독일 자동화 솔루션 기업 에버레 아우토마티셰 시스테메가 치즈 숙성 공정에 로봇, 머신비전, 인공지능을 결합한 자동 품질관리 시스템을 구축해 노동력 부족과 품질 관리 문제를 동시에 겨냥하고 있다.
영국 로봇 기술 매체 로보틱스 업데이트(Robotics Update)에 따르면 에버레 아우토마티셰 시스테메(Eberle Automatische Systeme)는 치즈 숙성 과정에 초점을 맞춘 품질관리 기술을 개발하고, 엠브이텍(MVTec)의 머신비전 소프트웨어와 인공지능(AI)을 결합한 솔루션을 선보였다.
매체에 따르면 식품 산업에서는 인공지능 발전을 바탕으로 품질관리 분야에 큰 변화가 진행되고 있으며, 규칙 기반 머신비전과 AI가 결합되면서 기존에는 자동화가 어려웠던 공정까지 자동화가 가능해지고 생산성과 품질 보증 수준이 높아지고 있다.
전 세계적으로 치즈 소비가 빠르게 증가하면서 생산업체들은 생산 규모 확대에 따른 부담을 겪고 있다. 특히 유럽에서는 노동력 부족으로 인해 유가공업체들이 효율성 향상을 위한 자동화 도입에 나서고 있으며, 동시에 폐기물 감축과 자원 절약 등 지속가능성 요구와 더 높은 품질, 더 다양한 제품을 원하는 소비자 요구가 높아지고 있는 상황이다.
에버레의 머신비전 엔지니어 도리안 콥플레(Dorian Kopfle) 엔지니어는 치즈 숙성 과정은 최대 14개월까지 걸리며 곰팡이 발생 방지와 품질 유지를 위해 지속적인 모니터링이 필요하다고 설명했다. 콥플레 엔지니어는 수천 개의 치즈 휠을 수작업으로 검사하는 것은 사실상 불가능해 전통 유가공업체 게브르더 발다우프(Gebr. Baldauf)가 자동화 솔루션을 위해 에버레에 도움을 요청했다고 밝혔다.
게브르더 발다우프는 독일 알괴 지역(Allgau)에 위치한 전통 유가공업체로, 에버레에 치즈 숙성 관리 자동화 과제를 의뢰했다. 이를 통해 모바일 케어 로봇과 카메라, 온보드 이미지 프로세싱을 결합한 완전 자동 모니터링 시스템이 구축됐다.
공정은 곰팡이 반점이나 흠집 등 결함을 찾는 치즈 휠 검사로 시작된다. 4K 카메라가 고해상도 이미지를 촬영하고, 이 이미지는 엠브이텍의 머신비전 알고리즘 소프트웨어 할콘(HALCON)을 통해 분석된다.
할콘 소프트웨어는 딥러닝 기법을 활용해 이상 징후를 조기에 감지함으로써 공정 편차와 폐기량을 줄인다. 검사 데이터는 저장돼 웹 인터페이스를 통해 제공되며, 이를 통해 원격 모니터링과 제어가 가능하다.
동시에 모바일 케어 로봇은 치즈 휠을 관리하는 작업을 수행해 껍질이 제대로 형성되도록 하고, 원치 않는 오염층과 도포층을 제거한다. 이 시스템은 수작업 검사를 줄여 효율성을 높일 뿐 아니라 최종 제품의 균일성과 품질도 향상시키는 것으로 전했다.
로보틱스 업데이트는 이 자동화 시스템 도입으로 게브르더 발다우프가 여러 핵심적인 효과를 얻었다고 보도했다. 먼저 모바일 케어 로봇이 자율적으로 운용되면서 수작업 노동을 줄이면서도 각 치즈 휠이 철저히 검사·관리되도록 해 효율성이 높아졌다.
또 곰팡이나 결함을 조기에 발견해 신속한 대응이 가능해지면서 불합격 품목 발생과 폐기량을 최소화할 수 있게 됐다. 인공지능을 통해 수작업 검사 대신 일관되고 덜 주관적인 검사 결과를 확보함으로써 검사 기준을 전량에 동일하게 적용하는 100% 검사 체계를 구현했다.
산업용 이미지 프로세싱을 통합하면서 제품 전 과정에 대한 완전한 추적 가능성도 확보했다. 모든 검사 결과가 디지털로 저장돼 손쉽게 조회할 수 있어 의사결정과 장기적인 공정 최적화에 활용할 수 있다.
시스템 개발 과정에서는 치즈의 자연스러운 변동성이 큰 기술적 과제였다고 매체는 전했다. 치즈 휠은 개체별로 모양이 다르고 숙성 과정에서 크게 변하기 때문에 순수 규칙 기반 머신비전 방식만으로는 검사 효율이 떨어졌다.
이를 해결하기 위해 에버레는 인공지능과 딥러닝을 활용해 치즈 휠 개체별 특성에 적응할 수 있는 시스템을 설계했다. 엠브이텍 할콘 소프트웨어에 치즈 이미지 대량 데이터셋으로 딥러닝 네트워크를 학습시켜 균열, 곰팡이, 변색 등 결함은 정확히 찾아내면서도 공정상 자연스러운 변이는 무시하도록 한 것이다.
이 기술을 통해 미세한 이상 징후까지 포착해 더 이른 단계에서 개입할 수 있게 돼 품질관리가 강화됐다. 에버레는 단순히 검사 공정을 자동화하는 수준을 넘어, 인공지능을 치즈 숙성 워크플로 전반에 완전히 통합하는 것을 목표로 삼고 있다.
현재 시스템은 실시간 검사와 자율 관리 기능을 갖추고 있으며 인력 개입은 최소 수준에 그치고 있다. 회사는 모든 치즈 종류와 숙성 단계에 대응할 수 있도록 시스템을 추가 정교화하고, 장기적으로는 인력 개입이 필요 없는 완전 자동 AI 기반 시스템을 구축하는 것을 장기 목표로 제시했다.
이 시스템은 향후 디지털화 확대의 기반도 제공한다. 에버레는 이 솔루션이 전사적 자원관리(ERP) 시스템이나 클라우드 등 더 큰 디지털 플랫폼과의 통합을 통해 생산 공정을 추가로 최적화할 잠재력을 갖고 있다고 보고 있다.
에버레는 이번 프로젝트 성과를 바탕으로 치즈 산업 전반의 수요에 대응하기 위해 솔루션 확장에 나서고 있다. 회사는 시스템을 표준화해 전 세계 치즈 생산 공장에서 사용되는 모바일 및 고정식 케어 로봇에 모두 통합하는 방안을 추진 중이다.
아울러 시스템의 인공지능 기능도 계속 발전시키고 있다. 에버레는 딥러닝 모델을 개선해 다양한 치즈 유형과 숙성 단계를 처리할 수 있도록 하고, 완전 자동 분류와 검사가 가능하도록 하는 것을 목표로 하고 있다.
이를 통해 생산업체들은 인력 개입을 더 줄이면서도 최고 수준의 품질 기준을 유지할 수 있을 것으로 회사 측은 보고 있다. 에버레의 크리스토프 묵셀(Christoph Muxel)은 자사의 머신비전 기반 솔루션이 식품 산업에서 품질, 효율성, 경쟁력을 지속가능하게 개선하는 자동화 사례를 보여주며, 이번 프로젝트는 시작일 뿐이며 이러한 혁신을 전 세계로 확대하는 데 기대를 갖고 있다고 말했다.
헬로티 |
