유통기한 누락, 라벨 오류… 자동 검사로도 놓치는 이유
출하 직전, 유통기한이 누락된 제품이 발견되거나 수백 개 제품에서 라벨 위치가 틀어져 있는 상황, 식품업계 실무자라면 아찔할 상황입니다. 유통기한 및 성분 표기 오류는 납품 거절이나 클레임으로 이어질 수 있는, 실무자에게 민감한 사안이죠. 따라서 OCR(Optical Character Recognition·광학문자인식) 시스템을 이미 도입한 기업도 납품 전, 최종 검토는 사람이 다시 해야 하는 경우가 많습니다.
하지만 앞서가는 기업들은 다르게 움직이고 있습니다. 기존 OCR의 한계를 인식하고 AI 기술을 활용해 검사 체계의 신뢰도와 효율을 높이는 방식으로 전환하고 있는데요. 이 글에서는 풀무원이 AI 기술을 활용해 인쇄 정보 관리와 품질 검사 과정을 어떻게 개선했는지 살펴봅니다. 또한 우리 현장에 적용 가능한 AI를 구체적인 사례와 함께 소개합니다.
OCR 시스템 오류, 왜 반복될까?
OCR 시스템은 식품 제조 현장에서 유통기한, 원재료명, 영양 정보 등의 인쇄 정보를 자동 판독하는 도구로 널리 활용됩니다. 그러나 라벨 위치가 조금만 어긋나도 인식되지 않거나 틀린 정보가 그대로 통과되는 상황이 현장에서는 여전히 발생하고 있습니다.
이러한 문제는 OCR 시스템이 문자 위치를 ‘좌표 기반 규칙’으로 인식하는 구조에서 비롯됩니다. 예를 들어, ‘라벨 오른쪽 아래에 8자리 숫자가 있어야 한다’라는 조건을 입력하면 OCR은 그 위치에서만 문자를 판독합니다. 이 방식은 포장 형식이 고정되고 속도가 일정한 환경에서는 유효하지만, 라벨 위치 변화나 포장지 주름, 특수문자, 카메라 흔들림 등 다양한 변수 앞에서는 인식률이 급격히 떨어집니다. 여기에 공정 속도까지 빠르다면 OCR의 좌표 기반 방식은 한계에 부딪힐 수밖에 없습니다.
결국 사람이 육안으로 재확인하거나 아예 일정 비율의 표본을 뽑아 수동 검사를 실시하기도 하는데요. 시스템은 있지만 실질적인 품질관리는 여전히 사람 손에 맡겨져 있는 셈입니다.
풀무원은 OCR을 어떻게 활용하고 있을까
1. 포장지 인쇄 오류를 줄이기 위한 ‘OCR 품질관리 자동화’
풀무원은 인쇄 실수로 인해 생길 수 있는 포장 오류를 줄이기 위해, 제품 이미지에 포함된 문자 정보를 OCR로 추출하고 이를 AI가 자동으로 판별하는 품질관리 시스템을 구축했습니다.
제품의 이름, 내용량, 소비기한 등 표시사항이 제품 유형에 따라 제각기 다르게 배치되는 상황에서도 AI는 포장 이미지 내에서 문자 위치를 자동 인식하고 기준과 일치하는지 확인할 수 있는데요. 기존에는 제품 촬영 후 작업자가 정해진 정답지와 육안으로 비교하며 검수해야 했지만, 이제는 AI가 이미지를 읽고 정답지와 대조한 뒤 불일치 여부를 자동 검출합니다. 따라서 사전 오류 탐지율을 높이고, 품질관리 효율도 크게 향상시켰습니다.
2. 온라인몰 식품표기 검증 자동화로 ‘표시사항 오류 제로’에 도전
2023년, 풀무원은 자사 온라인몰에 AI 기반 ‘상품정보 모니터링 자동화 시스템’을 도입했습니다. 온라인몰에 업로드되는 상품 이미지 속 제품명, 영양정보, 소비기한, 용량 등 중요 표시사항을 OCR과 머신러닝 기술로 자동 인식해, 기준 데이터(정답지)와 비교 후 일치 여부를 자동 판별하는 방식인데요.
이전에는 사람이 모든 이미지를 수작업으로 검수하면서 오류를 발견하지 못하거나, 업무 과중으로 누락되는 경우가 발생했지만, 현재는 AI가 인식한 정보가 미리 설정한 기준과 다를 경우 자동 알림을 보내어 표기 오류를 사전 차단할 수 있는 체계를 갖췄습니다.
이처럼 풀무원은 OCR로 식품 표시기준 위반으로 인한 리스크를 줄이고, 소비자에게 더 신뢰받는 제품 정보를 제공하고 있습니다.
AI, 우리 회사에 도입하려면? 세이지 비전으로 시작하기
앞서 풀무원처럼 많은 식품 제조사가 고도화된 AI OCR을 도입하여 품질관리를 자동화하고 있습니다. 그렇다면 우리 현장에서도, OCR을 운영을 효율화하는 수단으로 활용할 수 있을까요?
식품 제조 현장에 최적화된 AI 솔루션, 세이지 비전
반복과 정밀함이 필요한 OCR 기술에는 단순 자동화가 아닌 현장에 최적화된 AI 시스템이 필요합니다. 세이지 비전은 식품 공정의 특성을 고려해 텍스트 위치가 아닌 ‘형식과 조건’을 기준으로 인쇄 정보의 적합 여부를 판별합니다. 따라서 라벨이 바뀌거나 생산 속도가 빨라져도 변화에 유연하게 대응하고, 복잡한 문자 형식이나 특수기호도 정확히 인식하죠.
이처럼 세이지 비전은 정확도, 속도, 안정성을 모두 갖추고 있는데요. 현장의 다양한 변수에도 무리 없이 적용할 수 있는 지능형 OCR 솔루션입니다.
세이지 비전 OCR이 식품 제조 현장에 최적화된 이유
1️⃣ 문자 위치를 자동으로 인식해, 소량 다품종 생산에도 유연하게 대응합니다.
식품 제조 현장은 시즌 제품, 리뉴얼 패키지 등으로 포장 디자인이 자주 바뀌며, 문자 위치도 라벨마다 제각각입니다. 기존 OCR 검사기는 지정된 좌표에만 텍스트가 있어야 제대로 인식할 수 있기 때문에, 제품이 바뀔 때마다 검사 영역을 수작업으로 설정해야 했습니다. 따라서 생산 중단, 인력 낭비, 검사 오류까지 반복적으로 발생했습니다.
하지만 세이지 비전의 OCR은 이미지 전체를 스캔해 문자의 위치를 자동 인식합니다. 텍스트가 상단에 있든, 옆면에 있든, 인공지능이 위치를 추적하고 내용을 판독한 뒤, 사전에 지정한 조건을 충족하는지 자동으로 판단하는 방식인데요. 기존처럼 ‘좌표 설정 → 위치 오류 → 재작업’이라는 비효율적 루틴을 제거하고, 다양한 품목을 다루는 생산 라인에서도 별도 설정 없이 즉시 적용할 수 있다는 점에서 작업 시간을 대폭 줄여줍니다.
게다가 ‘8자리 숫자+알파벳 조합’처럼 텍스트 형식 자체를 기준으로 검사 조건을 설정할 수 있기 때문에, 형태가 다른 제품도 자동으로 오류를 검출할 수 있죠.
2️⃣ 고속 생산라인에도 빠르게 텍스트를 인식합니다.
식품 제조업에서는 초당 수십 개 제품이 생산되는 고속 라인이 많습니다. 하지만 일부 OCR 시스템에서는 카메라 속도나 연산 지연으로 인해 텍스트를 놓치거나, 인식률이 급격히 떨어지는 문제가 있습니다. 종종 불량품이 검사를 통과하거나, 정상 제품이 잘못 판정돼 전체 공정이 중단되는 일도 발생하죠.
반면 세이지 비전 OCR은 고속 생산 라인에서도 안정적으로 작동하도록 설계됐습니다. 딥러닝 기반의 경량화된 모델이 고속 영상 스트림을 프레임 단위로 분석하며, 문자 인식 및 판별을 병렬 처리하기 때문인데요. 따라서 초당 수십 개 단위의 제품도 누락 없이 판독하며, 빠른 템포에서도 라인 정지 없이 검사를 연속적으로 진행할 수 있습니다.
세이지 비전으로 식품 종합 품질 관리까지
식품 제조 현장에서는 포장 단계에서 OCR에 더불어, 제품의 내용물 상태까지 함께 관리가 필요한데요. 세이지 비전을 도입하면 OCR 기능 포함 다양한 품질 검사 항목을 하나의 시스템에서 함께 활용할 수 있습니다.
세이지로 품질 관리하기 1️⃣ 표면 검사
표면 검사는 제품에 생긴 긁힘, 기포, 갈라짐 등의 손상 여부를 자동으로 식별합니다. 이 기능은 냉동면, 반찬류처럼 외관이 중요한 제품에서 특히 효과적인데요. 세이지 비전은 감지된 손상 유형을 자동으로 기록하고 리포트 형태로 반복 패턴을 시각화해 품질관리 개선에 활용할 수 있도록 지원합니다.
세이지로 품질 관리하기 2️⃣ 실링 검사
실링 검사는 육안으로는 확인하기 어려운 미세한 포장 결함을 감지합니다. 이 기능으로 수분이나 산소 유입을 차단하고 제품의 보존성을 높일 수 있죠. 포장 결함을 사전에 감지한다면 유통 과정에서 발생할 수 있는 변질 이슈와 그에 따른 클레임을 줄일 수 있습니다.
세이지로 품질 관리하기 3️⃣ 이물 검사
용기 안팎에 부착된 이물질이나 작은 파편을 자동으로 감지합니다. 포장의 투명도나 배경색, 조명 밝기 같은 변수에도 영향을 받지 않고 안정적으로 작동해 사람 눈으로는 놓치기 쉬운 미세 이물까지 포착할 수 있습니다.
포장지 표기 관리부터 품질 관리까지! 세이지 비전으로 한 번에 시작하기
풀무원과 같이 앞서가는 식품기업은 이미 AI를 활용한 품질관리를 시작했습니다. 고속 공정에서도 무리 없는 생산을 비롯해, OCR을 활용한 운영 효율화가 필요하다면 세이지 비전을 더 알아보세요.
세이지 비전은 AI 기반 OCR부터 실링, 표면, 이물 검사까지 한 번에 대응할 수 있는 올인원 솔루션입니다. AI OCR이 있어도 라스트 터치는 인간이 해야 했던 우리 제조공장에도 지금 혁신을 들여보세요!
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