최초의 가변 문자열 마킹 상태 검사 도입 사례 · 라벨 검사 자동화

차별화된 판독 기술로 라벨 검사는 더 빠르게, 생산 현장은 더 효율적으로

휴대폰 라벨을 사람이 한 장씩 확인하면 시간이 오래 걸리고, 작은 인쇄 불량을 놓치거나 정상 제품을 불량으로 판단할 수 있습니다. 이 사례에서는 글자와 바코드의 인쇄 상태를 자동으로 검사하는 시스템을 국내·해외 2개 생산 라인에 적용했습니다. 반복 검사에 들어가는 시간과 인력을 줄여 인건비 부담을 낮추고, 불량 제품이 다음 공정이나 출하 단계로 넘어가는 위험도 줄이는 것이 핵심입니다.

MODEL SM-XXXXX 고정 OCV IMEI 인식 + 글자별 OCV 층1 42 층2 42 층3 37 ✕ 351234567890123 바코드는 정상 판독되지만, 층별 막대 수 편차로 훼손을 판정
적용 고객사
[고객사명 / 익명 처리]
검사 대상
휴대폰 IMEI 라벨
적용 범위
국내·해외 2개 생산 라인
자동 검사 항목
문자, 바코드·QR코드, 라벨 기울기
과제

아직도 코드만 읽히면 정상으로 판단하십니까?

라벨마다 번호가 다릅니다

휴대폰 번호표처럼 IMEI와 S/N은 라벨마다 내용이 달라 똑같은 사진과 비교하기 어렵습니다. 그래서 글자를 먼저 읽고, 해당 글자가 제대로 인쇄됐는지 따로 확인해야 합니다.

긁힌 바코드도 읽힐 수 있습니다

바코드는 일부가 긁히거나 번져도 기계가 내용을 읽어낼 때가 있습니다. 하지만 읽힌다고 해서 인쇄 상태까지 정상이라는 뜻은 아닙니다.

핵심 검사 기술

쉽게 설명하는 자동 검사 기술 3가지

가변 문자 인쇄 품질

글자가 매번 달라도 하나씩 확인합니다

라벨에 적힌 글자는 매번 달라도 숫자 0~9와 영문 A~Z의 모양은 정해져 있습니다. 시스템이 먼저 글자를 읽은 다음, 번지거나 일부 빠지지 않았는지 매 글자마다 확인합니다.

  • 숫자와 영문자별 기준 모양을 저장해 두고 알맞은 기준과 비교
  • 글자 일부가 빠지거나 번진 곳을 찾아 해당 위치만 표시
  • 글자를 잘못 읽었거나 인쇄 모양이 다르면 불량 후보로 판정

인식(어떤 글자인가) → 글자별 모델 선택 → 검증(제대로 찍혔는가)

바코드 훼손 검출

바코드가 읽혀도 긁힌 자국을 찾아냅니다

바코드를 위·가운데·아래처럼 여러 구역으로 나눠 막대의 개수와 면적을 비교합니다. 한 구역에서 막대가 갑자기 줄거나 모양이 달라지면 긁힘이나 번짐이 있는지 확인하도록 불량으로 표시합니다.

  • 바코드마다 내용이 달라도 그 바코드 안에서 모양을 비교
  • 검사 구역 수와 허용 차이를 현장 기준에 맞게 설정
  • 읽히지만 훼손된 바코드가 출하 전에 걸러지도록 지원

층별 막대 수 42 / 42 / 37 → 편차 5, 임계값 초과로 훼손 판정

교차 검증

번호가 맞는지와 인쇄 상태를 함께 확인합니다

바코드에서 읽은 번호와 라벨에 인쇄된 문자를 서로 비교합니다. 번호가 서로 다르거나, 번호는 맞더라도 글자 모양이 불량하면 걸러내도록 검사합니다.

  • 현장 인쇄 조건에 따라 코드 일부만 비교해야 하는 경우에도 규칙에 맞게 판정
  • 일부 일치 조건으로 통과한 제품은 결과 파일에 따로 기록해 추적 가능
  • 필요하면 AI 방식의 글자 인식으로 서로 붙은 글자나 번짐을 추가 확인
바코드 판독값 351234567890123 인쇄 문자 인식값 351234567890123 포함 → 일치 ① 값 대조 ② 글자 형상 검사 ③ 종합 판정 OK OK PASS

세 가지 중 하나라도 실패하면 NG, 사유는 항목별로 기록

검사 흐름

촬영부터 합격·불량 판정까지 자동으로

  1. 촬영감지 센서 신호에 맞춰 라벨 1장 취득
  2. 위치 보정패턴 매칭으로 라벨 위치·각도를 찾고 모든 검사 영역을 보정
  3. 고정 문자 검증모델명 등 고정 문자를 항목별 병렬 OCV 검사
  4. 가변 문자 인식IMEI·S/N을 규칙 기반 OCR 또는 딥러닝으로 인식
  5. 코드 판독·대조1D·2D 코드를 판독하고 인식 문자열과 교차 검증
  6. 바코드 훼손 검출층별 막대 수·면적 편차 판정
  7. 글자별 인쇄 검증인식된 글자마다 해당 글자 모델로 결함 검사
  8. 판정·기록NG 시 라인 정지, 불량 위치 표시, 이미지·결과 저장

라벨 1장 검사 시간 [실측값 입력] · 분당 검사 수량 [실측값 입력]

현장 적응형 학습

불필요한 재검사와 라인 정지를 줄입니다

  • 정상 차이는 허용. 글꼴이나 인쇄 농도의 정상적인 차이를 고려해 불필요한 불량 판정을 줄입니다.
  • 간편한 기준 추가. 현장에서 정상으로 확인된 사례를 기준에 추가해 같은 이유로 반복해서 재검사하는 일을 줄입니다.
  • 검사 속도 관리. 기준 모델이 계속 늘어나도 오래된 모델을 관리해 검사 속도를 유지하도록 설계했습니다.
  • 결함 크기 구분. 실제 불량으로 볼 결함과 무시할 작은 흔적을 나눠 보여줘 검사 기준을 조정할 수 있습니다.
판정 신뢰성

애매한 제품을 임의로 합격 처리하지 않습니다

  • 검사 불가 = 불량. 글자 영역 추출 실패, 모델 미준비, 알고리즘 오류는 모두 NG로 처리합니다.
  • 영역 이탈 차단. 보정된 검사 영역이 화면을 벗어나면 인접 라벨을 잘못 검사하지 않도록 NG 처리합니다.
  • 기울기 판정. 기준 패턴 사이의 상대 위치로 라벨 부착 기울기를 검사합니다.
  • 이중 투입 검출. 연속된 두 라벨의 코드가 같으면 겹침·이중 투입으로 판정합니다.
검출 사례

자동 검사로 찾아내는 대표 불량

[이미지] 글자 결손
불량 글자만 적색 표시된 결과 화면
[이미지] 붙은 글자·번짐
딥러닝 인식은 통과, 형상 검사로 검출
[이미지] 바코드 긁힘
판독 성공, 층별 편차로 훼손 검출
도입 성과

생산성과 인건비 절감 효과를 수치로 확인합니다

[측정값]라벨 1장 검사 시간 — 수작업 대비 비교
[측정값]불필요한 재검사·과검 감소율
[산정값]검사 업무에 필요한 인력 절감 규모
[운용 수]자동 검사 중인 라벨 종류

검사 시간은 줄이고, 품질 관리는 더 꼼꼼하게

샘플 라벨과 현재 검사 방식을 확인해 자동화 적용 가능 여부를 검토합니다. 수작업 검사 시간, 재검사 빈도, 필요한 인력 등을 함께 비교하면 도입 효과를 구체적으로 산정할 수 있습니다.

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