식품 공정에서 유통기한 검사의 중요성

식품은 소비자가 직접 섭취하는 제품이므로, 품질 및 안전에 대한 규제와 법적 기준이 엄격합니다. 유통기한과 관련된 문제가 발생할 경우 기업은 법적 책임뿐만 아니라 브랜드 신뢰도에도 큰 타격을 입을 수 있습니다. 이에 따라, 식품 제조 공정에서의 철저한 품질 검사는 필수적이라고 볼 수 있습니다.

최근 유통기한 미표기나 오기입 등의 이유로 소비자 신고가 증가하면서, 식품업계에서는 유통기한 검사의 중요성이 더욱 커지고 있는데요. 특히, 두부, 우유, 계란과 같은 신선식품은 유통기한이 짧은 제품일수록 소비자의 확인 빈도가 높아 유통기한 표기가 매우 중요한 요소로 작용합니다.

두부 패키지 외관 유통기한 인쇄 불량 검사

두부 제조 업체 D사는 식품 제조 업체로 두부 성형부터 품질 검사까지 두부 생산에 대한 전반적인 공정을 직접 진행합니다.

D사는 도트 인쇄 방식을 사용하여 유통기한을 표기하고 있습니다. 인쇄된 숫자는 도트의 개수에 따라 숫자를 판정하는 룰 기반의 검사 방식을 사용하고 있는데요. 예를 들어, '도트 9개'는 숫자 2를, '도트 8개'는 숫자 7을 룰로 설정하여 판별하는 방식입니다. 기존에 비전 센서를 사용하여 유통기한을 검사했었지만, 해당 방식은 단순히 인쇄 유무만 확인할 수 있었습니다.

판독 오류로 인한 폐기율 증가

도트 인쇄는 매우 작은 점으로 형성되어 있기 때문에, 도트의 번짐이나 소실, 밀림이 빈번하게 발생할 수밖에 없습니다. 이로 인해 D사의 제품 생산성에 치명적인 문제가 생겼는데요.

예를 들어, '8'에서 도트 1개만 누락돼도, '2'로 오인식하는 등 정상 제품이 유통기한이 지난 상품으로 간주되어 폐기되는 경우가 빈번하게 발생하였습니다. 이렇게 정상적으로 소비 가능한 제품도 단순 인쇄 불량으로 폐기되고, 이로 인해 D사 두부 공정의 생산성이 크게 떨어졌습니다.

다중 딥러닝 검사 모델로 문제 해결

D사 공정에서는 발생하는 인쇄 불량으로 인한 오인식 문제를 해결하기 위해 뉴로클의 오토딥러닝 비전검사 소프트웨어를 도입하였습니다. 결과적으로, 기존에 사용하던 룰 기반의 검사 방식에서 소프트웨어 도입만으로 빠르게 문제를 해결할 수 있었습니다.

뉴로클의 딥러닝 비전검사 소프트웨어, 뉴로티를 사용하여 인쇄 불량을 골라내는 Classification 모델과 유통기한을 숫자로 인식하는 OCR 모델을 생성하여 다중 딥러닝 모델을 생성하였습니다. 뉴로티에는 단순 불량을 판정하는 Classification 모델, 픽셀 단위의 결함을 인식하는 Segmentation, 이미지 내 텍스트를 인식하는 OCR 모델을 포함하여 총 9가지 모델을 탑재되어 있습니다. 어떤 결과값이 필요한지, 어떠한 결함을 판정해야 되는지에 따라 자유롭게 연결하여 사용할 수 있습니다.

D사에서는 먼저 유통기한 인쇄 정상 / 불량 여부를 판정하는 Classiciation 모델​로 형태를 인식할 수 없을 정도의 불량 제품만 1차적으로 판정하였습니다.

그다음 OCR 모델로 유통기한을 도트의 개수가 아닌 형태로 분석하여 숫자를 정확하게 인식했는데요. 이를 통해 도트가 일부 소실되거나, 번져 인식이 어려운 제품도 정상적으로 숫자를 인식하여 불량 판정 오류를 줄일 수 있었습니다.

유통기한 불량 검출률 17% 증가

뉴로클의 딥러닝 비전검사 소프트웨어 도입 후, 유통기한이 오기재된 상태로 출고되어 컴플레인이 들어오는 경우가 없어졌습니다. 또한, 기존에는 도트 개수를 인식하여 개수에 따라 숫자가 잘못 인식되어 정상 제품도 폐기되는 경우가 많았는데요.

이제는 딥러닝 모델이 도트 일부가 소실되어도 본래의 숫자로 정확하게 인식하기 때문에 단순 인쇄 불량으로 폐기되는 제품이 줄어들어, 두부 제조 공정의 생산성이 크게 개선되었습니다.

뉴로클에서는 유통기한 OCR 판독뿐만 아니라 육가공 식품 품질 검사, 가공식품 포장지 실링 검사, 라면 면발 품질 검사 등 다양한 식품 산업에 딥러닝 비전검사 솔루션을 도입한 레퍼런스를 보유하고 있습니다. 실제로 최근 식품 공정에서 뉴로클에 도입 문의를 주시는 경우가 증가하여, 식품 산업 내에서 품질 검사가 중요함을 체감하고 있습니다.

뉴로클 딥러닝 비전검사 도입 사례에 대해 더 알고 싶거나, 도입 관련 상담을 진행하고 싶으신 분은 아래의 버튼을 클릭하여 문의를 남겨 주시면 빠르게 대응해 드리겠습니다.