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자료유형
학술저널
저자정보
황헌 (Dept. of Bio-mechatronics Engineering, Sungkyunkwan University) 김시찬 (Dept. of Bio-mechatronics Engineering, Sungkyunkwan University) 임동혁 (Dept. of Bio-mechatronics Engineering, Sungkyunkwan University) 송기수 (Dept. of Bio-mechatronics Engineering, Sungkyunkwan University) 최태현 (Dept. of Bio-mechatronics Engineering, Sungkyunkwan University)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제26권 제2호
발행연도
2001.1
수록면
147 - 154 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2001

건표고 자동 등급선별 시스템 개발 -시작 2호기-
황헌 ,  김시찬 ,  임동혁 외 2명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2001.01 학술저널

1999

건표고 자동 등급선별 시스템 시작 2호기 개발
황헌 ,  김시찬 ,  임동혁 외 2명 한국농업기계학회 학술발표논문집 1999.01 학술대회자료

1996

건표고 자동선별을 위한 시작시스템 개발
황헌 ,  이충호 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 1996.01 학술저널

초록· 키워드

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In Korea and Japan, dried oak mushrooms are classified into 12 to 16 different categories based on its external visual quality. And grading used to be done manually by the human expert and is limited to the randomly sampled oak mushrooms. Visual features of dried oak mushrooms dominate its quality and are distributed over both sides of the gill and the cap. The 2nd prototype computer vision based automatic grading and sorting system for dried oak mushrooms was developed based on the 1st prototype. Sorting function was improved and overall system for grading was simplified to one stage grading instead of two stage grading by inspecting both front and back sides of mushrooms. Neuro-net based side(gill or cap) recognition algorithm of the fed mushroom was adopted. Grading was performed with both images of gill and cap using neural network. A real time simultaneous discharge algorithm, which is good for objects randomly fed individually and for multi-objects located along a series of discharge buckets, was developed and implemented to the controller and the performance was verified. Two hundreds samples chosen from 10 samples per 20 grade categories were used to verify the performance of each unit such as feeding, reversing, grading, and discharging unites. Test results showed that success rates of one-line feeding, reversing, grading, and discharging functions were 93%, 95%, 94%, and 99% respectively. The developed prototype revealed successful performance such as the approximate sorting capability of 3,600 mushrooms/hr per each line i.e. average 1sec/mushroom. Considering processing time of approximate 0.2 sec for grading, it was desired to reduce time to reverse a mushroom to acquire the reversed surface image.
#Automatic grading and sorting system #Dried oak mushroom #Neural network #Computer vision

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