콘텐츠로 건너뛰기 메뉴로 건너뛰기 푸터로 건너뛰기
데이터를 불러오고 있습니다
데이터를 저장하고 있습니다
#자동차 # 부품 # 품질검사 # 영상 # 인공지능 # 학습 # 데이터셋

부품 품질 검사 영상 데이터(자동차)

부품 품질 검사 영상 (자동차)
  • 분야교통물류
  • 유형 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2022-07 조회수 : 4,006 다운로드 : 129 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2022-07-28 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-20 신규 샘플데이터 개방
    2022-07-28 콘텐츠 최초 등록

    소개

    자동차 부품의 품질 검사 이미지를 수집한 데이터셋으로, 도어, 프레임, 라디에이터 그릴, 루프사이드, 배선, 범퍼, 카울커버, 커넥터, 테일/헤드 램프, 휀더 데이터를 포함하며, 재사용에 제한이 없도록 저작권 문제를 완전히 해결한 원천 데이터를 확보

    구축목적

    자동차에 활용되는 부품의 품질 검사를 위한 인공지능 알고리즘 또는 딥러닝 모델 개발
  • 1. 데이터 구축 규모

    부품 품질 검사 영상 (자동차)-데이터 구축 규모_1

     

    2. 데이터 분포

    부품 품질 검사 영상 (자동차)-데이터 분포_1_부품별 분포(1)

    부품 품질 검사 영상 (자동차)-데이터 분포_2_부품별 분포(2)

    부품 품질 검사 영상 (자동차)-데이터 분포_3_불량유형별 분포(1)부품 품질 검사 영상 (자동차)-데이터 분포_4_불량유형별 분포(2)

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    1. 불량 상태 인식(bbox) 모델 : EfficientDet

    • EfficientDet 알고리즘은 2019년 Google Brain 팀에서 발표할 객체식별 알고리즘으로 EfficientNet을 기반으로 하며, BiFPN(Weighted bi-directional Feature Network), Compound Scaling을 적용하여 속도, 정확도를 향상
      부품 품질 검사 영상 (자동차)-불량 상태 인식(bbox) 모델 : EfficientDet_1

    2. 불량 상태 인식(segmentation) 모델 : Swin-Tranformer

    • 2021년에 발표된 인스턴스 세그멘테이션을 위한 모델로 자연어처리에서 널리 사용되는 Transformer 모델을 컴퓨터 비전에 적용 
    • COCO test-dev 데이터셋 기준으로 mask AP 0.51로 SOTA(State OF The Art) 달성
      부품 품질 검사 영상 (자동차)-불량 상태 인식(segmentation) 모델 : Swin-Tranformer_1

    3. 서비스 활용 개념도
    부품 품질 검사 영상 (자동차)-서비스 활용 개념도_1 

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 객체 분류 (불량품 판정) Image Classification ResNet 50 Accuracy 75 % 91.53 %
    2 바운딩박스 객체 인식 Object Detection EfficientDet D3 mAP 72 % 87.6 %
    3 폴리곤 객체 인식 Object Detection Swin-Transformer mAP 51 % 87.51 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    1. 원천데이터부품 품질 검사 영상 (자동차)-원천데이터_1

     

    2. 어노테이션 포맷

    부품 품질 검사 영상 (자동차)-어노테이션 포맷_1

     

    3. 실제 예시

    부품 품질 검사 영상 (자동차)-실제 예시_1

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 미래아이티(주)
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    박길주 02-6241-0101 gjpark@miraeit.net · 데이터 구축 및 품질관리 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    (주)자이플래닛 · AI모델 개발
    · 데이터 수집 플랫폼
    이노바인텍 · 데이터 수집 및 품질관리
    (주)데이터누리 · 데이터 가공 플랫폼
    (주)테크로직 · 데이터 품질관리
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    박길주 02-6241-0101 gjpark@miraeit.net
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
  • 인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
    * 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
    * 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석

    1. AI 허브 접속
      신청자
    2. 안심존
      사용신청
      신청자신청서류 제출*
    3. 심사구축기관
    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
    3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
    4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
    5. 보안서약서 [다운로드]
    ※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다.

  • 신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의

데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.