LG AI Research, AI 비전 검사의 한계 극복

전자제품의 핵심 부품인 PCB(인쇄 회로 기판) 제조 공정에서 **비전 검사(Vision Inspection)**는 제품의 결함을 찾아내는 필수적인 과정이다. 특히 LG Innotek이 주력하는 기판 소재 분야는 밀리미터 단위의 정밀도가 요구되어 미세한 결함도 허용되지 않는다.

기존의 Supervised Learning(지도 학습) 기반 비전 검사는 세 가지 주요 한계에 직면해 있다.

• 결함 데이터 부족: 정상 제품에 비해 결함 발생 빈도가 매우 낮아 학습을 위한 데이터 확보가 어렵다.
• Catastrophic Forgetting(파괴적 망각): 새로운 유형의 결함을 학습할 때 기존에 학습한 정보를 잊어버리거나, 재학습 시 막대한 리소스가 소모된다.
• 검증의 어려움: AI의 분류 결과를 신뢰하기 위해 사람이 일일이 샘플을 확인해야 하는 번거로움이 있다.

이를 해결하기 위해 LG AI Research, LG Innotek, LG Electronics는 공동 연구를 통해 **Self-supervised Representation Learning(자가 지도 표현 학습)**을 포함한 새로운 AI 기술을 적용했다. 이 기술은 정상과 비정상을 별도로 학습하는 대신, 정상의 특징을 학습하여 이와 다른 모든 것을 이상치로 분류하는 Unsupervised Anomaly Detection(비지도 이상 탐지) 방식을 활용한다.