무엇을 합니까
배송대행 창고에서 매일 발생하는 단순 반복 작업 — 운송장 번호 받아쓰기, 저울 LCD 무게 옮겨 적기, 박스 코드 확인하여 시트에 기록, 오타 검수 및 재확인 — 이 모든 과정을 단 한 번의 사진 촬영으로 대체합니다.
핵심 기능
운송장 번호 자동 추출
Rust 네이티브 바코드 디코더(masuri), NEON SIMD 가속. EXIF Orientation 기반 자동 회전. Code128 / Code39 / EAN 등 1차원 바코드 다수 지원.
무게 자동 인식
OpenCV로 LCD 영역 검출 + 4점 perspective warp + CLAHE 정규화. 7-segment 숫자는 CNN으로 인식 (template matching fallback). edge case 19건 기준 19/19, 실전 35건 기준 28/33 (≈85%).
박스 코드 OCR + 회전 보정
YOLOv8 CoreML로 라벨 영역 검출(Apple Neural Engine 가속) → Apple Vision Framework OCR. 세로/가로 이미지 자동 회전 (270° → 90° → 0°). AMK 정규식 + 후처리(O→0, S→5, I→1).
Google Sheets 자동 기록
인식 결과를 미리 정의된 Sheet의 지정 컬럼에 즉시 기록.
검증 웹 UI
인식이 애매한 항목만 골라 운영자가 클릭 한 번으로 교정.
운영 흐름 5단계
- 01박스를 CAS 전자저울 위에 올린다.
- 02송장 라벨과 저울 LCD가 한 컷에 들어오도록 촬영한다.
- 03동기화 폴더에 사진이 저장되면 자동으로 인식 시작.
- 04결과가 Google Sheet의 해당 행에 기록된다.
- 05필요 시 검증 웹 UI에서 애매한 항목만 교정.
벤치마크
68건 기준 — 운송장 97% / 무게 99% / 라벨 100% / AMK 74% / 1.1초/건
자주 발생하는 상황
- ·형광등 반사로 LCD가 날아가지 않게 각도 조정
- ·라벨이 구겨지거나 접혀있지 않은지 확인
- ·그래도 인식이 자주 틀린다면 패턴을 모델에 재학습