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장은채(Eun-Chae Jang),박성진(Seong-Jin Park),박우준(Woo-Jun Park),배영환(Yeonghwan Bae),김혁주(Hyuck-Joo Kim) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.2
본 연구에서는 매실에 가장 큰 피해를 주는 복숭아 씨살이좀벌의 방제 적기 안내를 위해 3D 영상을 활용한 매실 인식 및 크기 추정 프로그램을 통해 매실 크기를 예측하였다. 3차원 영상 측정이 가능한 Kinect 2.0 Camera 및 RealSense Depth Camera D415를 사용하여 야간 영상 촬영을 진행하였다. 획득한 영상을 토대로 MATLAB R2018a를 이용하여 영상 전처리, 크기 추정이 가능한 매실 추출, RGB 및 Depth 영상 정합 및 매실 크기 추정의 4단계로 구성된 매실 인식 및 추정 프로그램을 구현해 매실 성장 단계를 고려하여 2018년의 5개 영상 및 2019년의 5개의 영상을 분석하였다. 10개 영상에 대해 프로그램을 구동하여 얻은 결과를 통해 매실 인식률의 평균 61.9%, 매실 인식 오류율 평균 0.5% 및 크기 측정 오차율 평균 3.6%를 도출하였다. 이러한 매실 인식 및 크기 추정 프로그램의 지속적인 개발은 향후 정확한 열매 크기 모니터링 및 복숭아 씨살이좀벌의 적기 방제 시스템 개발을 가능하게 할 것으로 예상한다. In this study, size of the fruit of Japanese apricot (plum) was estimated through a plum recognition and size estimation program using 3D images in order to control the Eurytoma maslovskii that causes the most damage to plum in a timely manner. In 2018, night shooting was carried out using a Kinect 2.0 Camera. For night shooting in 2019, a RealSense Depth Camera D415 was used. Based on the acquired images, a plum recognition and estimation program consisting of four stages of image preprocessing, sizeable plum extraction, RGB and depth image matching and plum size estimation was implemented using MATLAB R2018a. The results obtained by running the program on 10 images produced an average plum recognition error rate of 61.9%, an average plum recognition error rate of 0.5% and an average size measurement error rate of 3.6%. The continued development of these plum recognition and size estimation programs is expected to enable accurate fruit size monitoring in the future and the development of timely control systems for Eurytoma maslovskii.
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