[논문]이미지 처리기술을 이용한 온라인 바코드 품질검사 시스템

이주호; 송하주

doi:10.13067/jkiecs.2012.7.5.1053

이미지 처리기술을 이용한 온라인 바코드 품질검사 시스템
An On-Line Barcode Verification System using Image Processing Technique 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.7 no.5, 2012년, pp.1053 - 1059

이주호 (부경대학교 IT융합응용공학과) , 송하주 (부경대학교 IT융합응용공학과)

초록
AI-Helper

바코드 레이블은 저비용과 편리함으로 인해 물품의 식별을 위해 널리 사용되고 있다. 바코드 레이블은 실링인쇄(seal printing)를 통해 대량으로 생산되는데 그 과정에서 인쇄 품질이 좋지 않거나 레이블 내의 바코드와 텍스트가 서로 일치하지 않는 불량품이 발생하기도 한다. 불량 레이블은 인식 불량 및 업무 오류를 가져오고 이로 인해 물류 지체 및 처리비용 증가를 가져온다. 본 논문에서는 이미지 처리기술을 이용하여 생산단계에서 레이블을 검사하는 온라인 바코드 품질 검사 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 카메라에 의해 얻은 이미지를 사용하여 바코드의 품질과 데이터와의 일치성을 검증하고, 불량레이블이 발견되면 경고 신호와 함께 불량임을 표시하여 불량품이 조기에 제거되도록 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Barcode labels are being widely used for identifying products since they are cheap and easy to use. As the barcode labels are massively produced by seal printing, some labels have defects such as poor printing quality or data mismatch between barcode and the text. Barcode read errors and business errors caused by defected barcodes result in delay in logistics and increased processing costs. In this paper, we propose an on-line barcode verification system that uses image processing technique to verify the quality of labels at the production stage. The proposed system captures label images through the vision camera and then checks the print quality and verifies the combination of barcodes and texts in a label. If any defected label is found, the proposed system gives alarm signals and marks the defected labels so that they are removed at early stage of the production.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 이미지 처리기술을 사용하여 생산 과정에서 인쇄 상태에 따른 바코드의 품질을 검사하고 바코드의 정보와 레이블 내의 정보(그림 1에서 박스로 표시된 부분)들에 대한 무결성을 검사하여 불량으로 판단되는 레이블을 즉각적으로 제거하여 레이블 품질검사를 자동화하는 온라인 바코드 품질 검사 시스템을 제안한다.
본 논문의 목표는 이미지 처리기술을 사용하여 바코드를 포함하는 레이블의 고속 출력 시 발생하는 불량 레이블을 찾아내고 제거함으로써 품질검사 공정을 자동화할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 시스템은 크게 네 가지의 기능을 포함한다.

제안 방법

문자 검증자는 문자 인식 기능을 이용하여 텍스트 영역에서 문자들을 추출한다. 데이터베이스 검색을 통해 인식된 바코드와 추출된 텍스트가 서로 대응되는 것인지를 검증한다.
실제 인쇄 공장에서는 동일한 모델의 씰링 인쇄 장치가 사용되는 경우는 드물고 제조사와 제조시기가 매우 다른 제품들이 공존하는 경우가 많다. 따라서 제안 시스템 또한 다양한 형태의 씰링 인쇄 장치에 대해 가능한 간단하게 설치할 수 있도록 하드웨어 장치를 구성하였다.
레이블별로 바코드, 색상, 레이블 크기, 인쇄되어야할 텍스트 정보(상품명, 크기, 숫자코드)등을 포함한다. 레이블 생산 현장의 데이터와 일치성을 위해 업무 데이터베이스를 품질검사 시스템에서 네트웍을 통해 직접 접근하도록 하였다.
과정은 정확성을 위해 바코드와 카메라에 의해 인식된 문자 정보를 이용한다. 먼저 검출된 바코드 영역 이미지로 바코드의 등급판정으로 불량 여부를 가리고 등급에 문제가 없으면 레이블의 바코드의 데이터, 문자 데이터 그리고 데이터베이스의 문자 값과의 일치성을 판단하여 레이블을 검증한다.
시스템은 크게 네 가지의 기능을 포함한다. 먼저 레이블의 바코드 부분을 가려낸 뒤 바코드의 ANSI등급을 검증하여 바코드의 품질을 검사하고, 레이블의 문자와 바코드의 데이터를 판독하며, 바코드와 레이블의 문자데이터 사이의 일치성을 검사한다. 마지막으로 검증에 의해 불량이라고 판정됐을 경우 경고음을 발생 시키고 해당 레이블을 표시하는 불량 처리 기능을 포함한다.
문자 인식에서는 문자의 크기가 다른 같은 문자라면 같은 문자로 인식할 수 있는 방법이 특히 요구된다. 모든 원형 문자와 입력 문자의 크기를 같도록 정규화(normalizing) 과정을 도입한 다음에 논리연산으로 비교함으로서 크기에 관계없이 문자를 인식하는 정규화 원형 비교 방법으로 인식한다[5,6].
바코드 품질 검사 시스템은 카메라를 이용한 이미지 처리을 통해 바코드 영역에 대한 인쇄 품질 검사와 텍스트 영역에 대해 문자 인식을 통한 검사를 통해 데이터 검증을 수행한다. 불량 레이블이 발생할 경우 이를 작업자에게 알리는 기능(알람타워 사용)과 해당 불량 레이블의 천공을 통한 표시 기능을 포함한다(그림 3).
대량의 바코드 레이블을 출력하기 위해서는 실링 인쇄 기술이 주로 사용된다. 이 기술은 흑백의 바코드 틀(template)과 색상을 갖는 텍스트(또는 이미지) 틀의 쌍을 조합하여 최종 인쇄 틀을 제작하고 레이블 인쇄기를 이용하여 대량으로 바코드를 제작한다. 이 과정에서 작업자의 실수로 그림 1의 좌측 바코드 영역과 우측의 텍스트 영역의 대응이 잘못되는 경우가 발생하기도 한다.
문자 인식에서는 문자단위로 분석이 이루어지므로 먼저 문자영상으로부터 문자를 잘라내는 작업이 필요하다. 전체 영상의 영역을 화소 행(Pixel Row)별로 점밀도를 조사하여 각 행의 화소의 개수가 정해진 한계값(Threshold)보다 크면 문자열 사이의 공백으로 간주하여 문자열의 영상을 분리, 추출한다. 추출된 각 문자행에 대해 화소 열(Pixel Column)의 화소의 갯수에 대한 수직 히스토그램을 구한 후, 히스토그램 값이 정해진 값보다 작은 연속 화소 열을 문자열 사이의 공백으로 간주 한다.
알람장치인 ST56EL-USB 시그널타워는 스마트 레이블 검증 작업 시 필요한 기기이다. 정상 동작중에는 초록등을 켜고 불량 레이블이나 이상 동작 발생이 있을 경우 적색등을 점등하고 경고음을 발생하도록 하였다. 천공기의 경우에는 기존 상용제품의 경우에는 단가가 높고 불필요한 기능이 많으므로 솔레노이드를 이용하여 자체제작을 하였다.
제시된 설계안을 바탕으로 온라인 바코드 품질검사 시스템 하드웨어를 다루고자 한다.
고속 카메라가 아닌 일반 비전 카메라로 레이블 품질 검사를 위해서는 레이블이 정지하는 시점에 이미지를 촬영하는 것이 가장 적합하다. 제안하는 시스템에서는 이송장치의 축에 근접센서를 설치하여 용지가 정지하는 시점을 알아내도록 하였다. 이미지 처리를 위한 카메라는 박스형태의 카메라 박스에 고정된다.
카메라를 이용하여 레이블의 영상을 촬영하고, 그레이 픽셀(gray pixel) 값으로 변환한 뒤, 레이블의 바코드 영역을 찾아낸다. 찾아낸 바코드 이미지를 이용하여 2.1절의 인자들의 값들을 계산 후, 레이블의 바코드 등급 판정으로 불량 여부를 판단한다.
정상 동작중에는 초록등을 켜고 불량 레이블이나 이상 동작 발생이 있을 경우 적색등을 점등하고 경고음을 발생하도록 하였다. 천공기의 경우에는 기존 상용제품의 경우에는 단가가 높고 불필요한 기능이 많으므로 솔레노이드를 이용하여 자체제작을 하였다. 천공기의 제어회로는 USB를 사용하여 검증 프로그램과 연동한다.
전체 영상의 영역을 화소 행(Pixel Row)별로 점밀도를 조사하여 각 행의 화소의 개수가 정해진 한계값(Threshold)보다 크면 문자열 사이의 공백으로 간주하여 문자열의 영상을 분리, 추출한다. 추출된 각 문자행에 대해 화소 열(Pixel Column)의 화소의 갯수에 대한 수직 히스토그램을 구한 후, 히스토그램 값이 정해진 값보다 작은 연속 화소 열을 문자열 사이의 공백으로 간주 한다. 단어내의 문자의 분리 작업도 이와 비슷하게 문자 사이의 공백을 발견함으로써 수행된다[10,11].
바코드의 등급 판정의 흐름은 그림 8과 같다. 카메라를 이용하여 레이블의 영상을 촬영하고, 그레이 픽셀(gray pixel) 값으로 변환한 뒤, 레이블의 바코드 영역을 찾아낸다. 찾아낸 바코드 이미지를 이용하여 2.

대상 데이터

입력을 담당하는 카메라로는 저가의 비전 카메라인 HVR2000[12]을 사용하였다. 본 제품은 CMOS 이미지 센서를 사용하고 있으며 USB2.

이론/모형

바코드는 바(bar, 검은색 막대)와 공백(space, 흰색 막대)을 특정한 형태로 조합하여 문자와 숫자 및 기호 등을 표현한 것으로 그 아래에 적혀져 있는 숫자를 스캐너로 읽을 수 있도록 한 것이다[2]. 바코드에 대한 인쇄규격을 검증함에 있어 훼손된 심벌에 대한 오류정보를 간략하게 표현 할 수 있도록 등급으로 판정하는데 바코드에 특정 성적을 할당하는 GS1 검증 방식을 사용한다.
개발 언어로써 C++을 사용하였으며, 이미지 처리를 하여 OpenCV를 적용하였다. 텍스트 영역의 문자 인식을 위해서는 공개소프트웨어인 GOCR 프로그램을 사용하였다. GOCR은 검증 프로그램의 자식 프로세스로 동작하도록 하였으며 이미지 데이터는 파일로 전달하도록 하였다.

후속연구

추후에는 문자처리 과정에서 배경조명에 따라 인식률이 변화하는 문제점을 해결하기 위해 문자처리 기법의 성능을 향상시키기 위한 연구를 진행할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	바코드 레이블은 어디서 널리 사용되고 있는가?	바코드 레이블은 저비용과 편리함으로 인해 물품의 식별을 위해 널리 사용되고 있다. 바코드 레이블은 실링인쇄(seal printing)를 통해 대량으로 생산되는데 그 과정에서 인쇄 품질이 좋지 않거나 레이블 내의 바코드와 텍스트가 서로 일치하지 않는 불량품이 발생하기도 한다.
	불량 레이블로 인해 나타나는 문제점은?	바코드 레이블은 실링인쇄(seal printing)를 통해 대량으로 생산되는데 그 과정에서 인쇄 품질이 좋지 않거나 레이블 내의 바코드와 텍스트가 서로 일치하지 않는 불량품이 발생하기도 한다. 불량 레이블은 인식 불량 및 업무 오류를 가져오고 이로 인해 물류 지체 및 처리비용 증가를 가져온다. 본 논문에서는 이미지 처리기술을 이용하여 생산단계에서 레이블을 검사하는 온라인 바코드 품질 검사 시스템을 제안한다.
	본 논문의 이미지 처리기술을 이용한 바코드 품질 검사 시스템은 제조사와 제조시기가 매우 다른 제품들이 공존하는 경우가 많기 때문에 어떻게 제작되어야 하는가?	불량 레이블이 발생할 경우 이를 작업자에게 알리는 기능(알람타워 사용)과 해당 불량 레이블의 천공을 통한 표시 기능을 포함한다(그림 3). 제안하는 품질검사 시스템은 기존의 공장 시설에 사용할 수 있도록 제작되어야 한다. 실제 인쇄 공장에서는 동일한 모델의 씰링 인쇄 장치가 사용되는 경우는 드물고 제조사와 제조시기가 매우 다른 제품들이 공존하는 경우가 많다.

참고문헌 (12)

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원문보기 상세보기
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상세보기
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원문보기 상세보기
김광백, 우영운, "HSI 컬러 공간과 신경망을 이용한 내용 기반 이미지 검색", 한국전자통신학회논문지, 5권, 2호, pp. 152-157, 2010.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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