라벨 캡처를 자동화하고 프로세스 신뢰성을 보장하는 Vision AI Label Reader

이를 위해 시스템은 물체에 부착된 모든 라벨을 인식하고, 인쇄된 텍스트와 1D 및 2D 코드를 읽은 후 인공지능을 사용하여 내용을 해석합니다. 필요한 경우 손으로 쓴 입력도 처리할 수 있습니다. 무엇보다 중요한 것은, 인식 과정이 미리 정의된 라벨 표준에 의존하지 않는다는 점입니다. 새로운 레이아웃, 언어 또는 코드 형식도 재학습 없이 처리할 수 있어 확장성과 장기적인 활용성을 보장합니다.

카메라와 AI의 협업

이 솔루션의 핵심 구성 요소는 IDS의 uEye CP 시리즈 산업용 카메라입니다. 이 장비는 라벨과 포장 표면을 고해상도로 촬영하여 AI 분석을 위한 이미지 데이터를 제공하며, 까다로운 환경에서도 미세한 세부 사항을 정확하게 감지합니다. 실제 현장에서 드라이팩과 같은 반사성 포장재, 손상된 코드, 변동하는 조명 조건은 이미지 획득의 난이도를 높이는 주된 요인이 됩니다. 하지만 적절한 조명 시스템과 결합하여 안정적인 인식 성능을 구현합니다. 또한 표준 비전 인터페이스(USB3 Vision)를 사용하여 산업용 PC와의 연결이 간편하고 기존 시스템에 손쉽게 통합할 수 있습니다.

uEye CP의 컴팩트한 마그네슘 하우징(29 × 29 × 29 mm)은 약 50g의 무게로 가벼우면서도 견고합니다. COMI는 Sony STARVIS 시리즈의 고감도 IMX183 롤링 셔터 CMOS 센서가 탑재된 모델을 사용합니다. 이 제품는 뒷조명(BSI) 기술을 통해 저조도 환경에서도 안정적인 이미지 품질을 제공합니다.

향상된 데이터 품질 및 전 과정 이력 추적성

이미지 획득 후, AI는 여러 단계에 걸쳐 데이터를 분석합니다: 라벨의 위치를 식별하고 내용을 추출한 후 의미론적 분석을 수행하며, 이를 통해 부품 번호, 배치 정보, 제조사 데이터 등을 명확하게 분류하여 할당합니다. 결과는 SAP 또는 proALPHA와 같은 연결된 ERP 시스템으로 직접 전송되어 실시간 비교 및 ​​검증이 이루어집니다.

사용자는 이를 통해 수동 검사 단계와 오류 발생 가능성을 크게 줄일 수 있습니다. 동시에 데이터 품질이 향상되고 모든 품목 이동에 대한 완벽한 문서가 생성됩니다. 이렇게 구현된 100% 추적성은 특히 의료 기술과 같은 후방 산업의 더욱 엄격해지는 규제 요건을 고려할 때, 점점 더 결정적인 차별화 요소가 되고 있습니다.

입고 공정 효율성 향상

기존의 다중 라벨 판독기와 비교했을 때, 실제 사용 결과 품목 인식 효율이 약 30% 향상된 것으로 나타났습니다. 업무 프로세스를 가속화하고, 인력을 보다 효율적으로 배치하며, 입고 과정의 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 라벨 내용에 대한 자동 타당성 검사는 프로세스 신뢰성을 높이고 오류를 식별하는 데 도움이 됩니다.