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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.10.1
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과일의 품질은 색택, 크기, 모양, 결함, 당도 등 여러 요인에 의하여 결정된다. 하지만 과실의 크기, 모양 등 기하학적 정보에 대한 선별은 대부분의 농산물 산지유통센터에서 수작업으로 이루어지고 있다. 과실의 기하학적 정보의 처리를 자동화하기 위하여 2차원 영상 기반의 연구들이 수행되었지만, 한 면에 대한 2차원 영상으로 얻을 수 있는 정보는 제한적이다. 3차원 영상 정보를 농산물에 이용하고자 하는 선행 연구들이 수행되었지만, 복잡한 처리 과정으로 인해 수확 후 선별 라인에서 적용 가능한 실시간의 처리가 불가능하였다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 과일의 3차원 기하학 정보를 정확히 측정하고자 실시간 3차원 영상 측정 기술을 개발하고, 배 과실에 대하여 부피 계측 정확도를 평가하였다. 여러 개의 RGBD 카메라를 이용하여 여러 면의 영상 촬영이 동시에 이루어지도록 하였으며, 카메라 간의 위치 보정을 사전에 수행하여 특징점 매칭 등 시간 소모적인 작업이 촬영 시마다 수행되지 않도록 하였다. 또한, 영상 및 점군 처리를 통하여 정확한 부피 계측이 가능한 알고리즘을 설계하였다. 그 결과, 결정계수 0.9931, 평균 절대 백분율 오차 0.61%의 성능으로 배 과실의 부피가 계측 가능함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
S. -Y. Kim, S.-J. Hong, E. Kim, C.-H. Lee, G. Kim, “Neural Network Based Prediction of Soluble Solids Concentrationin Oriental Melon Using VIS/NIR Spectroscopy”, Applied Engineering in Agriculture , Vol.37, No.(4), pp.653–663, 2021. DOI: https://doi.org/1
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