RGB 영상 및 딥러닝 영상분할 모델을 이용한 사과 과실 표면결함 검출 기술 개발 = Development of a defect detection technology on apple fruits using RGB images and deep learning semantic segmentation models
저자
류지원 ( Jiwon Ryu ) ; 박성민 ( Seongmin Park ) ; 김상연 ( Sang-yeon Kim ) ; 김응찬 ( Eungchan Kim ) ; 김성제 ( Sungjay Kim ) ; 신상우 ( Xianghui Xin ) ; 김기석 ( Ghiseok Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
68-68(1쪽)
제공처
사과 과실의 표면에는 열과, 멍, 상처, 병해 등 다양한 유형의 결함이 발생할 수 있으며, 이는 사과의 상품성을 저해하기 때문에 수확 후 유통과정에서 결함 유무에 대한 선별이 이루어지고 있다. 현재 대부분의 산지유통센터에서 사과 표면 결함에 대한 선별은 작업자들의 육안 선별에 의존하고 있으며, 작업의 정확성과 효율성 개선을 위해서는 영상 기반의 자동 선별 기술이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사과 과실에 대한 RGB 영상과 딥러닝 영상분할(semantic segmentation) 모델을 활용하여 사과 표면에 발생하는 대표적인 결함 유형인 열과, 멍, 상처, 병해에 해당하는 영역을 자동으로 검출하는 기술을 개발하였다. 이를 위하여 표면결함이 존재하는 사과 과실의 영상을 수집하여 결함 정보에 대한 데이터셋을 구축하였고, 트랜스포머(transformer) 기반의 최신 딥러닝 영상분할 모델을 적용하여 표면결함의 영역과 유형을 학습하였다. 이를 통하여 사과 과실의 표면결함 유무를 진단하고 결함 영역을 유형 별로 검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 영역 검출 성능 및 분류 정확도를 평가하였다.
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