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#교통/모빌리티

NEW 선박 도장 품질 데이터

선박 도장 품질 측정 데이터 아이콘 이미지
  • 분야제조
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 15,257 다운로드 : 160 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
    1.1 2023-12-06 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-26 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-15 산출물 전체 공개

    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

    데이터 종류 데이터 형태 원천데이터(이미지) 수량 라벨링데이터(JSON) 수량 라벨 객체 수량
    선박 도장 이미지(jpg) 206,033장 206,033건 225,511개

     

    - 선박 도장 품질 유형별 구축 수량

     
    대분류 소분류 구축수량 대분류 합계
    도막손상 도막떨어짐 20,047 60,869
    스크래치 20,470
    용접손상 20,352
    도장불량 균열 5,800 41,673
    도막분리 6,201
    부풀음 5,850
    워터스포팅 5,893
    이물질포함 5,983
    핀홀 5,906
    흐름 6,040
    양품 갑판 10,248 103,491
    기관실 10,579
    선미 10,294
    선수 10,282
    선실 10,449
    엔진커버 10,518
    외판 10,429
    탱크 10,368
    파이프 10,042
    해치커버 10,282
    총 합계 206,033

     

    2. 데이터 분포
    - 품질유형별 분포

     
    품질유형 수량 분포
    양품 103,491  50.20%
    도장불량 41,673  20.20%
    도막손상 60,869  29.50%
    합계 206,033  100.00%

     

    품잘 유형별 분포 도막손상 30% 도장불량 20% 양품 50%

     

     

     

    - 불량품 품질유형별 분포

     
    품질유형 수량 분포
    워터스포팅 5,893  5.70%
    흐름 6,040  5.90%
    도막분리 6,201  6.00%
    핀홀 5,906  5.80%
    균열 5,800  5.70%
    부풀음 5,850  5.70%
    이물질포함 5,983  5.80%
    용접손상 20,352  19.80%
    스크래치 20,470  20.00%
    도막떨어짐 20,047  19.60%
    합계 102,542  100.00%

     

    불량품 품질유형별 분포

     

    - 양품 부품(위치)별 분포

     
    부품(위치)명 수량 비율
    선수 10,282  9.90%
    선미 10,294  9.90%
    선실 10,449  10.10%
    갑판 10,248  9.90%
    기관실 10,579  10.20%
    파이프 10,042  9.70%
    탱크 10,368  10.00%
    외판 10,429  10.10%
    해치커버 10,282  9.90%
    엔진커버 10,518  10.20%
    합계  103,491  100.00%

     

    양품 부품 위치별 분포

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 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

    산업 분야 선박 기술 지원 및 사업화 협력 연규뷴야 조선해양 도장표면 처리 시험연구 및 AI모델개발 기술지원 및 연구 협력

     

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 선박 도장 품질 분류 성능 Image Classification DenseNet 121 AccuracyTop-1 80 % 99.94 %
    2 선박 도장 품질 영역분할 성능 Image Classification mask R-CNN mAP@IoU 0.5 60 % 77.4 %

    ※ 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. 데이터 형식;

    구분 형식 비고
    원천데이터 jpg 선박 도장 이미지
    라벨링데이터 json MS COCO 데이터셋 준용
     

     

    2. 데이터 샘플
    - 원천데이터(jpg) 샘플

    원천데이터 샘플

    - 라벨링데이터(JSON) 샘플 – 도막떨어짐 불량 유형의 경우


    {
        "info": {
            "name": "선박 도장 품질 측정 데이터",
            "url": "miraeit.net/",
            "description": "선박 도장 품질 측정 데이터",
            "version": "1.0",
            "contributor": "미래아이티컨소시엄",
            "date_created": "2022-12-08"
        },
        "images": [
            {
                "id": 1,
                "file_name": "303_12_545bcb97-6d51-441c-b545-9b5a23e0beb8.jpg",
                "width": 4032,
                "height": 1816,
                "license": 1,
                "date_captured": "2022-06-02 17:11:20"
            }
        ],
        "licenses": [
            { "id": 1, "name": "CC BY-NC", "url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/" }
        ],
        "categories": [
            { "supercategory": "선박도장", "id": 101, "name": "정상" },
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            { "supercategory": "선박도장", "id": 202, "name": "흐름" },
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            { "supercategory": "선박도장", "id": 204, "name": "핀홀" },
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            { "supercategory": "선박도장", "id": 206, "name": "부풀음" },
            { "supercategory": "선박도장", "id": 207, "name": "이물질포함" },
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            { "supercategory": "선박도장", "id": 302, "name": "스크래치" },
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            {
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                "category_id": 303,
                "attributes": {
                    "part": "선실",
                    "quality": "불량품"
                },
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                "area": 469997.82,
                "segmentation": [
                    1855.4, 1111.2, 1931.8, 1077.5, 1990.5, 1036.3, 2032.5, 956.8, 2066.9, 907.0,
                    2098.7, 854.9, 2139.2, 831.0, 2219.1, 741.8, 2290.6, 698.2, 2320.7, 653.6,
                    2295.8, 577.8, 2239.8, 560.2, 2168.4, 562.1, 2130.9, 574.7, 2080.0, 592.4,
                    2023.0, 601.7, 1950.3, 565.4, 1904.9, 548.4, 1812.2, 550.9, 1771.4, 556.6,
                    1717.9, 539.7, 1639.1, 587.5, 1581.4, 622.7, 1520.9, 662.1, 1452.0, 725.4,
                    1385.8, 736.7, 1318.3, 766.2, 1283.7, 826.0, 1286.6, 925.9, 1333.4, 968.2,
                    1360.7, 1026.6, 1355.9, 1076.3, 1307.3, 1106.9, 1300.1, 1141.1, 1313.6, 1179.0,
                    1263.2, 1252.8, 1301.0, 1324.0, 1376.6, 1326.7, 1498.2, 1257.3, 1581.1, 1212.3,
                    1702.7, 1166.4
                ],
                "bbox": [
                    1263.2, 539.7, 1057.6, 787.0
                ]
            }
        ]
    }
     

    3. 어노테이션 포맷

     
    구분 항목명 타입 필수여부 설명 비고
    1 info object Y 데이터셋정보  
      1-1 info.name string Y 데이터셋명  
    1-2 info.description string Y 데이터셋상세설명  
    1-3 info.url string N 데이터셋URL  
    1-4 info.date_created string Y 데이터셋생성일자 “yyyy-MM-dd”
    1-5 info.contributor string Y 데이터셋제공기관  
    1-6 info.version string Y 데이터셋버전 “1.0”
    2 images array Y 원천데이터(이미지)정보  
      2-1 images[].id number Y 이미지식별자 0 이상
    2-2 images[].width number Y 이미지너비 1 이상
    2-3 images[].height number Y 이미지높이 1 이상
    2-4 images[].file_name string Y 이미지파일명  
    2-5 images[].license number Y 이미지라이선스 3-1중 하나
    2-6 images[].date_captured string Y 이미지촬영일자 “yyyy-MM-dd HH:mm:ss”
    3 licenses array Y 이미지 라이선스 공개, 활용 가능
      3-1 licenses[].id number Y 라이선스식별자 0 이상
    3-2 licenses[].name string Y 라이선스명 "CC BY-NC"
    3-3 licenses[].url string Y 라이선스URL “http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/”
    4 categories array Y 선박도장품질유형(클래스) 정보  
      4-1 categories[].supercategory string Y 상위 클래스명 “선박도장”
    4-2 categories[].id number Y 선박도장품질유형(클래스)식별자 [품질유형코드목록]
    4-3 categories[].name string Y 선박도장품질유형(클래스)명 [품질유형목록]
    5 annotations array Y 선박도장품질 라벨 객체정보  
      5-1 annotations[].id number Y 라벨객체 식별자 0 이상
    5-2 annotations[].image_id number Y 원천데이터 식별자 2-1중 하나
    5-3 annotations[].category_id string Y 선박도장품질유형(클래스)식별자 4-2중 하나
    5-4 annotations[].segmentation array   라벨 객체 다각형 좌표 정보 Polygon의 각점 좌표(x1,y1,x2,y2,x3,y3,...)
    (number)
    5-5 annotations[].bbox array   라벨 객체 다각형을 둘러싸는 사각형 위치 정보 폴리곤 전체 영역을 둘러싸는 bbox로 자동 생성됨.
    (number) (박스 왼쪽 상단점 좌표(x,y)와 박스의 너비, 높이로 number임)
    5-6 annotations[].area number   라벨 객체 다각영역크기 0 이상
    5-7 annotations[].iscrowd number   라벨 객체 크라우드여부 0~1
    5-8 annotations[].attributes object Y 라벨 객체 속성 정보  
    5-8-1 annotaions[].attributes.part string Y 부품(위치)명 [“선수”, “선미”, “선실”, “갑판”, “기관실”, “파이프”, “탱크”, “외판”, “해치커버”, “엔진커버”]
    5-8-2 annotaions[].attributes.quality string Y 품질상태 [“양품”, “불량품”]
     

     

    - categories (선박 도장 품질 유형) 전체 목록

     


      "categories": [
          { "supercategory": "선박도장", "id": 101, "name": "정상" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 201, "name": "워터스포팅" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 202, "name": "흐름" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 203, "name": "도막분리" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 204, "name": "핀홀" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 205, "name": "균열" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 206, "name": "부풀음" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 207, "name": "이물질포함" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 301, "name": "용접손상" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 302, "name": "스크래치" },
          { "supercategory": "선박도장", "id": 303, "name": "도막떨어짐" }
      ],

     

     

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 미래아이티(주)
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    박길주 02-6241-0103 gjpark@miraeit.net 사업총괄, 데이터 수집, 정제, 가공, 검수
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜자이플래닛 저작도구 제공, AI 학습 모델 개발 및 유효성 검증
    네오텍(주) 데이터 수집
    (재)한국화학융합시험연구원 데이터 품질관리
    올시데이터(주) 데이터 품질관리
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    박길주 02-6241-0103 gjpark@miraeit.net
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※ 파일 병합 리눅스 명령어

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

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

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