Vis-NIR 초분광 영상을 이용한 토마토 숙도 판별 딥러닝 모델 개발 = Deep learning model for tomato maturity classification using Vis-NIR hyperspectral imaging
저자
이보영 ( Bo-young Lee ) ; 백민우 ( Min-woo Baek ) ; 송두진 ( Doo-jin Song ) ; 김민지 ( Min-jee Kim ) ; 천승우 ( Seung-woo Chun ) ; 정천순 ( Cheon-soon Jeong ) ; 모창연 ( Chang-yeun Mo )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
80-80(1쪽)
제공처
토마토는 수확 후에도 숙도가 변화되는 특징이 있어 숙도에 따라 저장기간이 달라진다. 유통과정에서 유통 기간에 따라 토마토 숙도 단계를 고려해야 한다. 토마토 품질 선별은 크기나 색, 결함 등을 기준으로 하여, 크기는 무게에 따라 나눠지고 색과 부패나 형상 불량 등은 육안으로 선별하고 있다. 이러한 육안 선별은 노동력이 요구되며 작업자의 피로도가 높아지면 선별정확도가 낮아질 수 있다. 따라서 품질 정확도 향상을 위해서는 품질을 균일하고 신속하게 측정할 수 있는 기술이 필요하다. 과일의 내부품질을 신속하게 비파괴적으로 측정할 수 있는 기술로 초분광 영상 기술이 활용되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 초분광 영상 기술을 이용하여 토마토의 숙도 판별을 위한 딥러닝 모델을 개발하는 것이다. 2022년 7월과 8월에 총 672개의 유럽계 토마토와 동양계 토마토를 수확하여 6개의 성숙 단계로 분류하여 실험에 사용하였다. 토마토 숙도는 USDA(United States Department of Agriculture) 표준 분류에 따른 6단계(Green, Breaker, Turning, Pink, Light-red, Red)로 하였다. Vis-NIR 초분광 영상 카메라(microHSI™ 410 Vis-NIR Hyperspectral Sensor, Corning® , USA) 구비된 라인스캐닝 방식의 초분광 영상 장치를 사용하여 400 ~ 1,000 nm 영역에서 토마토의 초분광 영상데이터를 획득하였다. 노출 시간, 스텝 간격은 각각 10ms, 1mm로 설정하여 측정하였다. 컨볼루션 신경망(Convolutional neural network; CNN)을 적용하여 토마토 품종에 따른 토마토 숙도 판별 모델을 개발하였다. 토마토 숙도 판별 모델의 성능 평가는 분류 모델 성능지표를 사용하였다. 토마토 숙도 판별 CNN 모델의 정확도는 97.62%로 우수한 결과를 보였다. 본 연구결과는 초분광 영상 기반 토마토 숙도 판별 장치 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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