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송혜란 ( Hyeran Song ),최용 ( Yong Choi ),문석표 ( Seokpyo Moon ),장성혁 ( Sunghyuk Jang ),이상희 ( Sanghee Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
감자는 옥수수, 밀, 쌀과 함께 세계 4대 식량 작물 중 하나로서, 2021년 국내 재배면적이 21,745ha에 달하는 주요 밭작물이다. 최근 농촌 고령화 및 인구 감소로 인한 생산비가 증가하고 있어 농업경쟁력을 향상시키기 위한 방안으로 데이터를 기반으로 변량처방을 할 수 있는 정밀농업의 중요성이 대두되고 있다. 포장내 수확량 변이는 정밀농업에 있어 기초적이며 필수적인 정보 중 하나로, 당해연도 결과에 대한 평가 및 차년도 영농계획 수립에 활용될 수 있다. 본 연구는 영상을 활용한 감자 수확량 모니터링 시스템 개발을 위한 기초연구로 개발한 수확량 예측 시스템의 성능을 분석하였다. 본 연구에 사용된 감자 무게 예측 시스템은 실시간 영상에서 YOLOv5 알고리즘을 이용해 객체를 판별하고, 판별된 감자의 바운딩 박스 좌표를 통하여 장축과 단축 길이를 측정한다. 측정된 길이를 이용하여 감자의 부피를 계산하고, 밀도를 이용하여 무게를 예측하도록 개발하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 사용된 감자는 수미 품종으로, 4등급의 무게(~100g, 100~150g, 150~200g, 200g~)별로 각각 50개씩 200개의 감자를 무작위로 선별하였다. 그 후 감자 수확기 이송컨베이어에 감자를 하나씩 투입하여 예측 무게를 측정하고 실측 무게와 비교하였으며, 각각의 감자는 총 3번 예측 무게를 측정하였다. 감자의 실측 무게와 예측 무게를 비교 분석한 결과 결정계수(R2) 값은 0.9034로 높은 설명력을 보였으며, RMSE(Root Mean Square Error)는 26.599g으로 나타났다. 각 개별 감자의 평균 무게 오차는 13.1%, 최대 오차 55.4%, 최소 오차는 0.04%로 측정되었다. 컨베이어의 중앙에 카메라가 위치하였기 때문에 감자가 들어오는 위치에 따라 무게가 다르게 예측되는 결과가 발생하였다. 따라서, 컨베이어상의 감자 위치에 따라 적합한 가중치를 계산하여 오차범위를 최소화할 수 있도록 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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