RGB-D 영상기반 참외의 부피 예측 = Volume Prediction of Korean Melon Using RGB-D Image
저자
류진환 ( Jinhwan Ryu ) ; 조병효 ( Byeong-hyo Cho ) ; 이강진 ( Kangjin Lee ) ; 홍영기 ( Youngki Hong ) ; 김경철 ( Kyoung-chul Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
281-281(1쪽)
제공처
참외는 재배 중에 여러 가지 생리장해로 인한 손실이 발생하며, 그중 가장 문제가 되는 것이 이상발효과이다. 이상발효과는 태좌부와 그 주변이 물러지며 갈변하고, 상한 듯한 식초 냄새가 나는 것으로 상품 가치가 없다. 이상발효과는 외관상으로 정상과와 차이가 없어 수확 후에 비중 특성을 이용하여 선별하고 있다. 즉 장해 여부를 알 수 없으므로 이상발효과의 재배에 투입되는 자원과 수확 후 선별장까지의 운반 비용 등 불필요한 생산비용이 발생하며, 이는 오롯이 선별과정에서 손실 비용으로 이어진다. 재배 중의 이상발효과 인식은 경제적인 측면에서도 매우 중요하다. 본 연구는 참외 수확 로봇의 수확 작업 시 이상발효과 수확 방지를 위한 것이다. 이를 위해 이상발효과의 비중 계산에 필요한 부피를 RGB-D 영상을 사용하여 예측하는 실험을 수행하였다.
실험 재료로는 국립농업과학원의 디지털 온실에서 수직 유인 재배한 참외 100개를 RGB-D 카메라(D435, Intel, Santa Clara, USA)를 사용하여 영상 획득하였다. 참외의 부피 예측은 타원체의 부피 공식을 활용한 방법과 깊이 영상으로 만든 Voxel을 사용한 방법이 수행되었다. 예측 정확도는 예측값과 실측값 사이의 결정계수(R²)로 평가하였다. 그 결과 두 방법 각기의 R²는 0.75 그리고 0.42로서 그중 Voxel을 사용한 방법이 가장 낮았다. 이는 참외의 정확한 두께 값을 얻을 수 없었기 때문으로 판단되었다. 타원체의 부피 공식 방법의 경우는 참외의 형태가 완전한 타원체가 아니기 때문에 정확도를 높이는 데 한계가 있는 것으로 판단된다. 추후에는 참외 형태에 따라 수치모델을 달리하거나, 기계학습이나 딥러닝 등 인공지능 기법을 도입하여 부피의 예측 정확도를 높일 수 있을지 검토 예정이다.
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