. 따라서 대부분의 제조 회사는 배치 검사에 의존합니다. 그러나 일괄 검사를 통해 제조업체는 제조 공정이 끝날 때 무결점이라는 ZDM 원칙을 준수할 수 없습니다. 제품 맞춤화의 중요성이 커짐에 따라 생산 배치 크기가 작아짐에 따라 결함률도 증가하고 있습니다7. ZDM의 하위 분야인 가상 계측(VM)에서 데이터 기반 방법은 제품의 품질을 추정하고 예측하는 데 도움이 됩니다8. 이러한 방법은 저비용 품질 지표를 활용하여 보다 복잡한 지표를 도출하여 비용 효율성을 크게 향상시킵니다8. 새로운 기계 학습 기반 컴퓨터 비전 기술은 연구자들이 가상 계측을 품질 검사에 적용하는 데 도움이 되었습니다9

구리 패턴의 다양한 유형의 결함이 PCB에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 치명적인 결함이 되어 장치가 즉시 작동하지 않게 될 수 있습니다. 이는 또한 잠재적인 결함이 되어 장치 성능을 방해하고 작동 수명을 단축시킬 수도 있습니다10. 에칭 및 도금 공정 중에 이상 현상으로 인해 구리가 과잉되거나 구리가 누락될 수 있습니다. 또한 불완전한 프로세스로 인해 전도성 물질이 원치 않게 증착되고 단락이나 스퍼와 같은 결함이 형성될 수 있습니다. 반면에 과도한 처리는 구멍 누락, 개방 회로 및 마우스 바이트로 이어질 수 있습니다. 잘못된 툴링으로 인해 누락된 구멍이 생길 수도 있습니다. 타이밍이 잘못되면 기계적 등록 오류, 먼지 오염 또는 베어 PCB 보드에 있는 전기분해로 인한 기포가 발생할 수 있습니다. 문헌은 가장 일반적인 PCB 제조 결함과 그 원인에 대한 광범위한 요약을 제공합니다11.