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학술저널
저자정보
조남홍 (National Agricultural Mechanization Research Institute) 이수희 (Research Institute of Life Science & Technology, Sungkyunkwan University) 황헌 (Dept. of Bio-Mechatronic Engineering, Sungkyunkwan University) 이영희 (National Agricultural Mechanization Research Institute) 최승묵 (National Agricultural Mechanization Research Institute) 박종률 (National Agricultural Mechanization Research Institute) 조광한 (National Agricultural Mechanization Research Institute)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제26권 제6호
발행연도
2001.1
수록면
571 - 578 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2006

기계시각에 의한 풋고추 자동 선별시스템 개발
조남홍 ,  장동일 ,  이수희 외 3명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2006.01 학술저널
기계시각을 이용한 고추 선별장치개발(I)
조남홍 ,  양길모 ,  최규홍 외 4명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2006.01 학술대회자료

2003

기계시각을 이용한 풋고추 선별기 개발(II) - 자동공급장치와 배출장치 개발 및 시스템 성능평가 -
조남홍 ,  박종률 ,  이수희 외 5명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2003.01 학술대회자료

2001

기계시각에 의한 풋고추 온라인 등급판정 알고리즘 개발
조남홍 ,  이수희 ,  황헌 외 4명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2001.01 학술저널
기계시각을 이용한 풋고추 선별장치 개발
조남홍 ,  이수희 ,  이영희 외 5명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2001.01 학술대회자료

초록· 키워드

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Production of green pepper has increased for ten years in Korea, as customer's preference of a pepper tuned to fiesta one. This study was conducted to develop an on-line fading algorithm of green pepper using machine vision and aimed to develop the automatic on-line grading and sorting system. The machine vision system was composed of a professive scan R7B CCD camera, a frame grabber and sets of 3-wave fluorescent lamps. The length and curvature, which were main quality factors of a green pepper were measured while removing the stem region. The first derivative of the thickness profile was used to remove the stem area of the segmented image of the pepper. A new boundary was generated after the stem was removed and a baseline of a pepper which was used for the curvature determination was also generated. The developed algorithm showed that the accuracy of the size measurement was 86.6% and the accuracy of the bent was 91.9%. Processing time spent far grading was around 0.17 sec per pepper.
#Green pepper #Machine vision #Sorting #On-line grading #Length #Curvature

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