뉴로클, 오토딥러닝 솔루션으로 불량 검출률·정확도 대폭 향상

최근 식품 안전 문제가 잇따라 발생하면서 생산 공정과 품질 관리의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히 기존 육안 검사와 룰베이스 검사 방식의 한계를 극복할 수 있는 AI 기반 딥러닝 비전검사 기술이 업계의 주목을 받고 있는데, 그 가운데서도 뉴로클의 솔루션이 그 중심에 있다.

딥러닝 비전검사 전문 기업 뉴로클은 비전문가도 손쉽게 고성능 딥러닝 검사 모델을 만들 수 있는 오토딥러닝 솔루션을 제공한다. 핵심 기술은 학습 파라미터와 모델 구조를 자동으로 최적화하는 오토딥러닝 알고리즘으로 이를 적용한 학습 소프트웨어 ‘Neuro-T(뉴로티)’와 런타임 라이브러리 ‘Neuro-R(뉴로알)’을 운영 중이다.

뉴로클의 기술은 식품뿐 아니라 배터리, 자동차, 반도체, 철강 등 다양한 제조 산업에서 활용되고 있다. 특히 최근 식품 산업에서의 도입 문의가 빠르게 늘고 있다. 지난달 15일, 뉴로클은 국내 대표 식품 기업 ‘대상’이 주최한 OEM 품질 세미나 전시에 AI 비전검사 기업으로 유일하게 초청돼 기술력을 입증했다. 부스에서는 원재료부터 포장·패키징까지 전 과정에 적용 가능한 딥러닝 검사 사례를 소개해 호응을 얻었다.

실제 도입 사례도 눈에 띈다. 두부 생산 업체 A사는 뉴로클 솔루션과 OCR 텍스트 규칙 기능을 도입해 유통기한 인쇄 불량 검출률을 17% 개선했다. 기존에는 도트 형태의 인쇄를 수작업으로 판독하다 보니 오류가 빈번했지만 딥러닝 기반 검사를 통해 정상 제품 폐기와 불량품 유출을 크게 줄였다.

육류 가공 업체 B사는 뉴로클의 오토딥러닝 솔루션을 통해 지방·살코기 비율 검사 정확도를 98%까지 높였다. 과거 샘플 검사로는 저품질 육류를 걸러내기 어려웠으나 Classification과 Segmentation 모델을 결합한 전수 검사 체계를 도입하면서 전 제품의 품질을 일관되게 유지하게 됐다.

이외에도 뉴로클의 비전검사 기술은 홍삼 등급 판정, 라면 면 불량 검출, 포장 실링부 결함 검출 등 다양한 식품 품질 검사에 적용되고 있다.

뉴로클 이홍석 대표이사는 “먹거리 안전에 대한 사회적 요구가 커지면서 식품 산업의 품질 검사가 더욱 중요해질 것”이라며 “앞으로 더 많은 식품 공정에서 뉴로클의 오토딥러닝 비전검사 솔루션이 활용되기를 기대한다”고 밝혔다.

헬로티 김재황 기자 |