OCR 판독과 OCV 검증을 구분합니다

OCR은 이미지 속 문자를 문자열로 읽고, OCV는 기대한 문자나 인쇄 상태와 일치하는지 검증합니다. 읽을 수 없는 문자, 잘못 인쇄된 날짜, 누락된 LOT를 어떻게 처리할지 먼저 정해야 검사 결과를 생산라인에 적용할 수 있습니다.

날짜 형식과 기대값, 인쇄 누락·번짐을 확인합니다. 품목별 표시 형식과 날짜 변경 규칙을 레시피로 구분합니다.

가변 문자열을 판독하고 자리수·허용 문자·접두어 등 조건을 확인합니다. 금속 각인은 표면 반사와 문자 대비부터 검토합니다.

문자와 코드의 데이터가 일치하는지 확인하고, 검사 결과를 PLC·MES 또는 이력관리 프로그램에 전달합니다.

문자 위치가 바뀌면 위치 검출부터 시작합니다

포장재가 구겨지거나 인쇄 위치가 달라지면 고정된 검사 영역만으로는 문자가 잘릴 수 있습니다. 먼저 문자 영역을 찾고 그 영역을 OCR에 전달하는 구성을 검토합니다. AI가 필요한지 여부는 실제 이미지와 처리시간으로 결정합니다.

아래 사례는 검사 방식의 참고 자료입니다. 적용 장비와 성능은 실제 제품·촬영 조건에 따라 선정합니다.

IR 돔조명으로 문자 영상 품질을 개선하고 위치 검출과 OCR을 나눠 구성한 사례입니다.

라벨 문자와 바코드를 판독하고 생산 이력 시스템에 연동한 사례입니다.

품목별 레시피, 판독 실패 처리, 결과·이미지 저장과 PLC·MES 연동을 함께 구성합니다.

정상·불량 이미지, 최소 문자 높이, 검사 시야(FOV), 설치 거리(WD), 생산속도와 인쇄 방식이 필요합니다. 번짐·누락·위치 편차 등 불량별 예시와 기존 장비에서 실패한 이미지가 있으면 검토에 도움이 됩니다.

기존 카메라로 OCR 검사를 개선할 수 있나요?

문자 해상도와 대비가 충분한지 먼저 확인합니다. 조명·렌즈·노출이나 검사 영역을 개선할 수 있다면 기존 장비를 활용하는 구성을 검토합니다.

AI OCR이면 모든 문자를 읽을 수 있나요?

문자가 가려지거나 영상에서 구분되지 않으면 AI도 안정적인 판독을 보장하기 어렵습니다. 위치 검출과 촬영을 개선한 뒤 별도 검증 이미지로 판독률과 오판독을 확인합니다.

날짜나 LOT가 품목마다 달라도 되나요?

품목별 검사 영역·문자 형식·기대값을 레시피로 구분할 수 있습니다. 날짜·LOT 변경 정보가 어디에서 전달되는지와 PLC·MES 통신 방식을 먼저 확인합니다.