라벨 영상 취득
- 검사 영역 촬영
- 문자·코드 영역 확보
의료기기 · OCR · 바코드
의료기기 라벨 AI OCR·바코드 자동인식 및 MES 연동
구겨지거나 인쇄 상태가 달라지는 의료기기 라벨의 문자와 바코드를 자동 판독하고 생산 이력까지 연결한 머신비전 구축사례
하루 수천 개의 의료기기 라벨 정보를 작업자가 직접 확인하고 입력하던 공정을 AI OCR과 바코드 리딩으로 자동화했습니다. 제조번호, 생산일자, 제품 정보와 Barcode·2D Code를 하나의 검사 공정에서 판독하고, 결과 데이터를 MES로 자동 전송하여 작업자의 수기 입력을 줄이고 생산 이력과 Traceability를 체계적으로 관리할 수 있도록 구축한 프로젝트입니다.
Project Summary
프로젝트 핵심 구성
- 산업
- 의료기기
- 검사 대상
- 제품 라벨
- 검사 목적
- 문자·바코드 판독 및 생산정보 검증
- 주요 기술
- Cognex AI OCR · Barcode Reading
- 데이터 연동
- MES
- 관리 항목
- Lot No. · 생산일자 · 제품정보 · 1D·2D Code
- 핵심 목표
- 수기 입력 최소화 · 생산이력 자동화 · Traceability 강화
01 · Overview
프로젝트 개요
의료기기 생산에서는 제품 자체의 품질뿐 아니라 제품에 부착된 라벨의 정보가 정확하게 관리되는 것도 중요합니다. 제조번호(Lot No.), 생산일자, 제품 정보와 바코드는 제품의 생산 이력과 연결되며, 이후 품질 문제가 발생했을 때 해당 제품을 추적하기 위한 기본 데이터가 됩니다.
이번 현장에서는 하루 수천 개의 제품 라벨 정보를 작업자가 직접 확인하고 시스템에 입력하고 있었습니다. 생산량이 늘어날수록 반복 입력에 필요한 작업시간이 증가했고, 오입력이나 누락 가능성도 함께 증가했습니다.
ASPEC은 이러한 수작업을 줄이기 위해 라벨에 인쇄된 문자와 바코드를 머신비전으로 자동 판독하고, 판독된 결과를 MES까지 자동 전송하는 검사 시스템을 구축했습니다. 라벨 촬영부터 문자 인식, 바코드 판독, 데이터 검증, MES 전송과 생산 이력 저장까지 하나의 자동화된 흐름으로 연결한 프로젝트입니다.
02 · Problem
프로젝트에서 해결해야 했던 문제
기존 공정에서는 작업자가 제품 라벨을 직접 확인하고 생산정보를 입력하는 과정이 필요했습니다. 의료기기처럼 제품 추적성이 중요한 분야에서는 잘못 입력된 정보 하나가 이후 이력 조회와 원인 분석 과정의 효율을 떨어뜨릴 수 있습니다.
따라서 작업자의 판단과 수기 입력을 최소화하면서 제조번호, 생산일자, 제품정보와 코드를 일관된 방식으로 수집하는 것을 중요한 설계 목표로 설정했습니다.
- 하루 수천 개 제품의 반복적인 라벨 정보 입력
- 작업 중 발생할 수 있는 문자 오입력과 입력 누락
- 작업자 숙련도에 따른 검사 편차
- 라벨 구김·휘어짐과 인쇄 품질 변화
- 생산량 증가에 따른 작업시간 증가
- 문제 발생 시 필요한 제품 정보를 빠르게 찾기 어려운 구조
03 · System
OCR·바코드·MES를 하나의 검사 공정으로 통합
OCR과 바코드 판독을 각각 독립된 작업으로 처리하지 않고 하나의 검사 사이클에서 필요한 생산정보를 함께 취득하도록 구성했습니다. 머신비전 시스템에서 라벨 이미지를 취득한 뒤 필요한 문자 영역을 Cognex AI OCR로 인식하고 1D Barcode와 2D Code 데이터를 함께 판독합니다.
취득한 정보는 검사 로직에서 필요한 형식으로 정리하고 검증한 후 MES로 전달합니다. 작업자가 라벨 확인, 바코드 확인, 문자 확인과 생산정보 입력을 각각 수행하던 작업을 하나의 자동검사 공정으로 통합했습니다.
문자 정보 판독
- 제조번호
- 생산일자·제품정보
코드 데이터 판독
- 1D Barcode
- 2D Code
판독 결과 검증
- OCR 데이터 정리
- 코드 데이터 비교
생산정보 자동 전송
- 검사 결과 전달
- 수기 입력 감소
제품별 이력 관리
- 생산이력 저장
- 문제 발생 시 조회
04 · Inspection
일반 OCR로 안정적인 판독이 어려웠던 이유
라벨 OCR은 문자가 화면에 보인다고 해서 항상 안정적으로 판독할 수 있는 것은 아닙니다. 실제 생산라인에서는 라벨이 일부 구겨지거나 부착 상태에 따라 휘어지고, 인쇄 상태와 조명 반사에 따라 문자 대비가 달라질 수 있었습니다.
일반적인 룰베이스 OCR은 문자 위치와 형태, 밝기 조건이 비교적 일정한 환경에서는 효과적이지만 촬영되는 글자의 형태가 지속적으로 변화하면 안정적인 판독 조건을 만들기 어려울 수 있습니다. 특히 라벨이 구겨지거나 휘면서 문자 형상이 달라지는 조건에 대응하는 것이 이번 OCR 구성의 중요한 과제였습니다.
- 라벨 구김·휘어짐
- 인쇄 품질 편차
- 조명 반사 변화
- 문자 위치·형태 변화
05 · Inspection
Cognex AI OCR 적용
라벨 상태 변화에 대응하기 위해 이번 프로젝트에는 Cognex AI OCR 기능을 적용했습니다. 구겨진 라벨, 휘어진 라벨, 인쇄 품질 편차와 기존 OCR에서 판독하기 어려운 문자에 대응할 수 있도록 실제 생산라인의 라벨 이미지를 기반으로 학습과 튜닝을 진행했습니다.
중요한 것은 AI OCR 기능 자체만 사용하는 것이 아니라 현장에서 발생하는 정상적인 편차를 학습 데이터에 반영하고 촬영조건과 문자 영역을 함께 최적화하는 것입니다. 확인되지 않은 인식률 수치는 사용하지 않았습니다.
- 실제 라벨 이미지 기반 학습
- 정상 편차 반영
- 촬영조건 최적화
- 문자 영역 튜닝
06 · Inspection
바코드와 2D Code 동시 판독
의료기기 라벨에는 문자정보 외에도 생산 및 물류 관리에 필요한 바코드가 함께 포함됩니다. 이번 시스템에서는 AI OCR 검사와 Barcode 및 2D Code 판독을 하나의 검사 공정에서 수행하도록 구성했습니다.
동일한 제품 라벨에서 필요한 정보를 한 번의 검사 흐름 안에서 수집하고, 문자 데이터와 코드 데이터를 제품 단위로 함께 관리하도록 구성하여 검사 공정과 데이터 매칭 과정이 불필요하게 복잡해지지 않도록 했습니다.
- 문자·코드 동시 취득
- 1D Barcode 판독
- 2D Code 판독
- 제품 단위 데이터 관리
07 · Inspection
OCR 결과 검증과 생산 데이터 연결
이번 시스템의 목적은 단순히 문자를 읽어 화면에 표시하는 것이 아니었습니다. 판독한 데이터가 실제 생산정보로 사용되기 때문에 OCR 결과를 필요한 기준과 비교하고 검증하는 과정이 함께 필요했습니다.
라벨 이미지 취득, 문자 영역 검출, AI OCR 문자 인식, Barcode·2D Code 판독, 생산정보 정리, 결과 검증과 MES 전달 순서로 검사 흐름을 구성했습니다. 이를 통해 작업자가 문자를 직접 읽고 다시 입력하는 과정에서 발생할 수 있는 데이터 변환 오류를 줄이도록 했습니다.
- 문자 영역 검출
- OCR·코드 데이터 정리
- 판독 결과 검증
- MES 전달
08 · Integration
MES 연동과 생산이력·Traceability 자동화
머신비전 시스템에서 인식한 데이터는 검사 완료 후 MES로 자동 전송되도록 구성했습니다. 작업자가 검사 결과를 확인한 뒤 생산정보를 별도로 다시 입력하지 않아도 필요한 데이터가 생산이력에 연결될 수 있습니다.
의료기기 제조에서는 문제가 발생했을 때 어떤 제품인지, 언제 생산되었는지, 어떤 Lot에 포함되는지와 어떤 생산정보가 기록되었는지를 빠르게 확인할 수 있는 구조가 중요합니다. OCR과 바코드 판독은 실제 제품과 생산 데이터를 연결하고 제품별 생산이력의 저장과 조회를 지원합니다.
- 생산정보 자동 저장
- 수기 입력 감소
- OCR·바코드 데이터 전달
- 제품별 생산이력 관리
- Traceability 강화
- 관련 정보 조회 지원
09 · Result
구축 후 개선된 생산정보 관리
수기 입력 감소
OCR과 바코드에서 취득한 데이터를 자동 처리해 반복적인 생산정보 입력 업무를 줄였습니다.
라벨 상태 변화 대응
Cognex AI OCR을 적용해 구겨짐, 휘어짐과 인쇄 편차에 대응하도록 구성했습니다.
OCR + Barcode 통합
문자와 코드를 하나의 검사 공정에서 처리해 제품별 정보를 일관되게 수집했습니다.
MES · Traceability
판독 결과를 MES로 전송해 생산이력 관리와 추적성을 강화했습니다.
- 작업자 오입력 가능성 감소
- 입력 누락 가능성 감소
- 검사 기준 표준화
- 생산정보 자동 저장
- 품질 데이터 신뢰성 향상
- 문제 발생 시 이력 조회 지원
10 · Engineering
ASPEC의 OCR·MES 연동 시스템 구축 방식
OCR 프로젝트는 카메라 해상도나 OCR 기능 하나만으로 성능이 결정되지 않습니다. ASPEC은 실제 샘플과 생산 조건을 기준으로 촬영 환경을 구성하고 OCR 및 바코드 판독 로직을 설정한 뒤, 검사 결과가 실제 생산 시스템에서 사용될 수 있도록 PLC·MES와 데이터 저장 영역까지 함께 검토합니다.
단순히 OCR이 읽히는가에서 끝나는 것이 아니라 실제 생산현장에서 데이터가 어떻게 사용되는지까지 포함하여 머신비전 시스템을 구성합니다.
- 라벨 재질
- 문자 크기·위치 변화
- 라벨 구김·휘어짐
- 인쇄 품질
- 표면 반사
- 조명 조건
- 생산 속도
- 문자 종류
- 바코드 형식
- MES 통신 방식
- 저장할 생산정보
08 · Related Cases
관련 구축사례
라벨 OCR과 생산이력 자동화를 검토하고 계신가요?
제조번호, 생산일자, 제품정보처럼 라벨의 문자를 자동으로 판독하거나 바코드 데이터와 함께 MES에 연동해야 하는 경우 실제 라벨 상태와 생산환경을 기준으로 OCR 방식과 광학 조건을 선정해야 합니다. 라벨 샘플, 판독할 문자와 코드 종류, 생산속도 및 MES 연동 조건을 알려주시면 AI OCR, 바코드 판독, 검사 프로그램과 데이터 연동까지 함께 검토해드립니다.