| 업종 | 바이오 | 유형 | JPG |
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| 목적 | 생산공정 최적화 | 데이터 등록일 | 2026-10-06 07:09:28 |
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| 사용조건 | 콘텐츠 변경 불가 | 데이터셋 수정일자 | |
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| 제공기관 | (주)비즈포스 |
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| 태그 | 가시 봉합사, 머신비전, AI |
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| 내용 | 적용 공정 | 가시 봉합사 제조 후 검사 공정 |
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| 소개 | 본 데이터는 실제 수술용 봉합사 제조 장비 내부에 산업용 카메라와 데이터 수집 시스템을 설치하여 검사 이미지를 촬영 및 수집하였다. 봉합사가 검사 구간에 진입하면 적외선 센서가 이를 감지하여 촬영 트리거 신호를 발생시키고, 산업용 카메라가 정해진 시점에 봉합사 이미지를 촬영하였다. 촬영된 원본 이미지는 Edge PC 및 서버에 저장한 후, 봉합사 영역(ROI)을 추출하고 6개 구간으로 분할·병합하는 전처리를 수행하였으며, AI 모델 입력 크기(640×640)로 변환하였다. 이후 정상 이미지(No Label)와 불량 이미지를 대상으로 객체 검출(Object Detection) 방식의 라벨링을 수행하여 AI 학습용 데이터셋을 구축하였다. 불량 유형은 상하 비대칭(asym), 미절단(uncut), 부스러기(burr), 불완전 가공(incomplete)의 4개 클래스로 구성하였다. |
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| 수집방법 | 수술용 봉합사 제조 장비 내부에 산업용 카메라를 설치하여 이미지를 수집하였으며, 적외선 센서 기반 트리거를 통해 촬영을 수행하였다. 수집된 이미지는 ROI 추출, 이미지 병합, 리사이징 등의 전처리와 객체 검출 라벨링을 거쳐 AI 학습용 데이터셋으로 구축하였다. |
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| 소개 | 본 데이터는 실제 수술용 봉합사 제조 장비 내부에 산업용 카메라와 데이터 수집 시스템을 설치하여 검사 이미지를 촬영 및 수집하였다. 봉합사가 검사 구간에 진입하면 적외선 센서가 이를 감지하여 촬영 트리거 신호를 발생시키고, 산업용 카메라가 정해진 시점에 봉합사 이미지를 촬영하였다. 촬영된 원본 이미지는 Edge PC 및 서버에 저장한 후, 봉합사 영역(ROI)을 추출하고 6개 구간으로 분할·병합하는 전처리를 수행하였으며, AI 모델 입력 크기(640×640)로 변환하였다. 이후 정상 이미지(No Label)와 불량 이미지를 대상으로 객체 검출(Object Detection) 방식의 라벨링을 수행하여 AI 학습용 데이터셋을 구축하였다. 불량 유형은 상하 비대칭(asym), 미절단(uncut), 부스러기(burr), 불완전 가공(incomplete)의 4개 클래스로 구성하였다. |
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| 데이터개수/데이터셋 총량 | 2개 / 1,351,751,136Byte |
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