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학술저널
저자정보
김동억 (Production Machinery Division, National Institute of Agricultural Engineering) 조한근 (Dept. of Biosystem Engineering, Chungbuk National University) 장유섭 (National Institute of Agricultural Engineering RDA) 김종구 (National Institute of Agricultural Engineering RDA) 김현환 (National Institute of Agricultural Engineering RDA) 손재룡 (National Institute of Agricultural Engineering RDA)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제32권 제3호
발행연도
2007.1
수록면
179 - 189 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2011

소립종자용 평면배열 진공노즐식 반자동 파종기 개발에 관한 연구
김동억 ,  이공인 ,  강동현 외 5명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2011.01 학술저널

2010

콩.옥수수 육묘용 파종기 개발에 관한 연구
김동억 ,  김현환 ,  김종구 외 3명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2010.01 학술저널

2007

기계시각을 이용한 박과채소 종자 정렬파종시스템 개발
김동억 ,  조한근 ,  장유섭 외 3명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2007.01 학술저널

2005

기계시각을 이용한 박과채소 종자 정렬 파종시스템 개발
김동억 ,  조한근 ,  장유섭 외 2명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2005.01 학술대회자료

2003

박과 종자용 진공노즐식 파종기 개발(I) 대립종자의 진공파종을 위한 요인구명 -
김동억 ,  장유섭 ,  김승희 외 1명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2003.01 학술저널
박과 종자용 진공노즐식 파종기 개발(II) -대립종자의 종자보충, 정렬 및 파종성능시험 -
김동억 ,  장유섭 ,  김종구 외 2명 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2003.01 학술저널
박과종자용 진공노즐식 파종기 개발 - 종자보충.정렬장치의 성능시험 -
김동억 ,  장유섭 ,  김종구 외 2명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2003.01 학술대회자료

2002

박과 종자용 진공노즐식 파종기 개발 -진공노즐식 파종기의 최적 작동조건-
김동억 ,  장유섭 ,  김승희 외 1명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2002.01 학술대회자료

초록· 키워드

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Most of the seeds of cucurbitaceous rootstock species used for grafting were mainly sown by hand. This study was carried out to develop an on-line discriminating algorithm of seed direction using machine vision and an automatic seeding system. The seeding system was composed of a supplying device, feeding device, machine vision system, reversing device, seeding device and system control section. Machine vision was composed of a color CCD camera, frame grabber, image inspection chamber, lighting and personal computer. The seed image was segmented into a region of seed part and background part using thresholding technique in which H value of HSI color coordinate system. A seed direction was discriminated by comparing position between the center of circumscribed rectangle to a seed and the center of seed image. It took about 49ms to identify and redirect seed. Line-up status of seed was good the more than 95% of a sowed seed. Seeding capacity of this system was shown to be 10,140 grains per hour, which is three times faster than that of a typical worker.
#Seeding system #Machine vision #Cucurbitaceous vegetables

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