머신 비전 시스템의 등장으로 다양한 산업 현장에서 품질 검사 및 공정 자동화의 효율성이 향상되고 있다. 그러나 반사 필름(Reflective film)의 경우, 강한 빛 반사(White-out), 대용량 이미지 처리, 빠른 생산 속도, 설비 진동 등의 요소로 인해 기존 머신 비전 시스템의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 실시간 반사 필름 결함 검출을 위한 인공지능 비전 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실제 생산 환경에서 94.8%의 결함 탐지 정확도를 보였으며, 2K 해상도의 RGB 이미지를 촬영-분석-시각화까지 20fps으로 실시간 처리할 수 있는 성능을 갖춘다. 특히 기존 비전 시스템은 라인 스캔 카메라(Line scan camera)를 사용하기 때문에, 구축된 설비에 추가 설치가 제한되며 설비 설계 단계에서의 사전 고려가 필수적이다. 반면, 본 시스템은 에어리어 카메라(Area camera)를 활용함으로써 구축된 설비에도 유연하게 추가 설치가 가능하다는 장점을 가진다. 또한 에어리어 카메라 사용 시 발생하는 연산량 급증 문제는 멀티 프로세스 구조와 TensorRT 기반 고속화 YOLO(You Only Look Once) v8 객체 탐지 모델를 통해 해결하였다. 본 시스템은 실시간성이 요구되는 실제 산업 현장에서 안정적으로 작동함으로써, 머신 비전 기술의 산업적 활용 가능성을 입증한다.