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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
- DOI
- 10.9708/jksci.2024.29.12.001
이용수
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본 논문에서는 실시간으로 계란의 결함을 감지하기 위해 두 가지 고급 물체 감지 모델인 RT-DETR과 YOLOv8의 성능을 비교 및 분석한다. 전 세계적으로 계란 수요가 증가함에 따라, 품질과 안전성을 보장하는 실시간 결함 감지 기술은 건강 위험과 식품 안전 문제를 예방하기 위해 필수적이다. 이에 따라, 두 객체 감지 모델을 이용하여 계란의 투광 이미지를 분석하고, 정상, 균열, 혈반, 탈색, 이물질, 기형 등 6가지 카테고리를 분류한다. 이를 위해, AI-Hub의 11,000개 계란 이미지 데이터 셋을 기반으로 훈련, 검증, 평가 비율을 9:1:1로 설정하여 실험을 진행한다. 다음으로, 두 객체 감지 모델의 성능은 감지 정확도와 추론 속도 측면에서 평가한다. RT-DETR 모델은 두 가지 버전(r18, r50)으로 학습되며, YOLOv8 모델은 세 가지 버전(nano, medium, large)으로 학습되어 상호 비교된다. 실험 결과, 정확도 측면에서는 RT-DETR-r50 모델이 IoU 임곗값 0.5에서 mAP이 0.852(mAP@0.5), 다양한 IoU 임곗값에서 0.851(mAP@0.5:0.95)을 도출하였다. 반면, 속도 측면에서는 YOLOv8n 모델이 이미지당 평균 0.0021초 의 추론 시간을 기록하여 더 나은 성능을 보였다. 본 연구는 정확성과 속도 간의 균형을 강조하며, 계란 생산 시설에서 효율적인 품질 관리 시스템을 구현하기 위한 유용한 통찰력을 제공한다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Literature Review and Models
III. Proposed Framework
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (0)
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