소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

가면 갈수록 중고 제품을 판매하고 구매하는 사람들이 많아지면서 사기도 많이 발생합니다.

중고 제품을 판매하는 판매자가 제품에 하자가 있는 부분을 제대로 알지 못하고 올리거나, 숨겨 올리는 경우가 발생합니다. 그렇게 발생된 문제로 구매자는 시간을 날리게 됩니다. 이 문제를 해결하기위해 외관에 하자가 있는 부분을 찾아내고 인증을 마친 제품만 판매할 수 있게 된다면 어떨까 생각해 보았습니다.

목표 및 내용

중고 제품의 하자를 자동으로 감지하는 시스템을 개발 하고자 합니다.

이를 위해 OpenCv를 사용하여 새상품의 이미지 추출을 수행하고 CNN기반의 딥러닝 모델을 구축합니다. 그리고 중고 제품의 이미지를 받아 제품을 분류 하고 하자(깨짐, 일그러짐, 하자 부위)등을 업로드된 사진에 표시하고 등급을 분류하는 시스템입니다.

• 수행결과

새 제품의 이미지에 있는 제품의 크기를 지정하고 제품의 이미지를 cnn기반의 딥러닝 모델로 구축합니다. 그리고 중고제품의 이미지를 로드하고 배열형태로 변환하여 전처리를 수행하고 모델과 전처리된 이미지를 비교하여 하자가 어느정도 있는지를 점수로 반환합니다.