영상 처리 기술의 장점과 활용 사례 2탄

이전 글에 이어서 영상 처리 기술의 활용 사례와 도입 시 유의사항들에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

마트나 편의점에서 냉동식품이나 과자류 등을 자주 볼 수 있을 겁니다. 포장된 냉동식품이나 과자류 등에 라벨을 붙이는 작업에 영상 처리 기술이 활용되었습니다. 냉동식품이 컨베이어 벨트 위를 지나갈 때 냉동식품의 위치와 방향, 각도에 따라 붙여지는 위치의 차이가 있을 수 있습니다. 그 때문에 이전에는 사람이 수작업으로 라벨을 붙였었습니다. 그러나 영상 처리 기술을 도입함으로써 이 작업을 자동화하는 데 성공했습니다. 자동화뿐만 아니라 작업의 고속화와 정확도 또한 향상했습니다.

 

라벨의 위치 외에도 라벨 표시를 검사할 수 있습니다. 식품 포장에는 상품명, 원재료, 가공자, 제조자, 제조 연월일, 가격, 바코드 등의 수많은 정보가 표시됩니다. 이러한 문자나 코드의 정보가 올바르게 표시되지 않으면 소비자에게 부정확한 정보를 전달할 수가 있습니다. 또한, 물류나 판매 시 기계의 판독 오류가 나올 가능성도 있습니다. 이와 같이 라벨에 오류가 없는지 문자 인식이나 참조 패턴과의 비교를 실시하여 올바른 정보를 전달할 수 있도록 합니다.

 

그리고 제조 현장에서도 영상 처리 기술이 활용되고 있습니다. 플라스틱 사출 성형은 금형이 닫힌 상태에서 제품을 성형하고 금형이 열리면서 플라스틱 사출 품을 꺼내는 시스템입니다. 이때 사출 품이 금형에서 꺼내지지 않고 남은 상태에서 다음 성형 사이클에 들어가면 오류로 인해 기계가 정지하게 되고 기계를 복구하는데 많은 시간을 소모할 수 있습니다. 또한, 금형을 손상시킬 수도 있습니다. 이러한 오류를 방지하기 위해 금형 내 이미지 센서로 사출 품이 잔존해 있는지 확인함으로써 안정된 생산 환경을 실현하고 있습니다.

 

또한, 자동차의 번호판을 인식하고 번호판을 3차원 영상으로도 변환할 수 있습니다. 여기에서 문자 인식 기능이 더해져, 자동차 번호를 읽어 들여 데이터베이스에 자동으로 등록할 수 있습니다. 이것은 주차장의 출입 관리와 고속도로에서의 감시 시스템 등에 활용되고 있습니다.

 

이러한 영상 처리 기술을 도입할 때는 중요한 포인트들이 몇 가지 있습니다. 첫 번째로는 현장 환경에 적합한 카메라를 선정하는 것입니다. 영상 처리를 위한 카메라는 산업용으로 내구성이 좋으며 부품 공급이 오랫동안 가능해야 합니다. 두 번째로는 적합한 영상 처리 소프트웨어를 선정하는 것입니다. 새로운 시스템을 도입할 때 지금까지 축적해 온 기존 데이터를 사용할 수 있어야 하며 새로운 데이터들과의 연동이 가능하여야 합니다. 이는 도입 단계에서 시간과 비용을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

두 편의 글을 통해서 영상 처리 기술은 무엇인지, 어떤 기술로 무엇을 할 수 있는지, 어떻게 활용되고 도입 시 무엇을 유의해야 하는지 살펴보았습니다. 지금까지 사람이 아니면 할 수 없었던 작업들을 기계가 대체할 수 있게 되었고 영상 처리 기술에 의해 얻어진 데이터를 유용하게 활용하는 것이 가능하게 되었습니다. 이에 따라 제조업과 물류 업을 중심으로 영상 처리 기술은 폭넓은 분야에서 활용되고 있습니다. 앞으로 또 어떤 분야에서 활용이 될지 기대가 됩니다.