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metafarmers/fruit-work-target-perception Private

[참조 MVP] 과채류 작업대상 인식 — RGB-D 관측에서 과실과 생장점을 식별하고 로봇 작업 후보를 구조화하는 참조 MVP입니다.

https://git.agrithing.ai/metafarmers/fruit-work-target-perception.git
4 commits
54a9587
feat: 과채류 작업대상 인식 구체 MVP 구현
meta-dev · 2026-08-03
View diff →bb3f276
ci: add static dynamic and evidence gates
A-SW Reference Factory · 2026-08-03
View diff →66d6ea9
feat: add executable institution reference MVP
A-SW Reference Factory · 2026-08-03
View diff →bee1524
docs: define product role and interface contract
A-SW Reference Factory · 2026-08-03
View diff →
12 items · feat/concrete-mvp-v2
▣ .asw directory →▣ .gitea directory →▣ asw_component directory →▣ contracts directory →▣ examples directory →▣ release directory →▣ tests directory →▣ tools directory →·/ NOTICE.md 167 B →·/ pyproject.toml 225 B →·/ README.md 1.1 KB →·/ run.py 309 B →
·/ README.md README
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과채류 작업대상 인식

A-SW Hub 연동 검증용 참조 MVP — 주식회사 비아가 기관별 Git→품질검증→제품 기준선 흐름을 설명하기 위해 작성했습니다. 주식회사 메타파머스의 공식 연구성과나 납품 코드를 대체하지 않습니다.

제품 내 역할

  • 대상 제품: 과채류 적과·적심 로봇
  • 역할 기관: 주식회사 메타파머스
  • 기술 영역: Perception
  • 배포 대상: VPU

RGB-D 관측에서 과실과 생장점을 식별하고 로봇 작업 후보를 구조화하는 참조 MVP입니다.

MVP 동작 범위

  • 신뢰도 임계값 기반 관측 필터링
  • 과실·생장점 작업 우선순위 산정
  • 3차원 작업 후보와 제외 건수 생성

실행

python run.py examples/input.json
python -m unittest discover -s tests -v

정상 입력은 examples/input.json, 차단·안전 경로는 examples/failure-input.json으로 재현합니다. 실제 기관 구현은 contracts/component.interface.json의 저장소 식별자와 제품 기준선 연결 규칙을 유지하면서 교체할 수 있습니다.