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[TECH REPORT-AI검사장비⑤] C사 상품 포장과 라벨 검사 위한 AI검사 도입 사례

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헬로티 임근난 기자 |

 

AI비전검사 전문기업 트윔이 2018년 첫 개발한 이래 짧은 시간 동안 다양한 산업군에 인공지능(AI)비전검사 장비를 구축했다. 기획 연재의 다섯 번째 성공사례로, 트윔이 진행했던 C사의 상품 포장과 라벨 검사를 위한 AI비전검사기 구축사례를 소개한다.

 

고객사 소개

 

C사는 1953년 국내 최초 설탕을 생산한 이래 지금까지 음식을 만드는데 필요한 조미료를 개발해 온 회사다. 현재는 오늘날 밥상을 더욱 편리하게 그러나 영양과 맛은 강화한 간편 요리 재료로 모든 이들에게 요리의 즐거움을 주고 있다. 이제는 K-Food로 한국의 맛을 세계화하는 데에 앞장서고 있다.

 

고객사의 공정 환경 소개

 

해당 공정은 올리고당 제품으로 제품 주입 후 캡실링 검사, 앞면 뒷면 라벨지 부착 검사 및 일부인 검사를 진행하고 있다. 또 동일 라인에서 다양한 단량과 제품을 생산하고 있었다. C사는 해당 공정에 AI VISION 검사를 적용하게 되었다.

 

고객사가 트윔을 선택하게 된 이유

 

해당 고객사의 경우 글로벌 VISION 제품으로 공정 내 검사시스템이 적용되어 있었다. 하지만 룰-베이스 검사만으로 적용되어 있어 과검 및 미검이 발생되고 있었다. 더군다나 다양한 제품에 대한 대응이 되지 않아 생산 제품 변경 시마다 광학 설정을 변경해야 하는 번거로움이 있었다.

 

이때 룰-베이스 및 AI 검사를 적용할 수 있는 트윔을 선택하게 되었으며, 더군다나 제품 변경 시마다 광학 변경을 해야 하는 불편함과, 검출력 차이가 발생되는 불합리 부분을 트윔이 해결해 주길 원했다.

 

트윔의 기술적 제안

 

◇ Mission 1. 로고 라벨 위치 정중앙 확인 및 캡씰링 유무 검사

상품의 얼굴인 로고 라벨의 위치는 늘 한결 같은 위치에 있어야 하며, 한 치의 틀어짐이 없어야 한다. 그런데 미세하게 라벨이 틀어져 있거나 구겨져 있는 상품이 종종 발견되었다. 육안검사로는 정확도를 확인할 수 없어 룰-기반의 검사시스템을 도입하여 불량 여부를 확인하고 있었지만, 룰-기반의 한계에 도달하여 불량을 완벽하게 발견하지 못하는 경우가 빈번했다.

 

트윔은 미검과 빠른 검사 속도를 위해 1차적으로 캡, 로고 마크, 라벨 이 3가지를 검출 못할 시, 미 부착으로 판정했다. 2차적으로는 캡씰링 유무를 검출하여 양·불량을 판정했다. 3차적으로는 위의 1·2차에서 통과된 상품을 대상으로 캡과 로고 중점을 이어 중심을 잡고, 로고 중점의 선을 그어 각도를 측정하여 각도 값을 받은 후, 각도 범위를 설정하여 양·불량을 판정했다. 그랬더니 미세한 차이를 발견할 수 있었다.

 

 

◇ Mission 2. 전체 상품 모형 검출 및 상품 정보 라벨의 문자열 검사

후면에 부착될 라벨은 유통기한을 비롯하여 상품에 대한 다양한 정보를 포함하고 있는 중요한 부분이다. 또, 상품정보를 기호화한 바코드까지 훼손 없이 검출이 되어야 하는 요구사항이 있었다.

 

트윔은 1차적으로 라벨을 검출하여 정상 영역 범위 안에 있는지 여부를 확인하여 양·불량을 판정하였고, 2차적으로 유통기한의 정보를 받아 비전에서 년, 월, 일을 분류했다. 3차적으로 바코드를 검출 못하면 미 부착으로 판정했다. 4차적으로는 위의 1·2·3차 검사를 통과한 제품을 대상으로 제품 전체 모형을 검출하고, 그 모형과 바코드의 중점을 이어 각도 값이 범위를 설정하여 양·불량을 판정했다.

 

 

◇ Mission 3. HW 조작 없이 생산 제품 촬영하여 검증 진행

기존의 시스템에서는 제품 생산 변경 시 카메라 위치가 변경되어야만 했었다. 카메라 위치가 변경되니 조명 위치, 밝기, 검사 조건이 늘 변경되어야 하는 건 당연했다. 또, 일부인 검사 시에는 OVR을, 캡 비닐 검사에서는 조명 값에 영향을 받았다.

 

트윔은 기존 시스템을 유지한 상태에서 추가 광학 구성을 진행하여 제품 생산 시 광학 세팅 변경이 없도록 하였고, 캡 비닐 검사 및 일부인 검사에는 딥러닝 검사를 도입하여 년, 월, 일의 단위 인식은 물론이고 입력 시스템과 비교가 가능하도록 설정했다.

 

 

결과

 

트윔은 포장지 라인 검사 기구 셋업 및 검사 프로그램 적용하기 위해 고객사가 구축한 룰-기반 비전 검사 시스템을 인공지능 시스템으로 업그레이드했다. 그리하여 트윔의 인공지능 검사 소프트웨어인 MOAI와 기존 사용하던 카메라를 활용하였고, 신규 비전을 적용하기 위해 환경에 맞는 광학 기구를 개발했다. 프로그램 및 검사 모델 안정화를 위해 현장 대응을 진행한 결과 2달 만에 이 프로젝트를 완료할 수 있었다.

 

세팅 시간이 줄어듦에 따라 생산성은 높이고 불량률은 낮추는 두 마리 토끼를 모두 잡게 되었다. 무엇보다 트윔과 함께 인공지능 검사설비 도입을 주도한 고객사 담당자는 해당 프로젝트를 통해 C사의 전 세계 공장에 적용한 AI 프로젝트 중 최우수상을 받는 쾌거를 이루게 되었다.

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