• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권6호
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• pp.15-21
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• 2024

최근 정부의 AI 및 반도체 인재 양성 정책에 부응하여, 본 연구는 AI 딥러닝 기술을 활용하여 RGBA 색 공간에서 반도체 칩을 효과적으로 분류하고 결함을 검출하는 방법을 제안하고 있다. 반도체 칩의 품질 보증과 결함 검출은 전자 기기의 신뢰성과 성능을 보장하는 데 필수적이다. 그러나 전통적인 검사 방법은 주로 시각적 검사 와 기계 측정, 전기적 테스트를 포함하며, 이러한 방법은 시간이 많이 소요 되고, 최첨단 장비의 비용이 많이 들고 검사로 인해 많은 생산 환경에 비효율적 이라는 것이다. 이를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 이미지 분석 기법이 자동화된 검사 시스템에서 주목받고 있다. 이번 실험을 통해 RGBA 색 공간을 활용한 딥러닝 모델이 반도체 칩의 결함 검출 및 분류에서 뛰어난 성능을 발휘함을 확인하였다. 특히 알파 채널을 포함한 RGBA 색 공간이 기존 RGB 색 공간 모델보다 결함 검출에 있어 더 정확하고 정밀한 결과를 적은 학습으로도 제공한다. 이번 실험 결과는 RGBA 색 공간이 딥러닝 기반 결함 검출 시스템에서 중요한 역할을 할 수 있음을 시사하며, 향후 다양한 데이터셋과 조건에서의 추가 실험을 통해 이 방법의 활용 범위를 넓힐 수 있을 것이다. 이러한 모델은 반도체 제조 공정의 자동화와 품질 향상에 기여할 가능성이 크다. 본 연구는 RGBA 색 공간의 장점을 활용하여 반도체 칩 검사 과정의 정확성과 효율성을 향상시키고자 한다.