AI 모델
골뱅이 원료 품질검사용 정상·불량 이미지 데이터셋
식품 제조 공정의 원료 선별·상태 검사 단계에서 골뱅이 원료의 외관 불량을 검출하기 위한 이미지 및 라벨 데이터셋
AI 모델 정보
골뱅이 원료 불량 검출 모델 (YOLOv8m 기반)
식품 제조 공정의 원료 선별·상태 검사 단계에서 골뱅이 원료의 외관 불량을 실시간으로 검출하는 객체 탐지(Object Detection) 모델이다. YOLOv8m 아키텍처를 기반으로 단일 클래스(불량, ng)를 학습하였으며, 컨베이어 위를 이동하는 원료 영상에서 불량 부위의 위치를 바운딩 박스로 검출한다. 엣지 디바이스(NVIDIA Jetson Orin Nano)에서 실시간 추론이 가능하도록 TensorRT로 최적화하여 배포하였다.
학습 데이터 셋 정보
| 업종 | 식품 | 유형 | JPG | |
|---|---|---|---|---|
| 목적 | 품질 보증 | 데이터 등록일 | 2026-10-06 07:09:28 | |
| 사용조건 | 콘텐츠 변경 불가 | 데이터셋 수정일자 | ||
| 제공기관 | 컨포트랩 | |||
| 태그 | 골뱅이, 원료검사, 품질검사, 불량검출, 객체탐지, YOLO, 식품제조, 이미지, 컴퓨터비전 | |||
| 내용 | 적용 공정 | 원료 선별 및 상태 검사 공정 (원료 전처리 후 충진 전 단계) | ||
| 소개 | 식품 제조 현장의 원료 선별·상태 검사 공정에서 골뱅이 원료의 외관 불량을 자동 검출하기 위해 구축한 데이터셋이다. 컨베이어 위를 이동하는 골뱅이 원료를 고정 카메라로 촬영한 이미지와, 불량 부위의 위치를 표시한 라벨(YOLO 형식)로 구성된다. 단일 클래스(불량 ng)로 라벨링되어 있으며, 정상 원료는 라벨이 없는 배경 이미지로 포함된다. 원본 이미지에 좌우·상하 반전 및 회전 증강을 적용하되 중복 이미지를 제거하여 학습용 데이터의 다양성을 확보하였다. 학습용(train) 11,106장과 검증용(val) 534장으로 구성된다. | |||
| 출처 | 컨베이어 상부에 고정 설치한 USB 카메라로 암실(통제된 조명 환경) 내에서 골뱅이 원료를 촬영하여 수집 | |||
| 데이터개수/데이터셋 총량 | 4개 / 13,580,923,650Byte | |||