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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 63 - 70 (8page)
이용수
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본 연구는 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 활용해 다양한 시설과채류의 표현형 분석에 적용 가능한 컴퓨터 비전 기술을 탐구하였다. 토마토에 대해서는 이미지의 색상을 분석하여 숙성도를 판정하며, support vector machine(SVM) and histogram of oriented gradients 기법을 통해 숙성된 토마토를 효과적으로 검출하였다. 파프리카의 경우, 색상 분포를 시각화한 후, 가우스 혼합 모델로 클러스터링을 실행하여 수확 파프리카의 색상 특성을 분석하였다. 네트 멜론의 품질 평가에서는 LAB 색상 공간, 이진화 이미지 및 깊이 매핑을 활용하여 멜론의 네트 패턴을 정량화하였다. 추가로, 오이 온실에서 화방 검출을 위해 깊이 정보와 색상 정보를 조합하여 다양한 크기와 거리의 화방을 성공적으로 검출하였다. 이 연구의 결과로, 해당 컴퓨터 비전 기술들이 시설과채류의 생장 모니터링, 숙성 및 품질 평가 등에서의 유효성을 확인하였다. 농산업에서 컴퓨터 비전의 효과적 적용을 위해, 후속 연구자나 개발자들이 재배 생리와 연관된 지표를 기반으로 이 기술들을 보완할 경우, 실제 농업 현장 및 연구에서 널리 활용될 가능성이 크다.
목차
Abstract
서론
재료 및 방법
결과 및 고찰
적요
Literature Cited
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