초분광 이미지를 이용한 파프리카 숙성도 분류의 최적 밴드 선정

조병효 ( Byeong-hyo Cho ),송혜영 ( Hye-young Song ),김용현 ( Yong-hyun Kim ),서다솜 ( Dasom Seo ),김원경 ( Won-kyung Kim ),김경철 ( Kyoung Chul Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2

본 연구에서는 파프리카의 숙성도를 비파괴적으로 분류하기 위하여 초분광 이미지의 적용 가능성을 검토하고, 최적의 분광 밴드를 선정하고자 하였다. 실험 재료로는 전라북도 전주시의 온실에서 재배된 나가노(적색계) 파프리카를 사용하였다. 파프리카의 숙성도는 미숙, 중숙 및 완숙 총 3단계로 분류하였으며, 각 숙성도별로 3개씩 총 9개의 과실을 사용하였다. 수확된 파프리카는 초분광 카메라(HyperCam v10e, ASIA Aero Survey co., Ltd., Seoul, Korea)를 이용하여 실험실 수준에서 분광 데이터를 취득하였다. 실험에 사용된 초분광 카메라는 400-1,000 nm의 분광대역을 제공하며, 분광 해상도는 1.2 nm이었다. 취득된 초분광 이미지는 NDVI 필터를 적용하여 배경을 제거한 후, 과실로부터 ROI를 추출하였으며, ROI로부터 얻은 초분광 데이터는 Multiplicative Scatter Correction (MSC) 필터를 이용하여 데이터 전처리를 하였다. 초분광 데이터 전처리 후, 파프리카의 숙성도를 분류할 수 있는 주요 파장을 선정하였다. 그 결과, 600-720nm의 분광대역에서 파프리카의 숙성도와 비교적 높은 상관관계(0.85 이상의 R 값)를 나타내었다. 따라서, 파프리카의 숙성도를 비파괴적으로 분류하기 위해서는 600-720 nm의 파장대역이 적절하다고 판단된다.

절삭식 정미기의 절삭롤러 통풍구 수와 송풍속도에 따른 정백특성

조병효 ( Byeong Hyo Cho ),강신형 ( Sin Hyeong Kang ),원진호 ( Jin Ho Won ),이희숙 ( Hee Sook Lee ),강태환 ( Tae Hwan Kang ),이동일 ( Dong Il Lee ),한충수 ( Chung Su Han ) 한국산업식품공학회 2017 산업 식품공학 Vol.21 No.2

본 연구에서는 절삭식 정미기의 절삭롤러에 장착된 통풍 간극링의 통풍구 수와 정백 중 발생하는 미강제거에 필요한 흡인 송풍속도가 정백특성에 미치는 영향을 구명하여 절삭식 정미기 개발의 기초자료를 제시하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 백도는 모든 조건에서 38±0.5로 측정되어 균일하게 정백된 것으로 나타났다. 정백 후 곡온 상승은 송풍속도가 증가할수록 곡온 상승이 낮아지는 경향을 보였고, 절삭롤러 통풍구 수 3구, 송풍속도 35, 40 m/s 조건에서 각각 15.4℃ 14.6℃로 나타났다. 동할미율은 절삭롤러 통풍구 수 3구, 송풍속도 35 m/s 조건에서 2.13%로 가장 낮게 측정되었다. 싸라기율은 모든 조건에서 0.762-0.869%로 낮은 범위를 보였다. 백미 1 ton을 생산하기 위한 에너지 소비량은 송풍속도가 증가할수록 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 절삭식 정미기의 절삭롤러 통풍구 수와 미강제거를 위한 흡인 송풍속도에 따른 적정 정백조건은 곡온, 동할미율, 싸라기율의 품질적인 측면과 에너지 소비량 등을 고려할 경우 절삭롤러 통풍구 수 3구, 송풍속도 35 m/s 조건이 적절한 것으로 판단된다. This study aimed to identify milling characteristics depending on the number of a cutting roller`s air vent and blow-ing velocity to remove rice bran by the cutting type milling machine which can minimize the conventional milling process. The level of whiteness was found to be 38±0.5 in all the conditions, showing consistent whiteness levels during milling. The rice temperatures turned out to be 15.4 and 14.6℃ which were rather low-level under the con-ditions of the cutting roller with 3 vents and blowing velocities of 35 and 40 m/s respectively. Cracked rice ratio was 2.13% under the conditions of the cutting roller with 3 vents and a blowing velocity of 35 m/s. Broken rice ratio showed the range of 0.762-0.869%, reflecting a low level. Turbidity after milling was decreased, as blowing velocity became faster. Energy consumption for milled rice production was decreased, as blowing velocity became faster. The optimum milling condition for cutting type milling machine depending on air vent number of cutting roller and blowing velocity was found to be 3 vents and 35 m/s.

저장 중 바나나 경도 예측을 위한 비파괴 기술의 적용 가능성 검토

조병효 ( Byeong-hyo Cho ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ),홍영기 ( Youngki Hong ) 한국농업기계학회 2023 농업기계공학 Vol.3 No.1

In this study, we aimed to examine the non-destructive measurement technologies for banana firmness, and two methods, such as digital image-based technology and compressed air-based deformation measurement technology, were used to nondestructively predict the banana firmness. A total of 130 mature green ‘Cavendish’ bananas imported from the Philippines were used as sample, and were stored in a incubator with temperature of 20℃ and relative humidity of 90%. The firmness of banana was measured using destructive method after taking digital image and deformation of bananas, and ten bananas were used for each experiment. L*a*b* color space of banana surface was extracted from digital images using image processing, and the deformation of banana was measured using a deformation acquisition system. L*a*b* color space and deformation data of bananas were used as input data to develop banana firmness prediction model based on the support vector regression (SVR). As a result, the prediction models based on L*a*b* color space and deformation achieved accuracy with R² values of 0.617, 0.764 and RMSE of 12.518 N, 9.827 N, respectively. Therefore, it is considered that the technologies can be used to non-destructively predict the banana firmness. Nevertheless, it is necessary to carry out more experiments to improve the prediction accuracy in the future.

초분광 영상을 이용한 토마토의 경도 예측모델 개발

조병효 ( Byeong-hyo Cho ),이성민 ( Seong Min Lee ),홍영기 ( Youngki Homg ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

토마토는 경제적으로 중요한 과채류이며, 국내 토마토 생산량은 2021년 기준 약 37만 톤으로 전년대비 2.5만 톤 정도 증가하였다(KOSIS, 2022). 그러나, 최근에는 농업인구 감소 및 고령화, COVID-19 등 인력 부족으로 인하여 토마토 생산에 어려움을 겪고 있는 실정이며, 이러한 이유로 토마토의 재배부터 수확까지 자동화 전환에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 토마토 모니터링 및 수확 로봇 등 재배에서 수확 작업까지 로봇 기술을 적용하기 위한 연구가 수행되고 있으며, 이를 위해서는 우선적으로 작물의 품질 또는 성숙도 등을 모니터링할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 토마토의 성숙도를 비파괴적으로 예측하기 위해 초분광 영상과 기계학습 모델인 SVR (Support vector regression) 모델을 사용하였으며, 토마토의 성숙도를 정량적으로 분류하기 위한 요인으로는 경도를 사용하였다. 먼저, 경도와 밀접한 관계를 갖는 분광 영역을 조사하기 위해 상관분석을 수행하였으며, 그 결과 507-593 nm 사이의 분광 영역이 토마토의 경도와 높은 상관관계(R>0.8)를 갖는 것으로 나타났다. 앞의 결과를 바탕으로, 507-593 nm 사이의 분광 영역(30 밴드)을 입력 데이터로 하여 SVR 모델의 학습을 진행하였으며, 그 결과 SVR 모델의 최적 파라미터는 C의 경우 297, gamma와 epsilon은 각각 1.90 및 1이었다. 앞의 모델을 이용할 경우, 검증 데이터를 기준으로 0.84의 R2와 13.22 N의 RMSE로 비교적 높은 정확도에서 토마토 경도 예측이 가능하였으며, 이를 이용하여 토마토의 수확시기 예측이 가능할 것으로 판단된다. 향후에는 모델의 정확도 개선을 위해 추가적인 실험을 통해 샘플 수를 증가시키고, 실제 온실에 적용하기 위한 기초 실험을 진행할 계획이다.

초분광 영상을 이용한 토마토의 경도 예측모델 개발

조병효 ( Byeong-hyo Cho ),이성민 ( Seong Min Lee ),홍영기 ( Youngki Homg ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

토마토는 경제적으로 중요한 과채류이며, 국내 토마토 생산량은 2021년 기준 약 37만 톤으로 전년대비 2.5만 톤 정도 증가하였다(KOSIS, 2022). 그러나, 최근에는 농업인구 감소 및 고령화, COVID-19 등 인력 부족으로 인하여 토마토 생산에 어려움을 겪고 있는 실정이며, 이러한 이유로 토마토의 재배부터 수확까지 자동화 전환에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 토마토 모니터링 및 수확 로봇 등 재배에서 수확 작업까지 로봇 기술을 적용하기 위한 연구가 수행되고 있으며, 이를 위해서는 우선적으로 작물의 품질 또는 성숙도 등을 모니터링할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 토마토의 성숙도를 비파괴적으로 예측하기 위해 초분광 영상과 기계학습 모델인 SVR (Support vector regression) 모델을 사용하였으며, 토마토의 성숙도를 정량적으로 분류하기 위한 요인으로는 경도를 사용하였다. 먼저, 경도와 밀접한 관계를 갖는 분광 영역을 조사하기 위해 상관분석을 수행하였으며, 그 결과 507-593 nm 사이의 분광 영역이 토마토의 경도와 높은 상관관계(R>0.8)를 갖는 것으로 나타났다. 앞의 결과를 바탕으로, 507-593 nm 사이의 분광 영역(30 밴드)을 입력 데이터로 하여 SVR 모델의 학습을 진행하였으며, 그 결과 SVR 모델의 최적 파라미터는 C의 경우 297, gamma와 epsilon은 각각 1.90 및 1이었다. 앞의 모델을 이용할 경우, 검증 데이터를 기준으로 0.84의 R2와 13.22 N의 RMSE로 비교적 높은 정확도에서 토마토 경도 예측이 가능하였으며, 이를 이용하여 토마토의 수확시기 예측이 가능할 것으로 판단된다. 향후에는 모델의 정확도 개선을 위해 추가적인 실험을 통해 샘플 수를 증가시키고, 실제 온실에 적용하기 위한 기초 실험을 진행할 계획이다.

수경재배 토마토 과실 모니터링을 위한 다중분광 영상의 적용 가능성

조병효 ( Byeong-hyo Cho ),이성민 ( Seongmin Lee ),이강진 ( Kangjin Lee ),홍영기 ( Youngki Homg ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

토마토 시설재배는 재배 기간 연장, 기후 변화 대응, 안정적인 생육 환경 유지 등 여러 가지 이점을 가지고 있으며, 이러한 이유로 국내의 모든 토마토는 시설 내에서 재배되고 있다. 그럼에도 불구하고 원치않게 발생하는 병해 및 생리장해로 인하여 토마토 농가는 매년 경제적 손실을 겪고 있다. 특히, 배꼽썩음병은 토마토 생산량의 최대 50%를 감소시켜 농가에 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다고 알려져 있다. 배꼽썩음병은 주로 어린 과실에서 발생하며, 꽃이 떨어진 부위에서 흑갈색으로 함몰되어 말라버리거나 썩는 특징이 있다. 배꼽썩음병의 정확한 원인은 현재까지 규명되지 않았기 때문에 이를 방지하는 것은 어려우며, 현재로서는 발견하는 즉시 제거하는 것이 경제적 손실을 줄이기 위해 가장 좋은 방법으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 토마토 배꼽썩음병을 조기에 인식하기 위해 다중분광 영상의 적용 가능성을 검토하고자 하였다. 시험대상은 배꼽썩음병에 걸린 토마토(50개)와 정상 토마토(50개)를 사용하였으며, 토마토는 국립농업과학원 첨단 디지털온실에서 수경 수직유인 방식으로 재배되었다. 다중분광 영상은 휴대용 다중분광카메라(Monarch2, UNISPECTRAL, Ramat Gan, Israel)를 이용하여 700~950 nm 대역에서 10개의 다중분광 영상을 취득하였다. 취득한 영상은 분광 영상분석 프로그램(Breeze, Prediktera, Umea, Sweden)을 이용하여 전처리를 거친 후 배꼽썩음과 분류 모델을 개발하였다. 그 결과, Light-GBM (Light-Gradient Boosting Machine) 모델을 이용할 경우 약 93%의 f-score로 배꼽썩음과의 분류가 가능하였다. 향후에는 다양한 환경에서 추가적인 실험을 통해 모델의 정확도를 개선할 예정이다.

1차 열풍건조 한 고추 다진 양념의 원적외선 건조특성

조병효(Byeong Hyo Cho),이정현(Jung Hyun Lee),강태환(Tae Hwan Kang),이희숙(Hee Sook Lee),한충수(Chung Su Han) 한국식품영양과학회 2016 한국식품영양과학회지 Vol.45 No.9

본 연구에서는 원적외선을 이용하여 1차 열풍건조 한 고추 다진 양념을 건조할 경우 두께, 건조온도와 송풍속도에 따른 건조특성과 건조제품의 색도 변화, 건조 전후 고추 다진 양념의 capsaicinoid 등 품질특성을 분석하여 원적외선 건조기초 자료를 제시하고자 하였다. 고추 다진 양념의 건조속도는 원적외선 건조온도와 송풍속도가 증가할수록 빨라지고 건조시간이 단축되는 경향을 보였으며, 건조 두께 10 mm 조건이 20 mm 조건보다 빠른 것으로 나타났다. 특히 두께 10 mm, 원적외선 건조온도 80°C, 송풍속도 0.8 m/s 조건에서 건조시간이 63분으로 건조속도가 가장 빠른 것으로 나타났다. 본 연구에서 검증한 건조모델 중 Page 및 Henderson 모델의 경우 전체적인 건조시간대에서 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나, 고추 다진 양념의 원적외선 건조 시 Page 및 Henderson 모델을 이용할 경우 높은 정밀도에서 함수율비 예측이 가능한 것으로 나타났다. 원적외선 건조 후 고추 다진 양념의 색차(ΔE) 값은 두께 10 mm 조건보다 20 mm 조건에서 증가하는 경향을 보였고, 건조온도 70°C 조건에서 약간 높은 것으로 나타났으나 오차 범위로 큰 차이는 나타나지 않았다. 원적외선 건조 후 고추 다진 양념의 적색도(a)값은 두께 20 mm, 건조온도 80°C 조건에서 갈변하는 현상이 심화하는 것으로 나타났다. Capsaicin 함량은 건조 두께가 두껍고, 건조온도가 낮으며, 송풍속도가 느릴수록 감소하는 경향을 보였다. 또한, 모든 조건에서 건조 전 capsaicin 함량인 22.15 mg/100 g에 비해 건조 후 capsaicin 함량이 2.24~4.70 mg/100 g 감소하는 것으로 나타났으며, 두께 10 mm, 건조온도 80°C, 송풍속도 0.8 m/s 조건에서 감소폭이 작은 것으로 나타났다. Dihydrocapsaicin 함량의 경우에도 원적외선 건조 후 1.05~3.82 mg/100 g 감소하는 것으로 나타났고, 두께 10 mm, 건조온도 80°C, 송풍속도 0.8 m/s 조건에서 감소폭이 작은 것으로 나타났다. 원적외선 건조 중 에너지 소비량은 송풍속도가 느리고 건조온도가 높을수록 감소하였으며, 건조 두께 10 mm 조건이 20 mm 조건보다 적은 경향을 나타내었다. 또한, 두께 10 mm, 건조온도 80°C, 송풍속도 0.6 m/s 조건에서 에너지 소비량은 5.08 kWh/kg-water로 가장 적은 값을 보였다. 따라서 고추 다진 양념의 건조시간, 건조 중 변색, capsaicinoid 함량 및 에너지 소비량 등을 고려하면 건조 고추 다진 양념의 고품질화를 위해서는 원적외선 건조온도 80°C, 송풍속도 0.6 m/s, 두께 10 mm 조건이 적절한 건조조건으로 판단된다. The purpose of this study was to verify the drying characteristics of seasoned red pepper sauce and establish optimal drying conditions for far infrared drying of seasoned red pepper sauce. Seasoned red pepper sauce, which was dried by heated air, was used. One kg of seasoned red pepper was spread at thicknesses of 10 and 20 mm and dried by a far infrared dryer until a final moisture content of 15±0.5%. The far infrared dryer conditions were air velocity of 0.6, 0.8 m/s and drying temperatures of 60, 70, and 80°C. The drying models were estimated using a determination coefficient and root mean square error. Drying characteristics were analyzed based on factors such as drying rate, color changes, content of capsaicinoids, and energy consumption. The results can be summarized as follows. The drying rate (that is, drying time) tended to be reduced as temperature and air velocity for drying increased. The Page and Henderson models were suitable for drying of seasoned red pepper sauce by a far infrared dryer. Redness decreased after far infrared drying under all experimental conditions. The color difference was 18.18 under the following conditions: thickness 20 mm, temperature 70°C, and air velocity 0.8 m/s. This value was slightly higher than those under other far infrared drying conditions. The capsaicinoid properties of seasoned red pepper sauce decreased under all far infrared drying conditions. The highest capsaicin (19.91 mg/100 g) and dihydrocapsaicin (12.87 mg/100 g) contents were observed at a thickness of 10 mm, temperature of 80°C, and air velocity of 0.8 m/s. Energy consumption decreased with higher temperature, slower air velocity, and thinner seasoned red pepper sauce.

토마토 수확 작업을 위한 숙도별 무게와 경도 관계 연구

이성민 ( Seong Min Lee ),조병효 ( Byeong-hyo Cho ),홍영기 ( Youngki Homg ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

토마토는 수경재배 시설 작물 중 생산량이 매우 높은 작물로, ‘21년 기준 약 37만 톤이 생산되었으며 매년 생산량이 증가하고 있다(KOSIS, 2022). 생산량이 매우 많은 토마토의 경우 주당 2~3회 수확을 하기에, 노동집약도가 높다. 고령화, 인구 감소 및 Covid-19로 인해 작업 인력 확보가 매우 어려워지고 있어, 농업 자동화 및 무인화를 위한 연구가 증가하고 있다. 토마토는 수확 후에도 호흡을 하는 과실로 저장·유통 과정 중에 품질 변화가 발생하기 때문에, 이러한 과정을 고려한 수확 단계 결정이 고품질의 토마토 생산을 위해 중요한 인자 중 하나이다. 따라서 토마토 작업 로봇화를 위해서는 숙도에 따른 무게와 경도가 고려되어야 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 토마토의 숙도별 무게와 경도의 관계에 대한 상관 관계를 구명하고자 하였다. 본 연구에서는 국립농업과학원(전라북도 완주군) 첨단온실에서 수경 재배된 토마토를 대상으로 실험을 수행하였다. 과실의 크기는 농산물 표준 규격에서 제시된 S (150-180 g), M (180-210 g), L (210-240 g)의 총 3단계로 분류하였고(NAQS), 성숙도는 6단계로 구분하였다(USDA). 토마토의 경도는 UTM (Universal Testing Machine)을 이용하여 측정하였으며, 프로브의 직경은 5 mm이었고, 토마토 중심부의 90° 간격으로 4반복 측정하였다. 측정 데이터는 단순선형회귀 분석을 실시하였으며, 그 결과 0.77의 결정 계수 값과 회귀식을 도출하였다. 이를 통해 숙도와 경도는 88.3%의 관계성을 얻을 수 있었으며, 각 숙도별 항복값들 또한 도출할 수 있었다. 이를 통해 추후 적과, 수확 및 선별 과정에서의 토마토 취급을 위한 기초 자료로 활용할 계획이다.

토마토 수확 작업을 위한 숙도별 무게와 경도 관계 연구

이성민 ( Seong Min Lee ),조병효 ( Byeong-hyo Cho ),홍영기 ( Youngki Homg ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

토마토는 수경재배 시설 작물 중 생산량이 매우 높은 작물로, ‘21년 기준 약 37만 톤이 생산되었으며 매년 생산량이 증가하고 있다(KOSIS, 2022). 생산량이 매우 많은 토마토의 경우 주당 2~3회 수확을 하기에, 노동집약도가 높다. 고령화, 인구 감소 및 Covid-19로 인해 작업 인력 확보가 매우 어려워지고 있어, 농업 자동화 및 무인화를 위한 연구가 증가하고 있다. 토마토는 수확 후에도 호흡을 하는 과실로 저장·유통 과정 중에 품질 변화가 발생하기 때문에, 이러한 과정을 고려한 수확 단계 결정이 고품질의 토마토 생산을 위해 중요한 인자 중 하나이다. 따라서 토마토 작업 로봇화를 위해서는 숙도에 따른 무게와 경도가 고려되어야 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 토마토의 숙도별 무게와 경도의 관계에 대한 상관 관계를 구명하고자 하였다. 본 연구에서는 국립농업과학원(전라북도 완주군) 첨단온실에서 수경 재배된 토마토를 대상으로 실험을 수행하였다. 과실의 크기는 농산물 표준 규격에서 제시된 S (150-180 g), M (180-210 g), L (210-240 g)의 총 3단계로 분류하였고(NAQS), 성숙도는 6단계로 구분하였다(USDA). 토마토의 경도는 UTM (Universal Testing Machine)을 이용하여 측정하였으며, 프로브의 직경은 5 mm이었고, 토마토 중심부의 90° 간격으로 4반복 측정하였다. 측정 데이터는 단순선형회귀 분석을 실시하였으며, 그 결과 0.77의 결정 계수 값과 회귀식을 도출하였다. 이를 통해 숙도와 경도는 88.3%의 관계성을 얻을 수 있었으며, 각 숙도별 항복값들 또한 도출할 수 있었다. 이를 통해 추후 적과, 수확 및 선별 과정에서의 토마토 취급을 위한 기초 자료로 활용할 계획이다.

수경재배 참외 이미지의 색 공간 정보를 활용한 숙도 분류 알고리즘 개발

김용현 ( Yong-hyun Kim ),조병효 ( Byeong-hyo Cho ),홍영기 ( Youngki Hong ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

농작업 자동화를 위한 작물 모니터링 시스템 및 수확로봇 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 현재까지는 대부분의 과실이 숙도 분류를 위한 정량적 기준이 없는 실정이다. 특히, 참외는 배꼽에서부터 꼭지로 색이 변하기 시작하며, 숙도 분류를 위한 기준이 없기 때문에 숙도에 따른 참외 인식 인공지능 모델을 개발하거나 후 처리를 통해 숙도를 판별하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 참외 픽셀의 다양한 색 공간정보(R, G, B, H, S, V, L*, a*, b*)를 활용해서 참외의 숙도를 분류하기 위해 가장 적합한 색 공간을 찾고, 분석하는 방법을 제안하였다. 참외는 국립농업과학원(Wanju, Korea)의 첨단 온실에서 수확하였으며, 수확한 30개의 참외는 산업용 카메라(Lucid Vision Phoenix GigE PoE Camera, Lucid Vision Labs, Richmond, Canada)를 활용하여 이미지를 촬영하였다. 취득한 영상은 annotation 작업을 통해 참외 픽셀만 분석하였으며, 단 채널 색 공간 R(Red)에서 히스토그램을 활용하여 분석했을 때 가장 적합하였다. R 픽셀 값을 0 ~ 75, 76 ~ 175, 176 ~ 255의 범위로 나눌 때 값이 높을수록 완숙 참외에 가까우며 이에 따라 참외의 숙도를 3단계로 분류하기에 가장 적합한 범위로 판단되며, 이는 향후 참외 수확자동화 연구를 위해 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.