일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2023.8.10

심층학습으로 전자 재료의 검사 시간을 1/140 단축
레조낙, 액정표시장치와 LIB 전자재료 등

레조낙(RESONAC, 도쿄)은 액정표시장치(LCD)와 리튬이온 2차전지(LIB) 등에 사용되는 전자 재료의 검사를 효율화하는 기술을 개발했다. 심층학습(딥러닝)에 의한 화상(畵像) 해석 기술을 이용해 검사 시간을 단축했다고 한다.

구체적으로는, 이방성 도전 필름(ACF)에 사용되는 솔더 입자의 검사 시간을 140분의 1로, 리튬이온 2차전지의 정극용 도전조제에 사용되는 흑연(Graphite) 섬유에 대한 검사 시간을 3분의 1로 단축했다.

레조낙에 따르면, 지금까지의 검사 공정은 육안으로 실시되기 때문에 시간이 걸렸으며, 검사원 별로 검사 시간의 편차가 있었다. 심층학습에 의한 화상 해석 기술을 사용하면 자동화할 수 있지만, 학습용 화상을 다수 마련해야 하고, 전문 기술자나 고성능 컴퓨터 등이 필요하다는 과제가 있었다. 이를 해결하기 위해 레조낙은 다음의 3가지 대응으로 과제를 해결했다.

[1] 적은 화상으로도 기능하는 ‘화상 해석 기술’을 적용했다. 심층학습에서는 수 천 장 규모의 학습용 화상이 필요한 케이스가 있다. 레조낙은 1장의 화상에서 복수의 학습용 화상을 얻는 기술과 다른 데이터를 이용한 학습 모델을 튜닝하는 ‘전이(轉移) 학습’을 이용해 십여 장 정도의 적은 학습용 화상으로 심층학습을 이용할 수 있도록 했다.

[2] 검사에 사용되는 심층학습 기술의 범위도 좁혔다. 심층학습을 다루는 기술자 육성에는 시간이 걸린다. 그래서 이용 기술을 중요 항목으로 좁혀 전문 기술자를 단기간에 육성할 수 있도록 했다. [3] 웹 어플리케이션을 도입했다. 개발 기술을 클라우드 서버에 저장해 사용자가 모바일 PC에서 이용할 수 있도록 했다. 유지보수 관리도 쉬워졌다고 한다.

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