플러스프로젝트 배경
문제점 및 현황 (Pain Points) 물류 프로세스의 병목 현상 발생: 글로벌 풀필먼트 센터 및 배송 현장에서 매일 수만 건 이상의 운송장이 발생하지만, 이를 수기로 시스템에 입력하거나 바코드 스캔에만 의존하는 방식은 처리 속도 저하와 인건비 상승의 주원인이었습니다. 비정형 데이터 처리의 한계: 국가 및 현지 배송사(Carrier)마다 운송장 레이아웃, 용어, 표기 방식이 모두 상이하여 기존의 규칙 기반(
프로젝트 성과
업무 처리 속도 30배 향상 및 자동화
건당 평균 30초 소요되던 수기 입력 프로세스를 AI 자동화를 통해 1초 미만으로 단축시킴. 전체 운송장 처리 업무의 90% 이상을 완전 자동화하여 운영 인건비 및 리소스 획기적 절감.
악조건 하의 인식 강건성(Robustness) 확보
조명 반사, 구겨짐, 저해상도 등 열악한 현장 이미지를 복원하는 전처리 기술과 합성 데이터 학습을 통해, 기존 상용 OCR 솔루션 대비 저품질 이미지 인식률을 40% 이상 향상시킴.
핵심 기능
지능형 이미지 전처리 및 보정 (Smart Pre-processing)
OpenCV 기반의 투시 변환 및 이진화 기술을 적용하여, 구겨짐이나 기울어짐, 조명 반사가 심한 저품질 현장 이미지에서도 최적의 인식률을 확보하도록 화질을 자동 개선하고 노이즈 제거.
프로젝트 상세
포트폴리오 소개 프로젝트명: 글로벌 물류 운송장 이미지 정보 추출 및 자동 정형화 솔루션 서비스 카테고리: AI / Global Logistics Tech (물류 자동화) 메인 타깃: 해외 풀필먼트 센터 운영사, 크로스보더 이커머스 셀러, 물류 시스템 관리자 한줄 소개: 다양한 국가와 배송사가 발행하는 비정형 영문 운송장 이미지에서 수취인 정보(이름, 주소, Zip Code 등)를 정밀하게
