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소비자에게 전달되는 복숭아는 숙도에 따라서 품질이 달라지기 때문에 섭취하기에 적합한 숙도를 고려하여 유통하는 과정이 필요하다. 또한, 숙도는 복숭아의 상품성 및 저장성에 영향을 미칠 수 있어 적합한 수확 시기를 선정하는 작업이 요구되지만, 현재 노지 과수 작목의 숙도 판별에 대한 국내 연구는 미미한 실정이다. 그렇기 때문에 본 연구에서는 딥러닝 객체 탐지 분류모델을 활용하여 복숭아 ‘미황’에 대한 숙도 분류 모델을 개발하였다. 실험실 내부 및 야외에서 촬영된 각 2,800장의 이미지를 활용하여 데이터 셋을 구축하였고, 수확 날짜 및 복숭아 과정부(apex)의 색도 a* 값을 기준으로 하는 두 개의 데이터 셋으로 구성하여 각 셋의 구분 기준에 따라 미숙, 적숙 그리고 과숙 3개의 class로 분류하였다. Train : Validation : Test 데이터 셋은 7 : 2 : 1의 비율로 분류하였고 데이터의 다양성 향상 및 unbalance를 해결하기 위해 augmentation을 실시하였다. 딥러닝 모델은 EfficientNet, YOLOv5 그리고 Vision Transformer를 활용하였으며 EfficientNet에서 가장 우수한 분류 모델 성능을 기록하였다. 날짜 기준 분류 모델은 분류 모델 성능 평가 지표 기준 최저 및 최대 100%의 정확도를 달성하였고, 색도 a* 값 기준 분류모델은 최저 94.7%, 최대 98.2%의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 개발된 객체 탐지 기반 복숭아 숙도 분류 모델은 향후 노지 과수 작목의 숙도 분류를 통한 기계수확 적기 판정 작업에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
목차
Abstract
서언
재료 및 방법
결과 및 고찰
초록
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