KCI등재
깊이 이미지를 이용한 채소열매와 잎 레이블링 방법
저자
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
465-474(10쪽)
제공처
소장기관
최근 정부에서 추진하는 스마트팜을 통해 농업 자동화가 활성화되고 있으며 농업 자동화를 위해서는 생산프로세스 개선이 필요하다. 생산프로세스를 개선하기 위해서는 인공지능, 로봇 등의 기술을 이용하여 생산, 수확 과정을 자동화할 수 있다. 그러나 이러한 기법을 사용하기 위해 레이블링 작업이 필요하고, 이 방법은 반복적인 작업과 시간, 인력이 많이 들어간다. 본 연구에서는 이러한 레이블링작업을 보조하기 위한 레이블링 보조도구를 개발했다. 이 방법은 평균이동필터를 이용하여 잡영을 제거하고 거리정보와 이진화를 이용하여 관심영역을 분할한 후, 표면법선벡터와 watershed를 이용하여 고추열매와 잎을 분할하였다. 개발한 보조 도구를 이용하여 작업을 수행한 결과 작업량과 작업시간이 약 5배 효율적임을 확인할 수 있었다.
더보기Recently, agricultural automation has been activated through smart farms promoted by the government, and production process improvement is required for agricultural automation. In order to improve the production process, the production and harvesting process can be automated using technologies such as artificial intelligence and robots. However, labeling work should be required to use this techniques and it, time and manpower. In this study, an annotation tool was developed to assist this labeling operation. In this method, after removing the noise by using the mean shift filter, and segmenting the region of interest using distance information and binarization, the pepper fruit and leaves were segmented using the surface normal vector and watershed. As a result of performing the annotation tool, the amount of work and time were about 5 times more efficient.
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