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영어

We implemented a procedure to automatically recognize Data Matrix codes laser-engraved on medical devices with a machine vision-based artificial intelligence model and register them in a medical integrated information system. By utilizing YOLOv11, COCO, and custom datasets, the recognition rate was improved to 99.5%, and the system was designed to recognize 100 to 200 medical devices simultaneously through an optical system. This system has realized efficiency and data automation in medical device management, and in the future, we aim to improve performance and strengthen real-time tracking for stable recognition in various environments.

한국어

의료기기에 레이저로 각인된 DataMatrix 코드를 머신비전 기반 인공지능 모델로 자동 인식하고, 이를 의료 통합정보시스템에 연계하는 절차를 구현하였다. YOLOv11 모델과 COCO 및 커스텀 데이터셋을 활용해 인 식률을 99.5%까지 향상했으며, 광학계를 통해 100~200개의 기기를 동시에 인식할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템은 의료기기 관리의 효율성과 데이터 자동화를 실현하였으며, 향후에는 다양한 환경에서의 인식 성능 향상 과 실시간 추적 기능 고도화를 목표로 한다.