"AI 기반 두부 결함 검출 시스템"

풀무원에서 제공된 두부 이미지 데이터를 통해 두부의 양불을 판정하는 CV프로젝트로, 두부의 양불을 판정한 후 이를 관리자가 감독하는 대시보드까지 개발을 진행하였습니다.

👥 Contributors

안재현	양지원	곽지원	한수민
AI모델 개발 및 배포 Cloud Architecture 설계	AI개발 및 발표	AWS cost calculating, AI	Streamlit 대시보드 개발

Development period

- November, 2024 (11/1 ~ 11/30)

🔍 Who is our Customer

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💡 Method

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⚙️ Model- google/vit-large-patch16-224

현재 이미지 분류에서 SOTA성능을 내고 있는 Vit모델을 선정하고, 이미지 형태와 모델의 크기를 고려해 large-patch16-224 를 최종적으로 선정하여 진행

🔗 Model evaluation: 최종적으로 98.18% 정확도를 달성

🧊 Model 고려사항

1. 목적에 비해 모델이 오버스팩이 아닌가

2. 모델의 비용이 현실적인가

실제 공장에서 본 모델을 사용한다고 가정했을 때 풀무원의 10개의 공장에서 각 공장 당 월 10만2천원의 비용 이 필요함을 계산하여 충분히 현실적인 솔루션임을 입증했습니다.

📊 관리자 대시보드 설계

🔗 System Architecture