RGB 센서를 이용한 과실 표현형 분석
저자
이채원(Chewon Lee) ; 이서연(Seoyeon Lee) ; 홍수빈(Subin Hong) ; 김영욱(Young Uk Kim) ; 김년희(Nyunhee Kim) ; 백정호(Jeongho Baek) ; 김송림(Song Lim Kim) ; 지현소(Hyeonso Ji) ; 조정건(Jung Gun Cho) ; 김경환(Kyung-Hwan Kim)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
등재정보
3903
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
132-132(1쪽)
제공처
영상을 활용한 작물, 종자, 과실 등의 표현형 고속 대량 분석기술은 디지털 육종의 핵심기술로 각광 받고 있다. 이 기술을 이용해 사과, 배 과실의 표현형을 분석하기 위한 장치 개발 및 영상 데이터 수집 조건을 마련하기 위한 연구를 수행하였다. 기존에 과실 비대량 및 특성 조사를 위해 종경과 횡경측정에는 캘리퍼스를 사용하고, 과피색은 색차계를 이용해 측정하고 있다. 이러한 아날로그적 방법은 연구자에 따라 편차와 실수 등으로 인해 주관적인 오류가 있을 수 있다. RGB 센서를 이용한 과실 표현형 분석을 위해 사과(Red Apple, Green Apple), 배 각 10개씩 30개체를 대상으로 과실 이미지 획득 장치를 통해 RGB 영상을 촬영하고 영상분석 프로그램(ImageJ)을 활용해 과실 비대량 및 형태 관련 표현 형질을 분석하였다. 먼저 영상 데이터 획득 기준 마련을 위해서 Top, Side 두 대의 카메라를 이용해 다양한 배경지 색상(White, Blue, Black), 컬러차트 높이 조절, 조명 밝기 조절을 통해 영상획득 조건을 최적화하였다. 영상으로 분석한 형질은 면적(area), 둘레(perimeter), 장폭(Feret), 단폭(MinFeret) 등 8개 지표이며, 이 데이터를 기반으로 과실의 종경, 횡경, 부피, 밀도, 둥근 정도, 외형의 균일함 등의 표현형 특성 정보를 획득할 수 있었다. 영상분석의 신뢰도는 영상분석 데이터와 실측 데이터 간의 상관관계 분석 결과 R2값이 0.95 이상의 높은 상관관계를 나타내었다. 영상을 이용한 과실의 특성 분석 결과를 바탕으로 향후 사과, 배 외의 더 많은 품종 특성을 분석하는데 활용할 수 있을 것으로 기대되며 다양한 품질 특성을 디지털화, 객관화하여 디지털 육종의 기본 자료로 활용하고자 한다.
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