LG AI연구원, 비전 검사 AI의 한계를 뛰어넘다

전자제품의 핵심 부품인 PCB(인쇄회로기판) 제조 공정에서는 미세한 결함을 찾아내는 비전(Vision) 검사가 매우 중요하다. 하지만 기존의 지도학습 방식은 불량 데이터가 매우 적은 희소성 문제, 새로운 불량 유형 학습 시 과거 지식을 잊는 파괴적 망각(Catastrophic Forgetting), 그리고 고된 재검증 작업이라는 한계가 있었다.

이를 해결하기 위해 LG AI연구원과 LG이노텍, LG전자 공동 연구진은 비지도 이상 탐지(Unsupervised Anomaly Detection) 기술을 적용했다. 이 방식은 불량 데이터를 라벨링할 필요 없이, 정상 제품의 특징만을 학습하여 기준을 벗어난 것을 이상치로 판별한다.

연구진은 **대조 학습(Contrastive Learning)**을 활용해 기존 비지도 학습 모델의 낮은 정확도를 극복했다. 양품 데이터에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 기법을 적용하여 모델이 정상 제품의 본질적인 표현(Representation)을 학습하도록 유도했다.

특히 기판 소재의 도메인 특성을 반영하여, 밝기 변화나 회전 등은 정상 범주로, 일부를 잘라내거나 붙이는 변형은 불량으로 구분하도록 설계했다. 이 기술은 실제 생산 라인에 적용될 예정이며, 비지도 학습 기반의 최초 상용화 사례가 될 전망이다.