“낱장김보다 어려운 김자반 이물선별”… 엘로이랩, 전용 AI 초분광 솔루션으로 기술적 한계 극복

엘로이랩. 사진=엘로이랩 국내 김 산업의 수출 성장세가 이어지면서 가공식품의 품질관리와 이물선별 기술의 중요성이 높아지고 있다. 특히 김자반은 일반적인 낱장김과 달리 불규칙한 형태와 복잡한 가공 특성으로 인해 이물선별 난도가 높은 품목으로 꼽힌다. AI 초분광 솔루션 전문기업 엘로이랩(대표 유광선)은 이러한 김자반 생산공정의 기술적 문제를 해결하기 위해 김자반 전용 AI 초분광 이물선별 솔루션 'SAI-FOOD GIM'을 공급하며 김 가공산업의 품질관리 자동화 시장을 본격적으로 공략하고 있다고 밝혔다. 일반적인 낱장김은 얇고 평평한 형태를 유지하고 있어 상대적으로 균일한 검사 환경을 구현하기 용이하며, 일정한 표면을 대상으로 이물의 색상이나 형태적 차이를 분석할 수 있다. 반면 김자반은 잘게 가공된 원물의 크기와 형태가 일정하지 않고, 불규칙한 굴곡과 두께 편차, 원물 간 중첩 등 복합적인 특성을 갖는다. 이러한 구조적 차이로 인해 기존 낱장김에 적용되는 이물선별 방식을 김자반 생산공정에 그대로 적용하기 어려우며, 보다 정교한 검사 기술이 요구된다. 특히 김자반은 생산라인에서 수많은 원물 조각이 불규칙하게 분포하고 이물질이 원물 사이에 혼재할 수 있어, 정상 원물과 이물을 구분하기 위한 검사 조건이 더욱 까다롭다. 여기에 검은색 플라스틱이나 비닐 등 김과 외관상 색상이 유사한 이종재질 이물이 혼입될 경우 선별 난도는 한층 높아진다. 일반적인 RGB 기반 색채선별 방식은 주로 색상과 형태의 차이를 분석하기 때문에, 원물과 색상이 유사하거나 외형적 특징이 뚜렷하지 않은 이물을 판별하는 데 한계가 발생할 수 있다. 결국 낱장김의 이물선별이 비교적 균일한 표면에서 이물의 차이를 찾아내는 과정이라면, 김자반은 불규칙하게 뒤섞인 원물 속에서 정상 원물의 다양한 특성과 실제 이물의 차이를 구별해야 하는 고난도 검사 영역이다. 이에 따라 김자반 제조현장에서는 단순한 색상이나 형태 분석을 넘어, 원물과 이물의 재질적 차이를 판별할 수 있는 검사 기술의 필요성이 높아지고 있다. 엘로이랩이 공급하는 'SAI-FOOD GIM'은 이러한 김자반 고유의 생산환경과 검사 특성을 고려한 전용 AI 초분광 이물선별 솔루션이다. 기존 RGB 카메라 기반 검사 방식이 주로 물체의 색상과 형태 차이를 활용한다면, 엘로이랩의 초분광 기술은 물체에서 반사되는 빛을 파장별로 분석해 원물과 이물 간의 분광 특성 차이를 판별한다. 이를 통해 외관상 색상이...