트윔, 글로벌 생활문화기업 C사에 포장·라벨 AI검사 성공적 도입

㈜트윔(대표 정한섭)이 1953년 국내 최초로 설탕을 생산한 C사에 상품 포장 및 라벨 검사를 위한 AI검사를 성공적으로 도입했다고 밝혔다.

C사는 음식을 만드는 데 필요한 조미료를 개발해온 전문 기업으로, 조리의 편의성을 높이면서 맛과 영양을 강화한 간편 요리 재료를 선보여 K-Food 열풍을 선도하고 있다.

트윔이 AI 비전 검사를 도입한 곳은 올리고당 관련 공정으로, 제품 주입 후 캡실링 검사, 앞면/뒷면 라벨지 부착 검사 등을 진행하고 있다. 트윔 측에 따르면 C사는 이미 공정 내 검사 시스템이 적용돼 있었으나 룰-베이스 검사만으로 적용돼 과검이나 미검이 발생하고 있었다. 또한 다양한 제품에 대한 대응이 어려워 제품 변경 시마다 광학 설정을 변경해야 하는 번거로움이 있었다.

트윔 측은 제품 변경 시마다 광학 변경을 해야 하는 불편과 검출력 차이가 발생하는 문제를 해결하기 위해 C사에 세 가지 제안을 했다.

(좌)캡씰링 및 로고 라벨 위치 값으로 위치를 검사하는 모습 (우)상품 모형과 라벨 위치를 검사하는 모습/사진제공=(주)트윔

먼저, 로고 라벨 위치 정중앙 확인 및 캡씰링 유무 검사와 관련된 것으로, 기존 C사의 룰-기반 검사시스템이 가진 한계를 개선하는 데 초점을 맞췄다.

먼저 미검과 빠른 검사 속도를 위해 캡, 로고 마크, 라벨 3가지를 검출 못할 시 '미 부착'으로 판정했다. 또한 캡 씰링 유무를 검출해 불량 여부를 판정했다. 이어 통과된 상품을 대상으로 캡과 로고 중점을 이어 중심을 잡고, 로고 중점의 선을 그어 각도를 측정해 불량을 판정했다.

또한, 전체 상품 모형 검출 및 상품 정보 라벨의 문자열 검사와 관한 것으로, 후면에 부착될 라벨에 대해 1차적으로 라벨을 검출해 정상 영역 범위 안에 있는지 여부를 확인했다. 유통기한 정보를 받아 비전에서 년, 월, 일을 분류했으며 바코드를 검출하지 못하면 미부착으로 판정했다. 앞선 검사를 통과한 제품을 대상으로 제품 전체 모형과 바코드의 중점을 이어 각도 값의 범위를 설정해 불량을 판정했다.

하드웨어 구성 및 적용 이미지/사진제공=(주)트윔

끝으로 기존 시스템에서는 제품 생산 변경 시 카메라 위치가 변경돼야 했는데, 트윔은 기존 시스템을 유지한 상태에서 추가 광학 구성을 통해 제품 생산 시 광학 세팅 변경이 없도록 했고 캡 비닐 검사 및 일부 검사에는 딥러닝 검사를 도입했다.

트윔 관계자는 "고객사가 구축한 룰-기반 비전 검사 시스템을 인공지능 시스템으로 업그레이드 했으며, 이를 위해 트윔의 인공지능 검사 소프트웨어인 MOAI와 기존 사용하던 카메라를 활용했다"라며 "신규 비전 적용을 위해 환경에 맞는 광학기구를 개발했고 프로그램 및 검사 모델 안정화를 위해 현장 대응을 진행한 결과 두 달 만에 프로젝트를 완성할 수 있었다"라고 전했다.