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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

선박 도장의 손상 정도를 파악하고 도장 품질의 검사 정확도 개선을 위한 선박 도장 상태별 이미지 데이터

구축목적

연구 분야
  - 선박 도장 기술 및 검수 분야 활용
  - 선박 도장 품질 검사 AI 모델 개발 분야 활용
산업 분야
  - 선박의 도장 교육, 현장, 검사 분야 활용

1. 데이터 구축 규모
- 전체 개요

- 선박 도장 품질 유형별 구축 수량

2. 데이터 분포
- 품질유형별 분포

- 불량품 품질유형별 분포

- 양품 부품(위치)별 분포

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

- 양품 부품(위치)별 분포
1. 활용 모델
1) 모델 학습
- 선박 도장 양품, 도장불량 7종, 도막손상 3종 데이터 총 206,033건에 대해 분류(classification)와 다각형(polygon)으로 라벨링함
   선박도장 품질 유형 클래스 : 양품, 도장불량(워터스포팅, 흐름, 도막분리, 핀홀, 균열, 부풀음, 이물질포함), 도막손상(용접손상, 스크래치, 도막떨어짐)
   양품 데이터는 이미지 전체 영역이 정상인 경우로 분류(classification) 라벨링함
   불량품 중 워터스포팅, 이물질포함은 불량 영역이 이미지 전체에 분포하고 있어 분류 라벨링함
   그 외 흐름, 도막분리, 핀홀, 균열, 부풀음, 용접손상, 스크래치, 도막떨어짐은 불량이 발생한 특정 영역에 다각형(polygon)으로 라벨링함
- AI 학습모델은 분류 모델로 DenseNet121을 적용하였으며, 불량 탐지 모델로는 Mask Scoring R-CNN 모델을 학습모델로 선정함
   DenseNet121 모델은 선박도장의 양품과 불량품 중 워터스포팅, 이물질포함을 분류함
   Mask Scoring R-CNN 모델은 불량품 중 흐름, 도막분리, 핀홀, 균열, 부풀음, 용접손상, 스크래치, 도막떨어짐의 불량 영역을 탐지함
- 학습:검증:시험 데이터셋은 랜덤하게 8:1:1로 분리하여 학습 및 유효성 검증을 수행하고 검증 방법은 Ground Truth와 예측된 모델 결과를 비교하여 mAP 측정
- 선박 도장 품질 분류 성능으로 DenseNet121 학습 모델은 Top-1 Accuracy 99.94%를 달성하였으며, 선박 도장 품질 영역분할(탐지) 성능으로 Mask Scoring R-CNN 모델은 mAP@0.5 77.4%로 목표를 초과하여 달성함
- DenseNet121 모델
   2016년 발표된 모델로 다수의 구현사례가 존재하며, 학습용이성, 사전학습모델 제공, 안정성 측면에서 뛰어남
- Mask Scoring R-CNN 모델
   2019년 발표된 모델로 Mask R-CNN의 단점을 보강하였으며, 검증된 구현체가 존재함

2) 서비스 활용 시나리오
- 선박 도장 품질 검수에 학습된 모델을 활용하여 도장의 품질상태를 양품/불량품을 구별하고, 불량품의 경우 불량유형을 자동 식별함으로써 선박 전체의 도장 품질을 정량적으로 자동 산출
- 기존의 각 개별 검사자가 눈으로 확인하여 검수하는 것에 비해 균일한 품질을 가진 검수 자동화 시스템의 도입 기반 제공
- 선박 도장에 대한 품질 예측, 검사에 대한 AI 모델 개발 및 응용 기술 연구에 활용
- 현장 이동이 가능한 모바일 장치, 드론 등을 연계 활용한 효율적 검수 자동화 기술 연구

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

1. 데이터 형식;

2. 데이터 샘플
- 원천데이터(jpg) 샘플

- 라벨링데이터(JSON) 샘플 – 도막떨어짐 불량 유형의 경우

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3. 어노테이션 포맷

- categories (선박 도장 품질 유형) 전체 목록

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데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 미래아이티(주)

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처