소고기 육색 등급 자동 판정을 위한 기계시각 시스템의 칼라 보정 및 정량화

김정희; 최선; 한나영; 고명진; 조성호; 황헌

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김정희 (Dept. of Biomechatronic Engineering, Faculty of Life Science & Technology, Sungkyunkwan University) 최선 (Dept. of Biomechatronic Engineering, Faculty of Life Science & Technology, Sungkyunkwan University) 한나영 (Dept. of Biomechatronic Engineering, Faculty of Life Science & Technology, Sungkyunkwan University) 고명진 (Dept. of Biomechatronic Engineering, Faculty of Life Science & Technology, Sungkyunkwan University) 조성호 (Dept. of Biomechatronic Engineering, Faculty of Life Science & Technology, Sungkyunkwan University) 황헌 (Dept. of Biomechatronic Engineering, Faculty of Life Science & Technology, Sungkyunkwan University)

저널정보: 한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제32권 제3호

발행연도: 2007.1

수록면: 160 - 165 (6page)

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연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

소고기 육색 등급 자동 판정을 위한 기계시각 시스템의 칼라 보정 및 정량화

김정희 , 최선 , 한나영 외 3명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2007.01 학술저널

2006

칼라 컴퓨터 시각시스템과 신경회로망을 이용한 소고기 육색 자동판정 시스템 개발을 위한 기초 연구

김정희 , 최선 , 한나영 외 2명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2006.01 학술대회자료

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This study was conducted to evaluate beef using a color machine vision system. The machine vision system has an advantage to measure larger area than a colorimeter and also could measure other quality factors like distribution of fats. However, the machine vision measurement is affected by system components. To measure the beef color with the machine vision system, the effect of color balancing control was tested and calibration model was developed. Neural network for color calibration which learned reference color patches showed a high correlation with colorimeter in L*a*b* coordinates and had an adaptability at various measurement environments. The trained network showed a very high correlation with the colorimeter when measuring beef color.

#Beef color #Neural network #Beef grading #Machine vision system #Color calibration

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