본 과제는 AP(Application Processor)와 메모리 통합 패키지의 메모리 기능을 시험하는 장비 개발 연구임. 딥러닝 기반 AI 기술로 제품 결함을 정밀 검출하고, 온도 조절 및 소음/진동 분석을 통해 장비 안정성을 확보하는 것이 목표임. 연구 목표는 결함 검출 딥러닝 알고리즘 개발 및 소음/진동 결함 알고리즘 경량화 최적화를 통한 장비 결함 검증 및 통합 적용에 있음. 핵심 연구 내용은 비전 시스템 보드 제작, 딥러닝 기반 결함 검출 및 문자/바코드 인식 알고리즘, 소음/진동 기반 딥러닝 알고리즘 개발임. 더불어 펠티어 등 온도 제어 시스템을 포함한 통합 장비 개발, 비전 이미지 화질 및 광학 시스템 조명 튜닝, 딥러닝 모델 경량화 및 임베디드 최적화를 수행함. 기대 효과는 다양한 AP 환경 구성이 가능한 테스트 보드 개발로 모바일 및 Automotive용 AP 환경 구현이 가능함. 또한, 열전 소자를 활용한 개별 디바이스 온도 조절과 Edge AI 기반 소음/진동 분석으로 핸들러 오류를 사전 진단하여 장비 멈춤을 예방하고, 비전 시스템 최적 제어로 메모리 디바이스 테스트의 효율성과 정확도를 높이는 데 있음.