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라이다를 응용한 물체 및 작물의 입체적인 표현형 분석 방법 개발
김응찬 ( Eungchan Kim ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김슬기 ( Seul-gi Kim ),조정건 ( Jungun Cho ),김우석 ( Woo-seok Kim ),이슬기 ( Seoulki Lee ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1
스마트팜에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 농업 분야의 다양한 방면에서 상당한 정도의 기계화와 자동화가 이루어지고 있다. 특히, 최근 phenotyping(표현형 분석)에 관련된 연구 또한 활발히 진행되고 있는데, 특정한 작물의 표현형 분석을 위해서는 형상, 체적 등 외형적 요소의 데이터를 획득하는 것이 필수적이다. 작물의 표현형 분석을 하는 다양한 방법 중에서, 본 연구에서는 실시간으로 물체에 대한 비파괴적 계측이 가능하고 노동집약적이라는 점에서 유용한 LIDAR(Light Detection and Ranging)를 활용해 특정한 물체 및 작물의 외형적인 형상 데이터를 정밀하게 획득하고자 하였다. 연구하고자 하는 물체의 입체적인 표현형 분석을 하기 위해 1-channel의 2D LIDAR와 16-channel의 3D LIDAR를 사용하였다. 이러한 LIDAR같은 경우 1줄, 16줄 이상의 Point Cloud를 획득할 수 없기 때문에 각각 2D LIDAR에 x축 stage, 3D LIDAR에 스텝 모터(Stepping Motor)와 고니어 스테이지(Goniometer Stage)를 결합하여 물체에 대한 공간 좌표 데이터를 실시간으로 누적시켜 병합하도록 구현하였다. 이렇게 구축된 하드웨어를 통해 기존에 1줄, 16줄로 이루어진 물체 및 작물의 영상보다 정밀한 입체적인 형상정보를 획득하고자 연구를 진행하였다.