식품 제조 공정 내
SAIGE 솔루션의 검사 영역
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AI 기반 제조 공정 모니터링 SAIGE VIMS 검사 영역
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고속 생산 라인에서 제품 탈락 감지
- 고속 생산 라인에서 경로 이탈, 쓰러짐, 제품 탈락 등 장비 고장으로 이어질 수 있는 공정 이상을 실시간 모니터링
- 실시간 알림 및 자동 리포트 제공 등 HACCP 생산 환경에 맞춰 빠른 대응과 기록 관리 지원
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예측 불가한 공정 이상 감지
- 비지도 기반 이상 감지 기능을 통해 사전 학습 없이도 예측 불가한 공정 이상 발견하여 대규모 폐기 및 손실 방지
- AI 모델 학습 및 업데이트를 통한 지속적인 공정 개선
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AI 기반 머신 비전 SAIGE VISION 검사 영역
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이물 검사
- 비정형 결함 검출 기능을 통해 피막 찢어짐과 속 재료 노출 등 다양한 형태로 발생할 수 있는 불량을 정확하게 탐지 가능
- AI 기반 머신 비전 기술로 룰베이스 검사 대비 미검 및 과검 개선
- 발생률은 낮지만 리콜 사태 등 치명적인 손해를 불러올 수 있는 식품 이물 혼입도 가상 결함 생성(Defect Generation) 기능을 통해 결함 검출 정확도 향상
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패키지 검사
- 눈으로 확인하기 어려운 포장 내부 내용물까지 엑스레이 이미지 분석을 통해 검사 가능
- 식품 변질 및 위생에 큰 영향을 줄 수 있는 패키지의 미세 크랙 등 외관 검사 수행
- 저품질 이미지 보정(Image Enhancement)을 통해 투명·반사 재질 포장재의 검사 정확도 확보
- 비정형 결함 검출을 통해 신규 및 시즌 한정 패키지 적용, 자재 변경 시에도 빠른 대응 가능
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최종 외관 검사
- 패키징 과정에서 발생할 수 있는 포장 불량, 인쇄 불량 등 검사
- OCR 기능을 통해 유통기한, 라벨 등의 작은 크기의 인쇄 오류까지 감지
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철저한 식음료 품질관리를 가능하게 하는
SAIGE VIMS · VISION 의 기술 경쟁력
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고속 공정에서의 생산성 극대화
- 신선도 유지가 중요한 식음료 공정에서는 고속 공정을 유지하는 것이 중요함
- 영상을 기반으로 공정 및 결함을 연속적으로 추적 및 분석하여 공정을 멈출 필요 없이 검사 가능
- 1초에 최대 60개까지 딥러닝 기반 검사 가능
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순간적인 온·습도 변화에도 결함을 정확하게 검출하는 영상 기반 검사
- 기포나 김 등 식음료 공정에서 발생하기 쉬운 순간적인 변화로 인해 결함 검출률에 영향을 줄 수 있음
- 단일 프레임에서 확인하기 어려운 결함도 영상을 기반으로 연속적으로 추적 및 분석하여 정확한 불량 검사 가능
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비정형 결함 검출을 통해 트렌드가 빠르게 변하는 식음료 공정에도 적용 가능
- 빠르게 변하는 식음료 트렌드에 따라 다품종 소량생산 환경에서도 정확한 결함 검출이 필요함
- 비정형 결함 검출을 통해 신규 및 시즌 한정 패키지 적용, 자재 변경 시에도 빠른 대응 가능
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비지도 학습 기반 실시간 이상 감지
- 제품이 시중에 유통된 이후 이물 혼입이 발견되는 경우 브랜드 신뢰도 악화와 대규모 리콜 사태까지 불러올 수 있는 치명적인 결함임
- SAIGE VIMS는 사전에 정의되지 않은 모든 이상 동작 감지가 가능해 공정 중 이상 발생 가능성을 차단
SAIGE VISION, VIMS 에 대한
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제조업 비전 AI, 어떻게 도입해야 할까? 꼭 확인해야 할 3가지 포인트
중소벤처기업부는 2025년 스마트공장 공급기업 역량진단 지원 대상을 950개사로 확대하며, AI 기반 품질검사 기술을 갖춘 솔루션 기업 발굴에 박차를 가하고 있습니다. 이제 비전 AI는 더 이상 선택이 아닌, 스마트공장 고도화를 위한 필수 기술로 자리잡고 있습니다. 막상 도입을 고려하는 기업들은 어디서부터 손을 대야 할지 고민이 많으실 텐데요. 이럴 때는 스마트공장 현장에서 다양한 도입 프로젝트를 수행해온 세이지(SAIGE)의 박종우 […]
제조 인사이트 2025-08-01 -
이상 탐지(Anomaly Detection) 기술로 완성하는 스마트 제조 혁신
다품종 소량 생산의 비중이 높아지고, 고속 라인에서 생산되는 제품이 늘어나면서 제조 현장의 관리 업무도 복잡화되고 있습니다. 기존 방식대로 진행하는 육안 검사, 문제가 발생한 이후 진행하는 설비 사후 조치는 현재의 제조 환경을 뒷받침하기 어렵습니다. 따라서 현장에는 보다 정밀하고 효율적인 제조 현장 관리 방법이 필요한데요. 바로 이 지점에서 주목받고 있는 것이 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술입니다. 💡 이상 […]
테크 2025-07-29 -
용접검사에서 놓치기 쉬운 결함, AI로 어떻게 잡을 수 있을까?
0.1mm의 오차가 전체 생산성을 흔들 수 있다 눈에 보이지 않을 정도로 미세한 용접 결함 하나가, 수율을 떨어뜨리고 전체 생산 라인을 멈추게 만들 수 있습니다. 배터리 셀의 미세한 기공, 자동차 차체의 미처 닫히지 않은 틈, 조선 블록 사이의 균열까지—대형 구조물의 용접 공정에서는 ‘0.1mm’의 오차도 치명적일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 지금까지 많은 제조 현장에서는 여전히 육안검사나 단순 […]
제조 인사이트 2025-07-24 -
수작업 라벨링의 비효율, AI라벨링과 Auto Labeling으로 어떻게 해결할까?
수작업 라벨링툴의 한계, 이제 AI라벨링으로 해결하세요 최근 제조업 품질관리 현장에서는 기존 라벨링툴의 한계가 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 제품 이미지 수천 장을 일일이 사람이 분류하고 불량 여부를 판별하다 보면, 시간과 인력은 물론 품질관리 효율까지 희생되는 경우가 많습니다. 하루 종일 집중해도 겨우 몇 백 장밖에 처리하지 못하는 것이 현실이죠. 이러한 문제는 우리만의 고민이 아닙니다. 글로벌 기업들도 라벨링 […]
제조 인사이트 2025-07-24 -
품질 엔지니어 전망, 2026년은 어떤 역량을 쌓아야 할까?: 검수자에서 문제 해결자로
관세부터 지정학적 이슈까지. 불안정한 자재 수급 환경에 더불어 경기 둔화로 각 기업의 비용 절감이 시급한 상황입니다. 지난 6월 대한상공회의소의 기업경기전망지수(BSI) 조사에 따르면, 국내 제조기업은 3분기 경기 전망을 부정적으로 내다보고 있습니다. 따라서 제조업체는 불확실성에 대응하고자, 스마트 제조 기술을 도입하고 있습니다. AI를 도입하는 경우도 늘어났는데요. 생성형 AI와 인과관계 AI에 투자하는 조직은 전년 대비 12% 증가했습니다. 응답자의 50%는 […]
제조 인사이트 2025-07-16