스페셜비디오의 식품 검사 툴을 강화하는 Ultralytics YOLO

컴퓨터 비전으로 AI 식품 검사 개선

1993년 이탈리아 이몰라에서 설립된 스페셜비디오는 로봇 안내, 자동 검사 및 결함 감지를 위한 고급 컴퓨터 비전 시스템을 설계한 30년 이상의 경험을 바탕으로 합니다. 이 회사의 전문성은 식품 산업의 컴퓨터 비전 분야로도 확장되고 있습니다. 

특히 인스턴스 세분화를 사용하여 피자 생산을 간소화하는 Vision AI 식품 검사 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 각 토핑을 별개의 객체로 취급하여 실시간으로 재료를 정확하게 감지, 분할, 계수할 수 있습니다. 이는 오클루전(한 재료가 다른 재료로 부분적으로 가려지는 경우) 및 이중 감지(재료가 하나만 있을 때 시스템이 두 개의 인스턴스를 식별하는 경우)와 같은 문제를 해결합니다. 배치 오류(예: 불균형한 토핑)를 식별함으로써 제조업체는 그에 따라 생산 매개변수를 조정할 수 있습니다.

이 모델은 새로운 재료를 쉽게 수용할 수 있도록 설계되었으며 전체 점검 없이 재교육할 수 있습니다.

또한 이 시스템은 모양을 확인하고, 색상을 준수하는지 확인하며, 잠재적인 오염 물질을 감지하여 각 제품이 높은 안전 및 품질 기준을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

실시간 식품 QC(품질 관리)의 과제

피자 제조업체는 600밀리초마다 새로운 피자를 생산할 정도로 엄청나게 빠른 속도로 운영되는 경우가 많습니다. 이러한 속도에서는 사람이 검사자가 따라잡기가 매우 어렵기 때문에 토핑을 모니터링하고 결함을 정확하게 감지하기가 어렵습니다.

또한 살라미와 버섯처럼 겹치는 재료는 서로를 가릴 수 있으며, 이로 인해 토핑이 누락되거나 과다하거나, 잘못된 배분 또는 일관되지 않은 양으로 피자가 만들어지기도 합니다. 이는 제품의 균일성을 저해할 뿐만 아니라 고객이 기대에 미치지 못하는 피자를 받게 되면 브랜드 평판에도 해를 끼칩니다. 

동시에 이러한 문제는 불량률 증가와 리소스 낭비로 인해 운영 비용을 증가시킵니다. 이러한 문제에 더해, 검사자는 장시간 교대 근무로 인해 피로가 누적되어 주의력이 저하되고 오류의 위험이 높아질 수 있습니다. 

이러한 함정을 인식한 많은 제조업체들이 컴퓨터 비전 기반의 품질 관리 및 자동화된 식품 검사 시스템을 도입하고 있습니다. 이러한 혁신적인 시스템은 실시간 감독을 제공하고 인적 오류를 줄이면서 고품질의 결과물을 지원하는 데 도움이 됩니다. 

머신 비전을 통한 실시간 식품 결함 감지

스페셜비디오의 비전 AI 솔루션은 Ultralytics YOLO 모델의 인스턴스 세분화 지원을 통해 모든 피자를 실시간으로 검사하여 품질이 우수한 제품만 소비자에게 전달할 수 있도록 합니다. 각 피자를 레시피와 비교하여 토핑을 정확하게 계수하고 측정하여 누락되거나 여분의 재료, 고르지 않은 분포, 일관되지 않은 양을 빠르게 감지합니다.

토핑이 잘못 정렬되었거나 재료의 양이 잘못되었거나 파란색 플라스틱과 같은 오염 물질로 인해 결함이 있는 피자가 감지되면 시스템이 자동으로 폐기 라인으로 전환합니다. 

배포 후에도 정확성을 유지하기 위해 스페셜비디오는 지속적으로 데이터 세트를 확장하고, 라벨링 정확도를 개선하며, 정기적으로 YOLO 재훈련합니다. 훈련 중에 데이터 증강을 사용하여 과적합을 방지하고 제한된 수의 샘플에서 모델이 일반화되도록 돕습니다. 또한 훈련 이미지의 10%에는 마르게리타 피자가 포함되어 있어 유용한 배경 컨텍스트를 제공함으로써 네트워크가 다양한 종류의 살라미와 같은 동일한 재료 유형 내에서도 변형을 처리하는 데 도움이 됩니다.

이 외에도 재교육 프로세스를 더욱 효율적으로 만들기 위해 스페셜비디오는 새로운 피자 재료에 대한 워크플로우를 구현했습니다. 이 워크플로는 YOLO 활용하여 새로운 이미지의 라벨링 속도를 높이고 재료의 종류가 다양해짐에 따라 사람의 감독 필요성을 줄입니다.

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왜 Ultralytics YOLO 모델을 선택해야 하나요?

스페셜비디오는 AI 모델 성능과 비용 사이에서 훌륭한 균형을 제공하기 때문에 Ultralytics YOLO 모델을 사용하기로 결정했습니다. 이 시스템은 Nvidia GTX-1660gt GPU (그래픽 처리 장치)를 통해 200~250ms의 추론 시간을 달성하여 600ms마다 피자를 생산하는 생산 라인을 처리할 수 있을 만큼 빠릅니다. 

YOLO효율적인 처리 속도는 실시간 품질 관리를 용이하게 합니다. 전반적으로 이 접근 방식은 생산을 간소화할 뿐만 아니라 확장성도 지원하므로 대량 식품 제조 환경에 적합한 강력한 솔루션입니다. 

99%의 정확도를 제공하는 YOLO 식품 검사 솔루션

스페셜비디오의 AI 식품 검사 솔루션은 Ultralytics YOLO 모델을 통합하여 피자 생산의 품질 관리를 혁신했습니다. 1,500개 이상의 이미지로 구성된 강력한 데이터 세트를 학습한 이 모델은 올리브, 살라미 슬라이스, 멸치, 모짜렐라 볼 등 계수 가능한 품목과 큐브 햄, 버섯, 치즈 슬라이스, 후추 등 계수 불가능한 품목으로 분류하여 10가지 이상의 다양한 재료를 정확하게 인식합니다. 

YOLO 시스템은 최대 99%의 정확도로 실시간으로 작동하여 사람 검사자보다 성능이 뛰어나며 수동 방식에 비해 검사 시간이 크게 단축됩니다. 

흥미롭게도 이 솔루션은 샐러드나 파스타 등 초기 교육에 포함되지 않은 식품의 성분을 정확하게 인식하여 새로운 제품 라인으로 쉽게 확장할 수 있는 유망한 결과를 보여주었습니다. 궁극적으로 이 혁신적인 접근 방식은 운영 효율성을 높이고 낭비를 최소화하며 비용을 절감하여 자동화된 식품 검사 및 품질 보증의 새로운 기준을 제시합니다.

식품 산업의 스마트 제조 촉진

스페셜비디오의 앞날이 기대됩니다. 이 회사는 샐러드나 파스타 같은 다른 식품으로 Vision AI 솔루션을 확장할 계획입니다. 스페셜비디오는 딥러닝 모델을 지속적으로 미세 조정하고 데이터 세트를 늘림으로써 실시간 품질 관리를 더욱 개선하고 낭비를 줄이며 생산 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 개선 사항은 새로운 업계 표준을 설정하는 데 도움이 될 것입니다.

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