KCI등재
가시광-근적외선 대역의 초분광 영상 분석을 통한 불량 누에고치 판별 모델 개발 = Development of Dead Cocoon Discrimination Model using Visible-Near Infrared Hyperspectral Image Analyses
저자
이아영 (국립농업과학원 농업공학부) ; 김기영 (국립농업과학원 농업공학부) ; 김성완 (국립농업과학원 농업생물부) ; 김밝금 (국립농업과학원 농업공학부)
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
75-80(6쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
Recently, the sericulture industry has been trying to increase the value of sericulture products. Among the products, cocoons are effective in improving memory and have high utility as medical materials. To utilize a cocoon as a functional material, it is necessary to remove the cocoon floss attached to the surface of the cocoon. Since, dead cocoons contaminate a cocoon deflosser, they should be sorted out before the deflossing process. In this study, we tried to non-destructively discriminate dead cocoons using hyperspectral image analyses. We acquired hyperspectral images of 648 normal cocoons and 65 dead cocoons with a wavelength range of 403 nm to 998 nm. The average spectra were obtained by extracting the central part of the cocoon. Spectral noise was removed through nine preprocessing methods. Principal component analysis (PCA) was performed to confirm the possibility of identifying dead cocoons. A discriminant model was developed by partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), and the model was verified through 5-fold cross-validation. The model with 2D derivative spectra showed the best performance with discrimination accuracy of 96.25%. The results show that it is feasible to non-destructively discriminate dead cocoons using visible-near infrared hyperspectral images.
더보기최근 위축되고 있는 양잠산업을 부흥시키기 위하여 양잠산물의 부가가치를 향상시키기 위한 노력이 이루어지고 있다. 양잠산물 중에서도 누에고치는 기억력 개선에 효과가 있을 뿐만 아니라 고막패치, 수술용 봉합사 등의 의료용 소재로서 활용도가 높다. 누에고치를 기능성 소재로 활용하기 위해서는 표면에 붙어있는 견면을 모두 제거해야 한다. 이 과정에서 불량 누에고치는 고치 내부의 번데기가 터져 견면채취기와 정상 누에고치를 오염시키므로 견면 채취 전 불량 고치를 선별해주는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 현재 인력으로 이루어지고 있는 불량 고치 선별 작업의 자동화 기술을 마련하기 위하여 초분광 영상 분석을 통해 불량 누에고치를 비파괴적으로 판별하고자 하였다. 이를 위해, 가시광-근적외선 대역(403 nm ~ 998 nm)의 초분광 영상 시스템을 이용하여 정상 고치 648개와 불량 고치 65개에 대한 초분광 영상을 획득하였고, 고치 중앙부를 관심영역으로 설정하여 평균 스펙트럼을 추출하였다. 9가지 전처리(MSC, SNV, Smoothing, Baseline offset, Mean/Max/Range normalization, 1D/2D derivatives)를 통해 스펙트럼의 노이즈를 제거하였고, 주성분분석(PCA: Principal Component Analysis)을 통해 불량 누에고치 판별 가능성을 확인하였다. 부분최소제곱 판별분석(PLS-DA: Partial Least Squares regression Discriminant Analysis)을 이용하여 판별 모델을 개발하였으며 모델 검증은 5겹 교차 검증을 통해 이루어졌다. 그 결과, 모든 전처리에 대하여 92 % 이상의 판별 정확도를 보였으며 2차 미분 전처리를 수행한 스펙트럼을 이용한 경우 검증 판별 정확도가 96.25 %로 가장 우수하게 나타났다. 이를 통해 초분광 영상을 이용하여 불량 누에고치를 비파괴적으로 판별할 수 있을 것으로 판단된다.
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