[세이지 용어집] OCR - 세이지 SAIGE, AI that works.

한 줄 정의

OCR(광학 문자 인식)은 이미지·스캔 문서 속 텍스트를 AI가 자동으로 인식해 디지털 데이터로 변환하는 기술로, 제조 현장의 제품 코드·로트 번호 자동 판독에 활용됩니다.

OCR의 특성

전통적인 OCR은 깨끗한 인쇄물에서만 잘 작동했지만, 딥러닝 기반 OCR은 흐릿한 글씨, 각도가 틀어진 텍스트, 표면이 울퉁불퉁한 케이스에서도 인식률이 크게 향상됐습니다. 바코드나 QR코드를 읽기 어려운 상황에서도 텍스트 자체를 직접 인식해 추적성을 확보할 수 있습니다.

OCR이 필요한 이유

입력 오류 제거

사람이 일련번호를 손으로 입력하면 오탈자가 생기지만, OCR은 자동으로 정확히 기록해 수작업 오류를 없애고 추적성을 확보합니다.

문서 디지털화

종이 문서, 납품서, 검사 기록지 등을 디지털화해 ERP·MES 시스템과 연동할 수 있어 데이터 관리 효율이 올라갑니다.

추적성 유지

바코드 인쇄가 어렵거나 손상된 경우에도 제품 텍스트를 직접 읽어 품질 추적과 이력 관리를 유지할 수 있습니다.

실제 업무 적용 사례

한 부품 업체는 제품 표면에 각인된 일련번호와 로트 번호를 작업자가 눈으로 보고 시스템에 입력해, 오타와 누락이 잦고 추적성이 떨어졌습니다. 기존 바코드는 표면이 거칠거나 손상되면 읽기 어려웠습니다. 딥러닝 기반 OCR을 도입해 반사가 심하거나 기울어진 표면의 텍스트까지 자동으로 인식하자, 입력 오류가 사라지고 제품 이력을 정확히 추적·관리할 수 있게 되었습니다.

자주 묻는 질문

OCR과 바코드 스캐너의 차이는?

바코드 스캐너는 정해진 바코드·QR코드 형식만 읽습니다. OCR은 이미지 속 텍스트 자체를 읽기 때문에 바코드 없이도 제품 번호나 문자 정보를 인식할 수 있습니다. 바코드가 없거나 손상된 경우, 또는 제품에 직접 각인·인쇄된 텍스트를 읽어야 할 때 OCR이 유리합니다.

표면 상태가 나빠도 OCR이 가능한가요?

딥러닝 OCR은 일반 OCR보다 훨씬 강인합니다. 반사가 심한 금속 표면, 기울어진 각도, 저해상도 이미지에서도 인식률이 높습니다. 다만 극도로 심한 오염이나 마모된 텍스트는 여전히 한계가 있어, 조명과 카메라 설치 각도 최적화가 함께 필요합니다.

OCR은 제조 현장에서 어떻게 활용되나요?

제품 표면에 인쇄·각인된 일련번호·로트 번호·유통기한을 카메라로 읽어 자동으로 시스템에 입력하는 데 쓰입니다. 수기 입력 오류를 없애고 추적성을 확보하며, 바코드가 없거나 손상된 경우에도 텍스트를 직접 인식해 이력을 관리할 수 있습니다.

OCR의 특성

OCR이 필요한 이유

실제 업무 적용 사례

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