플러스프로젝트 배경
배송사별 운송장 레이아웃과 표기 방식이 달라 단순 규칙 기반 OCR만으로는 필요한 필드를 일관되게 추출하기 어렵습니다. 이미지 품질 문제를 보정하고, 추출된 텍스트를 업무 시스템에서 사용할 수 있는 구조로 변환하는 전체 파이프라인이 필요했습니다.
프로젝트 성과
이미지 전처리·OCR 파이프라인
기울기·조명·노이즈 보정과 핵심 영역 추출을 결합해 다양한 운송장 형식을 처리했습니다.
구조화·검증 API
OCR 텍스트를 필드별 JSON으로 파싱하고 국가별 형식 규칙으로 검증하는 FastAPI 서버를 구현했습니다.
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
[프로젝트] 국가와 배송사마다 형식이 다른 영문 운송장 이미지에서 수취인, 주소, 우편번호, 운송장 번호를 추출해 JSON으로 변환하는 물류 자동화 API입니다. [담당 범위] 데이터 라벨링과 합성 데이터 생성, OCR 모델 선정·도메인 튜닝, 이미지 전처리, 텍스트 파싱과 검증 규칙, FastAPI 서버, Docker 패키징과 배포 환경을 담당했습니다. [기술적 해결] 기울어짐, 조명 반사,
