의료 제품의 라벨 오류를 원천 차단하는 동적 OCR 검사 솔루션
제약 산업에서는 제품 포장에 표시되는 배치 번호, 제조일, 유통기한 등의 정보가 규정에 따라 정확하게 인쇄되고 검증돼야 한다. 그러나 생산 속도가 빠른 공정에서는 이러한 라벨 정보를 수작업으로 검사하는 데 한계가 있으며, 이는 라벨 오류나 품질 문제로 이어질 수 있다.
최근에는 머신 비전과 OCR(광학 문자 인식) 기술을 활용해 이러한 검사 공정을 자동화하려는 시도가 늘고 있다. 이 기사에서는 MVTec의 머신 비전 소프트웨어 HALCON을 기반으로 의료 제품 포장 라벨을 자동으로 판독하고 검증하는 OCR 검사 시스템 사례를 살펴본다.
▲ 머신 비전 시스템 구성. 이미지 하단 중앙에 위치한 센서는 제품이 카메라의 시야 범위에 들어오면 카메라를 트리거해 촬영을 시작한다.
Challenge
수작업 검사의 한계
제약 산업에서는 의료 제품이 출하되기 전에 포장 라벨이 정확하게 표시되어야하며, 이는 GMP(Good Manufacturing Practice) 규정에 따라 엄격하게 관리된다. 제품 포장에는 배치 번호(batch number), 제조일, 유통기한(expiration date)과 같은 정보가 명확하게 표시되어야하며, 이러한 정보는 제품의 추적성과 안전성, 규정 준수를 보장하는 중요한 요소다.
글로벌 헬스케어 및 식품 기업 H&H Group 역시 이러한 요구 사항을 충족해야 했다. 그러나 기존 라벨 검사는 전적으로 수작업으로 진행됐고, 높은 생산량과 빠른 사이클 타임으로 인해 검사는 주로 샘플링 방식으로만 이루어졌다. 이로 인해 일부 라벨 오류 제품이 시장에 유통되는 사례가 발생했고, 이는 고객 불만과 재정적 손실, 브랜드 이미지 저하로 이어질 수 있었다.
이러한 문제를 해결하기 위해 H&H Group은 라벨 검사 공정을 자동화할 필요가 있었다. 이에 머신 비전 및 AI 기반 산업용 소프 트웨어 전문 기업인 Shenzhen Jiangrun Xuneng Technology에 솔루션 개발을 의뢰했다.
▲ 트리거 신호에 따라 산업용 카메라가 이동 중 제품의 라벨 이미지를 캡처하고 OCR 분석을 수행한다.
Solution
HALCON 기반 머신 비전 플랫폼으로 OCR 검사 구현
해당 시스템은 정지된 제품이 아닌, 생산 라인을 따라 이동 중인 상태에서 라벨을 실시간으로 인식하는 ‘동적 OCR(Dynamic OCR)’ 방식으로 구현됐다. Jiangrun은 인쇄된 라벨의 문자 정보를 자동으로 판독하고 검증 하는 머신 비전 기반 OCR 검사 플랫폼을 구축했다. 이 시스템의 핵심에는 MVTec의 머신 비전 소프트웨어 HALCON이 사용됐다.
HALCON은 이미지 전처리와 후처리, 문자 식별 및 위치 검출 기능을 통해 OCR 검사 공정을 지원한다. 시스템은 먼저 이미지에서 배경을 감지하고 기준선(reference line)을 설정해 문자 위치를 정확하게 파악한다. 이후 관심 영역(ROI)을 정의해 배치 번호나 유통기한과 같은 정보를 인식하고, 이를 기준 데이터와 비교해 라벨 오류 여부를 판별한다.
HALCON의 OCR 기능은 문자 회전, 위치 편차, 대비 변화, 인쇄 품질 저하 등 다양한 변수에도 강건하게 대응하도록 설계됐다. 이와 함께 시스템은 산업용 카메라, 조명, 트리거 센서로 구성되며, 제품이 검사 영역에 진입하는 순간 이미지를 캡처해 OCR 분석을 수행한다.
이 애플리케이션은 실제 생산 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 고려해 설계됐다. 예를 들어 암호화된 코드, 다양한 폰트 크기, 인쇄 위치 편차, 흐릿하거나 불량한 문자 인쇄와 같은 조건에 서도 안정적인 인식 성능을 확보해야 했다. 또한 생산 라인의 빠른 사이클 타임을 충족하기 위해 OCR 알고리즘은 높은 처리 속도와 정확도를 동시에 확보하도록 최적화됐다.
▲ 문자 코드 검사 결과가 시스템 화면에 직접 표시된다.
Result
생산 효율과 품질 안정성 향상
HALCON 기반 머신 비전 시스템을 도입한 결과 라벨 검사 공정은 자동화됐으며, 수작업 검사에 의존하던 기존 방식의 한계를 극복할 수 있게 됐다. 시스템은 생산 라인의 빠른 속도에서도 안정적으로 동작하며, 문자 판독 정확도를 높이고 라벨 오류를 신뢰성 있게 검출한다. 특히 기존 샘플링 검사 방식에서 벗어나 전수 검사를 구현했으며, 고속 생산 라인 환경에서도 검사 정확도를 유지하면서 실시간 처리 성능을 동시에 확보한 것이 특징이다.
또한 새로운 제품 유형이나 라벨 형식, 폰트가 추가되더라도 시스템을 유연하게 확장할 수 있어 다양한 생산 조건에 대응할 수 있다. 그 결과 H&H Group은 수작업 검사에 필요한 시간을 줄이고 생산 효율을 높이는 동시에 제품 라벨링의 정확성과 품질 안정성을 확보할 수 있었다. 이러한 변화는 고객 불만 감소와 브랜드 신뢰도 강화에도 긍정적인 영향을 미쳤다.
Insight
제약 산업에서 머신 비전 OCR의 적용 확대
이번 프로젝트는 머신 비전 기반 OCR 기술이 제약 및 의료 제품 포장 검사 공정에서 품질 관리와 규정 준수를 동시에 강화할 수있음을 보여주는 사례다. 특히 HALCON의 이미지 처리 알고리즘을 활용한 자동화된 검사 시스템은 고속 생산 환경에서도 안정적인 문자 인식 성능을 제공한다.
Jiangrun은 이번 프로젝트의 성공을 바탕으로 HALCON을 활용한 머신 비전 소프트웨어 애플리케이션을 다양한 산업 분야로 확대할 계획이다. 표준화된 머신 비전 프레임워크를 기반으로 복잡한 이미지 처리 프로젝트를 보다 효율적으로 구현할 수 있을 것으로 기대된다.
자료제공: MVTec(www.mvtec.com)
