MLCC, 초소형·고적층일수록검사 트리거가 더 중요한 이유

MLCC 검사 공정 인사이트

AI 서버용 MLCC, 초소형·고적층일수록
검사 트리거가 더 중요한 이유

적층 수 600층 시대, 내부 균열을 잡으려면 카메라보다 트리거 타이밍이 먼저입니다.

AI 서버용 MLCC, 왜 검사가 더 어려워졌나

AI 서버 한 대에 들어가는 MLCC 수량은 일반 서버의 10배를 넘습니다. 고전압·고용량·고내열성을 요구하다 보니 적층 수가 600층을 넘는 초소형·초고용량 제품이 주류가 됐습니다.

📦

10배+

AI 서버 1대당
MLCC 탑재 수량

🔬

600층

AI 서버용
최대 적층 수

📈

3.3배

2030년 AI 서버
MLCC 수요 증가 전망

층수가 많아질수록 열처리 공정이 복잡해지고, 겉으로는 멀쩡해 보여도 내부에 미세 균열이 숨어있는 경우가 늘어납니다. 외관 검사만으로는 이 균열을 잡을 수 없습니다.

고배율 카메라가 정확한 타이밍에 정확한 위치를 찍어야 합니다.
그 '정확한 타이밍'을 결정하는 것이 트리거 분배기입니다.

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MLCC AOI 라인에서 트리거 오차가 만드는 3가지 증상

AI 서버용 주력 규격인 0402(1.0×0.5mm), 0201(0.6×0.3mm) 기준으로 카메라 한 픽셀이 수 마이크로미터를 담당합니다. 이 환경에서 트리거 타이밍이 10μm만 밀려도 검사 소프트웨어가 잡아야 할 균열이 화면 밖으로 벗어납니다.

1

고속 이송 구간에서 촬영 위치가 간헐적으로 밀립니다. 재현이 안 되기 때문에 원인 파악에 시간이 걸립니다.

2

다채널 카메라 구성에서 채널 간 타이밍 편차로 이미지 스티칭이 어긋납니다. 소프트웨어 보정의 한계를 넘어서는 오차입니다.

3

생산 설비 노이즈 유입 시 없는 트리거(유령 트리거)가 발생해 과촬영과 오검출이 반복됩니다.

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초소형 부품 검사에서 필요한 것 — 결정론적 타이밍

MCU 방식 분배기의 응답 지연은 수 μs~수십 μs, 그리고 이 값이 매번 다르게 발생합니다. 이 '들쭉날쭉함'을 지터(Jitter)라고 합니다.

❌ MCU 방식

지터(Jitter) 발생

응답 지연이 매번 다릅니다. 소프트웨어 보정 기준 자체를 잡을 수 없어 오차가 누적됩니다.

✅ ETIO (FPGA)

결정론적 동작

응답이 클럭 단위로 고정됩니다. 100ns 이내, 그리고 매번 동일합니다.

필요한 것은 빠른 응답이 아닙니다.
매번 동일한 타이밍 — 결정론적 동작이 핵심입니다.

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MLCC 검사 라인에서 ETIO가 해결하는 4가지

⚡

고속 테이프 피더 + 엔코더 동기화

엔코더 2채널을 FPGA 하드웨어 카운터로 직접 처리합니다. 이송 속도가 변해도 촬영 위치 정확도를 유지하며, 펄스 누락이 없습니다.

🎯

Working Area 특허 기능

MLCC 낱개 사이 공백 구간에서는 트리거가 발생하지 않도록 하드웨어 레벨에서 구간을 지정합니다. 불필요한 촬영을 줄여 처리 부하를 낮춥니다.

🛡️

갈바닉 아이솔레이션 — 유령 트리거 차단

프레스·소성로 등 고전류 설비 노이즈가 많은 MLCC 생산 환경에서 완전 갈바닉 아이솔레이션으로 유령 트리거를 원천 차단합니다.

📷

최대 8채널 병렬 출력

상면·하면 동시 검사, 측면 카메라 추가 등 다채널 구성에서도 전 채널 동시 출력으로 스티칭 오정렬이 없습니다.

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MCU vs ETIO — 한눈에 비교

체크 항목	❌ MCU 방식	✅ ETIO (FPGA)
응답 지연	수μs ~ 수십μs	100ns 이내
타이밍 일관성	매번 다름 (지터)	매번 동일 (결정론적)
고속 엔코더 대응	펄스 누락 위험	하드웨어 무손실 처리
유령 트리거 차단	없음	갈바닉 아이솔레이션
다채널 동시 출력	순차 처리 → 편차 발생	병렬 하드웨어 처리

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