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유현채 (국립농업과학원) 임종국 (국립농업과학원) 이아영 (국립농업과학원) 김밝금 (국립농업과학원) 서영욱 (국립농업과학원) 김성민 (전북대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제22권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
839 - 847 (9page)
DOI
10.5762/KAIS.2021.22.11.839

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우리나라에서 도축되는 모든 소는 쇠고기로 가공 전 상태인 소 도체에 대해서 개체별로 등급판정이 의무화되어 등급별로 유통되고 있다. 세계적으로도 소 도체의 품질을 실시간으로 측정하기 위한 시스템 개발을 위해 다양한 선행연구가 수행되고 있다. 특히, 비파괴적인 품질 분석 방법의 하나인 디지털 영상처리 기술은 현장 적용을 위한 장치까지 개발되면서 큰 발전이 있었다. 하지만 국내의 소 도체 등급 판정은 여전히 숙련된 전문가의 육안 평가 방식으로 등급판정이 이루어지고 있으며 이러한 방식은 노동집약적이고 장시간 측정에 따른 피로가 누적되어 객관성이 떨어질 우려가 있다. 현재 상용화된 해외의 소 도체 등급판정 장치는 큰 부피와 무거운 하드웨어로 구성되어 국내 도축장 환경에서의 활용에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국내 도축장의 환경을 고려하여 소형 및 경량화된 소 도체 등급 판정용 영상 획득 장치를 개발하기 위해 수행되었다. 영상 데이터의 접근 및 호환성이 뛰어난 스마트폰 카메라를 기반으로 하여 좁은 절개 부위에서 영상 획득이 가능하도록 장치의 높이와 무게를 최소화했으며, 근접에서 영상을 획득하기 위해 어안렌즈를 부착하여 제작하였다. 어안렌즈를 이용하여 획득한 영상은 방사 왜곡이 발생하기 때문에 이를 바로잡기 위해 체커보드를 이용한 방사 왜곡에 필요한 매개변수를 구하였다. 왜곡된 영상을 보정하고 소 도체 등급판정에 최적화된 영상을 획득하였으며 앞으로 다양한 도체에 대한 데이터 뱅크를 구축하고 사용자 편의를 위한 스마트폰 애플리케이션을 개발한다면 실시간으로 소 도체 등급판정이 가능할 것으로 기대된다.
#Beef Grading #Calibration #Distortion #Fisheye Image #Smartphone Camera

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

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J. H. Lee, S. M. Shin, S. J. Lee, J. B. Kim, “The Changes of Carcass Grading System for Cattle in Korea”, Annals of Animal Resource Sciences , Vol.17, pp.54-64, 2006. google schola D. M. Hoffman, A. R. Girshick, K. Akeley, M. S. Backs, “Vergence-Acco ㎜odation Conflicts Hinder Visual Performance and Cause Visual Fatigue”, Journal of Visions , Vol.8, No3, pp.1-30, 2008. DOI: https://doi.org/10.1167/8.3.33 google schola J. Tan, “Meat Quality Evaluation by Computer Vision”, Journal of Food Engineering , Vol.61, No.1, pp.27-35, 2004. DOI: https://doi.org/10.1016/s0260-8774(03)00185-7 google schola C. Zheng, D. W. Sun, L. Zheng, “Correlating Colour to Moisture Content of Large Cooked Beef Joints by Computer Vision”, Journal of Food Engineering , Vol.77, No.4, pp.858-863, 2006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2005.08.013 google schola K. Chen, X. Sun, Ch. Qin, X. Tang, “Color Grading of Beef Fat by using Computer Vision and Support Vector Machine”, Computers and Electronics in Agriculture , Vol.70, No.1, pp.27-32, 2010. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2009.08.006 google schola

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