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과일의 표면 RGB 정보 분석을 통한 당도 상관성 분석
이정규 ( Jungkyu Lee ),곽안나 ( Anna Kwak ),유재수 ( Jaesoo Yoo ),이동훈 ( Donghoon Lee ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
과일의 당도는 과일의 가치를 결정하는데 큰 부분을 차지한다. 이에 따라 상품 가치를 높이기 위해 당도 선별은 필수적이다. 선별 시에는 과실 손상 여부 따라 비파괴 또는 파괴 당도 측정 방식을 사용한다. 파괴 당도 측정 방법의 경우 과실에 손상을 입히기 때문에 비파괴 당도 측정 방법의 기술 연구가 이루어지고 있다. 하지만 가격의 장벽 및 비파괴 당도 측정의 불확실한 정보 등과 같은 다양한 문제 해결이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 과일의 이미지 데이터를 기반으로 CNN 이미지 인식 및 분류 알고리즘을 이용하여 과일의 당도를 비파괴적으로 예측하는 시스템을 구현하고자 한다. 실험 과일로 딸기와 사과를 선정하였으나 계절 특성 상 사과만 진행하였으며 안정성보다 휴대성을 우선하여 고려하여 이미지 수집 장치는 스마트폰 카메라를 선정하였다. 이미지 수집, 처리과정에서 상대적으로 특징적인 색의 분포를 집중적으로 분석하기 때문에 촬영 배경과 조명은 실험실 내부의 고정된 공간에서 촬영하였다. 선행 연구 진행 중 사과의 당도 취득 과정에서 표면의 무늬 유무에 따른 당도의 차이를 확인하였으며, 사과의 색상 정보가 당도와 연관이 있다는 연구 결과를 바탕으로 표피 가시 정보와 파괴 당도 측정기를 이용하여 당도의 상관성을 분석 연구를 진행하였다. 이를 바탕으로 색상 정보인 RGB, HSV 값과 무늬를 포함한 사과의 표피 가시 정보를 추출하였다. 사과 영상 촬영 및 당도 측정 후, Matlab(2022b, MathWorks, US)의 Open CV를 이용하여 사과 영상에서 획득한 데이터들이 사과의 당도와 상관성이 있는지 분석한다. 최종적으로 당도 측정 결과와 영상분석 데이터의 정합 과정을 거쳐 회귀분석을 통해 표피 가시 정보와 당도의 상관관계를 분석할 예정이다. 본 연구를 통해 일반적인 비파괴 당도 측정기와 달리 근적외선을 이용하지 않고도 스마트폰 카메라를 이용하여 색상과 무늬만으로 과일의 당도를 측정하는 시스템의 구현을 목표로 한다. 스마트폰을 활용하여 과일의 당도 분석을 통해 농가와 소비자들에게 편리함을 제공할 수 있으며 환경제어를 통한 재배의 결과를 기반으로 작물 생육 모델링의 분석자료로 활용이 가능할 것이다.
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분광 분석법을 활용한 국내산 포도 품종 통합 당도 검량식 개발 연구
김상연 ( Sang-yeon Kim ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김응찬 ( Eungchan Kim ),김슬기 ( Seulgi Kim ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2
한국의 신선농산물 수출액은 최근 3년간 꾸준히 증가하고 있으며 2018년에는 12억 8천만 달러로 전년대비 1억 8200만 달러가 늘어나 역대 최고의 증가액 실적을 기록하였다. 이러한 호재의 배경에는 한류와 함께 퍼져나간 한국산 과일의 인기가 한몫했다고 알려져 있는데, 그중 두드러지는 약진을 보여준 것이 바로 ‘포도’이다. 한국산 포도는 ‘샤인 머스캣’이라 불리는 신품종을 앞세워 특히 중국과 베트남 등의 동남아 지역에서 최근 폭발적인 인기를 얻고 있으며, 특유의 향기와 높은 당도로 최근 국내에서도 그 인기가 날로 상승하고 있다. 그 결과, 오랜 시간 동안 국내 포도 재배의 약 80% 이상을 차지하던 주력 품종인 캠벨과 거봉을 빠른 속도로 대체해 가고 있으며, 이에 따라 국내 포도 재배 트랜드도 급격하게 변화하고 있다. 하지만, 실제 농가를 방문해본 결과 샤인 머스캣을 지원하는 당도 선별기의 보급은 상당히 더딘 편이었으며, 몇 농가에서만 간이 측정기로 당도를 측정해 출하하고 있는 것이 실정이었다. 또한, 주력 품종이 변화하고 있는 과도기인 만큼 아직 샤인 머스캣뿐만 아니라 기존의 캠벨이나 거봉을 함께 재배하는 농가들도 다수 존재하였는데, 이런 경우 정확한 당도 정보를 얻기 위해서는 품종별로 상이한 당도 측정기를 사용해야 한다는 불편함도 있었다. 따라서, 본 연구에서는 캠벨과 거봉 그리고 샤인 머스캣에 대해 한 번에 적용할 수 있는 품종 통합 당도 측정 모델을 개발하고자 하였다. 모델에 사용한 알고리즘으로는 오늘날 농산물산지유통센터 선별기에 주로 보급된 PLSR(Partial Least Squares Regression)과 여기에 추가로 파장 선택법을 적용해 효율을 증가시킨 VIP(Variable Importance in Projection)-PLSR, Beta-Bootstrap-PLSR 등의 통계적인 방식이 있다. 또한, 최근 분광분석 연구들에서 종종 기존의 통계적인 기법보다 개선된 결과를 보여주고 있는 SVR(Support Vector Regression), ANN(Artificial Neural Network), 1D-CNN(1 Dimensional Convolution Neural Network) 등과 같은 머신러닝 기반의 알고리즘들도 접목하여 최적의 통합 당도 검량식 모델을 선정하는 것을 목표로 하였다.
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