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초록·키워드
이미지를 입력으로 하는 딥러닝은 자율주행, 불량품 검출 등에 다양하게 활용되고 있으며 특히, 위생이 필수적인 기업이나 공장에서는 센서와 함께 활용되고 있다. 본 논문에서는 식기 중 하나인 컵을 선정해 오염된 컵과 오염되지 않은 컵을 이미지로 촬영해 분류하는 시스템 구현을 수행하였다. 이미지 데이터셋은 직접 촬영한 이미지, 오픈 이미지 데이터셋을 활용하였으며 컵의 재질에 따른 오염 여부 측정이 어려우므로 일회용 컵만을 대상으로 하였다. 컵 상단을 확인하고자 3D 객체 인식을 수행하였고 이미지 전처리 기법인 히스토그램 유사도 분석을 수행하였다. 데이터 수가 부족해 데이터 증강 기법도 활용하였다. 최종 분류 모델은 CNN을 기반으로 한 4가지를 비교 실험하여 최종 검증 정확도는 92%의 결과를 보였으며 검증 단계에서는 71%의 결과를 보였다. 추가적으로 컵의 재질을 분류할 수 있는 모델을 선정해 이를 시스템 전단부에서 확인하는 모델도 함께 구현하였다. 이를 통해 위생 분야나 제품의 오염도 측정을 이미지 기반으로 분류하는 연구에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088253065
