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저자정보
김용현 (충남대학교) 조병효 (국립농업과학원) 이기범 (국립농업과학원) 김만중 (국립농업과학원) 김원경 (국립농업과학원) 홍영기 (국립농업과학원) 김경철 (국립농업과학원)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
1,990 - 1,997 (8page)
DOI
10.7840/kics.2022.47.11.1990

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작물을 재배하는 데 있어 적과는 중요한 작업 중 하나이며, 적과를 제시기에 하지 않으면, 상품성 있는 고품위 과실을 얻지 못한다. 최근에 농업에 인공지능을 적용한 연구가 많아지고 있음에도 불구하고, 적과 관련 자동화 연구는 아직 미비한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 적과 자동화를 위한 기초실험으로 로봇을 이용한 적과 방식과 기존의 관행적 적과 방식이 과실 성장에 미치는 영향을 비교하기 위한 연구를 수행하였다. 로봇적과로 토마토를 인식하기 위해 YOLOv3 객체 인식 알고리즘을 활용해서 토마토를 학습하였다. 모델의 최고 정확도는 92.23%를 얻었다. 로봇 적과는 먼저 인식되는 토마토와 인식 정확도에 따라 과실 2개를 제거하였으며, 기존 관행 적과 방법은 줄기의 가장 안쪽과 바깥쪽 과실을 제거하였다. 화방은 각각 10화방씩 선정하였으며 남은 과실의 둘레 측정을 통해 성장차이를 비교하는 실험을 진행하였다. 측정은 각 과실의 색 변화가 될 때까지 진행하였다. 결과적으로 색변화 시점의 두 실험의 크기를 T-검정 등분산 검정을 통해 비교했을 때, 두 집단의 분산은 다르다고 볼 수 없음을, 유의수준 0.05에서 차이가 없음을 확인하였다.
#객체인식 #적과 #수확 로봇 #수경재배 온실 #참외 #Object Detection #Fruit Thinning #Harvesting Robot #Hydroponic Greenhouse #Oriental Melon

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재료 및 방법
Ⅲ. 결과 및 고찰
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Korean Statistical Information Service (KOSIS), Crop production survey, 2021. Available from: https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1ET0027&conn_path=I2 (accessed Sep. 18, 2021) L. Zhang, J. Jia, G. Gui, X. Hao, W. Gao, and M. Wang, “Deep learning based improved classification system for designing tomato harvesting robot,” IEEE Access, vol. 6, pp. 67940-67950, 2018. (https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2879324) Crossref D. Seo, B. H. Cho, and K. Kim, “Development of monitoring robot system for tomato fruits in hydroponic greenhouses,” Agronomy, vol. 11, no. 11, p. 2211, Oct. 2021. (https://doi.org/10.3390/agronomy11112211) Crossref H. Yaguchi, K. Nagahama, T. Hasegawa, and M. Inaba, “Development of an autonomous tomato harvesting robot with rotational plucking gripper,” IEEE/RSJ Int. Conf. IROS, pp. 652-657, 2016. (https://doi.org/10.1109/IROS.2016.7759122) Crossref H. J. Kweon and D. H. Sagong, “Influence of time of hand-thining on bitter pit incidence and fruit quality in ‘gamhong’/m.9 apple trees,” J. Bio-Environ. Contr., vol. 30, no. 4, pp. 342-350, 2021. (https://doi.org/10.12791/KSBEC.2021.30.4.342) Crossref

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