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In the recycling process of PET bottles, impurities such as labels, caps, and internal foreign substances degrade material purity and hinder high-quality recycling. Accordingly, accurate identification of contaminated PET bottles during the classification stage is essential for improving recycling efficiency. This study develops an AI-based detection model specialized for identifying foreign substances in PET bottles and evaluates its applicability to unmanned PET bottle collection equipment. Performance differences were experimentally analyzed from three perspectives: image augmentation strategies, labeling methods, and transfer learning–based YOLO model versions— reflecting the characteristics of the domain, where the target objects are limited to PET bottles and the imaging environment remains constant. Based on these evaluations, we propose an effective development direction for AI models optimized for PET bottle classification and contamination detection.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094785792
