식품 포장용기 외관 비전 검사를 위한 5종 분류 이미지 데이터셋 (13,369건)
육안 검사에 의존하던 식품 포장용기 외관 검사를 자동화하기 위해 구축된 데이터셋입니다. 미세 이물 검출 및 불량을 정상으로 오판하는 '언더킬(under-kill)' 최소화에 초점을 맞췄습니다. 본 데이터셋으로 학습된 2단 Cascade 모델(YOLO11m-cls + YOLO11m)은 독립 현장 평가셋에서 불량 검출률 99.62~99.74%, Macro F1 96.11~98.54%, 추론 속도 약 90ms를 기록했습니다. 실제 현장의 클래스 불균형, 조명 변화, 미세 이물 조건이 반영되어 있어 산업용 머신비전 모델 연구 및 실증에 유용합니다.
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