SMT 공정에서 X-선 검사 장비 적용.

5G 및 IoT 디바이스의 소형화 물결 속에서 X-레이 검사는 미크론 수준의 솔더 조인트 브리징과 보이드 현상을 정확하게 감지하여 회로 기판 수율을 99.9%라는 새로운 차원으로 끌어올렸습니다. 리플로우 솔더링 곡선을 최적화하여 0.15mm 피치 QFP의 브리징 결함률을 1.2%에서 0.08%로 급감시켰습니다. AI 딥러닝과 나노 CT 기술은 전자제품 제조의 '무결점' 미래를 위한 길을 열어가고 있습니다. 그러나 여전히 몇 가지 도전 과제와 단점이 있어 주의와 개선이 필요합니다. 또한 X-Ray 검사의 효율성은 기계의 핵심 매개변수와 밀접하게 연관되어 있습니다. 따라서 이 글에서는 SMT 분야의 X-Ray 검사기 적용 분야, 과제, 향후 동향 등 종합적인 개요를 제공하고자 합니다. 

먼저 SMT 공정의 주요 결함 및 품질 문제에 대해 논의하고자 합니다. SMT는 전자 제품 제조의 핵심 공정으로, 납땜 접합부의 품질이 회로 기판의 신뢰성과 수명을 직접적으로 결정합니다. 그러나 고속 배치 및 리플로 솔더링 공정에서는 일반적으로 AOI로 식별하기 어려운 약 4가지 유형의 결함이 있습니다. 첫 번째 유형은 솔더 브리징으로, 인접한 핀 사이에 실수로 납땜이 연결되어 단락이 발생하는 경우입니다. 이 유형의 결함은 전체 결함 중 15~20%를 차지합니다. 유형 2는 솔더 조인트 내부의 기포 비율이 10%를 초과하여 열 저항이 증가하고 부품 수명이 30% 이상 감소하는 보이드, 유형 3은 솔더가 완전히 녹지 않아 접촉 저항 이상 및 간헐적인 오작동을 일으키는 냉납, 유형 4는 BGA/CSP 패키지 오프셋이 핀 피치의 20%를 초과하면 신호 전송이 실패하는 부품 정렬 불량이 있습니다. 

기존의 AOI는 표면 결함만 감지할 수 있으며, BGA 및 QFN과 같은 숨겨진 솔더 조인트의 내부 결함에는 무력합니다. 그러나 X-Ray 검사는 투과형 이미징 기술을 통해 이 문제를 해결할 수 있는 핵심 솔루션이 되었습니다. 이것이 바로 X-Ray 검사기가 현재 SMT 분야를 선도하고 있는 이유입니다.

둘째, 이미지 형성 원리를 중심으로 엑스레이 검사 기술의 몇 가지 원칙과 장비의 핵심 파라미터에 대해 설명하고자 합니다. 언급할 만한 세 가지 원칙이 있습니다. 첫 번째 원리는 재료 흡수 차이입니다. 그 이유는 주석 기반 합금과 같은 솔더가 FR-4 및 동박과 같은 PCB 기판의 X선 흡수 계수와 대조적이기 때문입니다. 특히 주석의 감쇠 계수는 구리보다 40% 낮고, 두 번째 원리는 토모 합성: 기계가 2~5μm의 해상도로 다각 투영을 통해 3D 이미지를 재구성하여 캐비티 볼륨과 브리지 위치를 정확하게 정량화할 수 있기 때문이며, 세 번째 원리는 AI 지원 분석: 기계가 잘 알려진 CNN과 같은 컨볼루션 신경망을 사용하여 오류율이 0 미만인 결함 유형을 자동으로 라벨링할 수 있기 때문입니다.수동 육안 검사의 오류율이 약 51%인 것에 비해 31%에 불과합니다. 다음으로 산업 등급 표준 파라미터가 SMT 검사에 미치는 영향에 대해 간단히 언급하고자 합니다. 첫째, ≤1μm의 해상도로 0.1mm²보다 작은 마이크로 브리지 및 보이드도 정확하게 식별할 수 있습니다. 둘째, 시간당 10개 이상의 보드 감지 속도로 최대 84,000CPH를 달성할 수 있는 Nectec 픽 앤 플레이스 머신과 같은 SMT 라인의 고속 생산 라인 사이클에 맞출 수 있습니다.

다음은 방사선량으로, 사이클당 ≤1μSv에 도달할 수 있습니다. IEC 62494 표준을 준수하기 때문에 작동 안전을 보장하고 부품 손상을 방지합니다. 마지막으로 투과 능력은 120kV/200W에 달하며 6층 PCB와 금속 차폐 부품의 검사를 지원합니다.

셋째, 과거 고객사의 SMT 생산 라인에서 Nectec의 엑스레이 검사기를 사용한 대표적인 실제 시나리오 한 가지를 소개하고자 합니다. 한 자동차 전장 제조업체 고객이 ECU 제어 보드 생산의 X-Ray 검사 과정에서 0.20mm 피치 QFP 패키지 핀의 브리징을 발견한 적이 있습니다. 리플로우 솔더링 온도 곡선을 조정하여 브리징 결함률을 1.3%에서 0.09%로 줄였습니다.

넷째, 엑스레이 검사기의 미래 전망에 대해 몇 가지 말씀드리고자 합니다. 첫 번째는 AI 딥러닝입니다. 이를 사용하면 잘 알려진 GAN을 사용하여 적대적 네트워크를 생성하여 적응형 프로세스 매개변수 최적화를 달성하는 등 결함 특징 데이터베이스를 자체 학습할 수 있다는 장점이 있습니다. 다음은 CT 단층 촬영입니다. Nectec의 NX-CT160과 같은 최신 나노 스케일 CT 장비는 서브미크론 수준의 결함 분석을 지원합니다. 마지막으로 멀티모달 융합이 있습니다. 이 대규모 모델은 X-레이, 열화상 및 음향 감지 데이터를 통합하여 종합적인 품질 모니터링 시스템을 구축할 수 있습니다. 

결론적으로, 현재 세계는 5G와 IoT 디바이스의 소형화 및 고밀도 통합이 주도하고 있습니다. X-Ray 검사는 SMT 공정에서 품질 관리를 위한 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 솔더 브리징 및 보이드와 같은 숨겨진 결함을 정확하게 식별함으로써 회로 기판 조립 수율을 99.9% 이상으로 높이는 동시에 품질 비용을 30% 이상 절감할 수 있습니다.

앞으로 디바이스 인텔리전스와 검사 속도의 지속적인 혁신으로 X-레이 기술은 "무결점"이라는 목표를 향해 전자 제품 제조 산업을 더욱 발전시킬 것입니다.