Applications of Discrete Wavelet Analysis for Predicting Internal Quality of Cherry Tomatoes using VIS/NIR Spectroscopy

Kim, Ghiseok,Kim, Dae-Yong,Kim, Geon Hee,Cho, Byoung-Kwan Korean Society for Agricultural Machinery 2013 바이오시스템공학 Vol.38 No.1

Purpose: This study evaluated the feasibility of using a discrete wavelet transform (DWT) method as a preprocessing tool for visible/near-infrared spectroscopy (VIS/NIRS) with a spectroscopic transmittance dataset for predicting the internal quality of cherry tomatoes. Methods: VIS/NIRS was used to acquire transmittance spectrum data, to which a DWT was applied to generate new variables in the wavelet domain, which replaced the original spectral signal for subsequent partial least squares (PLS) regression analysis and prediction modeling. The DWT concept and its importance are described with emphasis on the properties that make the DWT a suitable transform for analyzing spectroscopic data. Results: The $R^2$ values and root mean squared errors (RMSEs) of calibration and prediction models for the firmness, sugar content, and titratable acidity of cherry tomatoes obtained by applying the DWT to a PLS regression with a set of spectra showed more enhanced results than those of each model obtained from raw data and mean normalization preprocessing through PLS regression. Conclusions: The developed DWT-incorporated PLS models using the db5 wavelet base and selected approximation coefficients indicate their feasibility as good preprocessing tools by improving the prediction of firmness and titratable acidity for cherry tomatoes with respect to $R^2$ values and RMSEs.

NDE of Low-Velocity Impact Damage in GFRP Using Infrared Thermography Techniques

Kim, Ghiseok,Lee, Kye-Sung,Hur, Hwan,Kim, Sun-Jin,Kim, Geon-Hee The Korean Society for Nondestructive Testing 2015 한국비파괴검사학회지 Vol.35 No.3

In this study, low-velocity impact damage (LVID) in glass fiber reinforced plastic (GFRP) was investigated using pulse thermography (PT) and lock-in thermography (LIT) techniques. The main objective of this study was to evaluate the detection performance of each technique for LVID in GFRP. Unidirectional and cross-ply GFRPs were prepared with four energy levels using a drop weight impact machine and they were inspected from the impact side, which may be common in actual service conditions. When the impacted side was used for both inspection and thermal loading, results showed that the suggested techniques were able to identify the LVID which is barely visible to the naked eye. However, they also include limitations that depend on the GFRP thickness at the location of the delamination produced by the lowest impact energy of five joule.

NDE of Low-Velocity Impact Damage in GFRP Using Infrared Thermography Techniques

Ghiseok Kim,Kye-Sung Lee,Hwan Hur,Sun-Jin Kim,Geon-Hee Kim 한국비파괴검사학회 2015 한국비파괴검사학회지 Vol.35 No.3

In this study, low-velocity impact damage (LVID) in glass fiber reinforced plastic (GFRP) was investigated using pulse thermography (PT) and lock-in thermography (LIT) techniques. The main objective of this study was to evaluate the detection performance of each technique for LVID in GFRP. Unidirectional and cross-ply GFRPs were prepared with four energy levels using a drop weight impact machine and they were inspected from the impact side, which may be common in actual service conditions. When the impacted side was used for both inspection and thermal loading, results showed that the suggested techniques were able to identify the LVID which is barely visible to the naked eye. However, they also include limitations that depend on the GFRP thickness at the location of the delamination produced by the lowest impact energy of five joule.

위상잠금 열영상 현미경의 온도분해능 분석

김기석(Ghiseok Kim),이계승(Kye-Sung Lee),김건희(Geon-Hee Kim),허환(Hwan Hur),김동익(Dong-Ik Kim),장기수(Ki Soo Chang) 한국비파괴검사학회 2015 한국비파괴검사학회지 Vol.35 No.1

본 연구에서는 기존의 열영상 측정 장치에 비해 위상잠금기법을 채용한 열영상 측정 장치의 온도분해능이 얼마나 향상될 수 있는지를 평가하기 위해 흑체시스템과 마이크로 레지스터 시편을 이용한 실험을 수행하여 개선된 온도분해능을 확인하였다. 일반적으로 적외선 열영상 측정 장치의 노이즈 수준 또는 온도분해능은 연속적으로 측정된 열영상의 픽셀별 온도의 평균과 각각의 측정값의 편차에 대한 제곱의 평균으로 정의되는 잡음등가온도차(noise equivalent temperature difference, NETD)라는 척도를 이용하여 평가되고 있다. 하지만 위상잠금 열영상 기법을 적용하면 더욱 편리한 방법을 이용할 수 있는데 이는 측정된 열영상 신호의 위상과는 무관한 온도의 진폭에 관한 정보를 이용하는 것이다. 연구결과를 통해 알 수 있듯이, 위상잠금 기법을 적용하게 되면 측정된 신호의 온도분해능 성능을 보여주는 잡음등가온도차가 크게 향상되었으며 이는 위상잠금기법이 내부적으로 수행하는 평균화 작업과 필터링 기능 때문인 것으로 판단되고 있다. In this study, we analyzed and showed the enhanced thermal resolution of a lock-in infrared thermography system by employing a blackbody system and micro-register sample. The noise level or thermal resolution of an infrared camera system is usually expressed by a noise equivalent temperature difference (NETD), which is the mean square of the deviation of the different values measured for one pixel from its mean values obtained in successive measurements. However, for lock-in thermography, a more convenient quantity in the phase-independent temperature modulation amplitude can be acquired. On the basis of results, it was observed that the NETD or thermal resolution of the lock-in thermography system was significantly enhanced, which we consider to have been caused by the averaging and filtering effects of the lock-in technique.

저온-진공 흑체시스템의 설계 및 성능 평가

김기석(Ghiseok Kim),장기수(Ki Soo Chang),이상용(Sang-Yong Lee),김건희(Geon-Hee Kim),김동익(Geon-Hee Kim) 한국비파괴검사학회 2013 한국비파괴검사학회지 Vol.33 No.4

본 논문에서는 저온-진공 흑체시스템의 설계 및 구성과 함께 흑체시스템의 수학 모델을 이용한 열해석 평가 방법과 그 결과를 제시하였으며 적외선 카메라를 이용한 흑체시스템의 평가 방안 및 결과를 명시하였다. 개발된 흑체시스템은 기존의 시스템에 비해 상대적으로 규모가 소형이며 273 K이하의 저온에서 수증기가 응결될 수 있는 현상을 방지하기 위하여 흑체시스템 내부를 진공 (2.67 × 10<SUP>-2</SUP> ㎩) 상태로 유지되도록 제작되었다. 또한 흑체시스템 내부의 열손실로 인한 성능 저하를 막기 위하여 radiator가 설치되는 부위에는 heat sink, heat shield 및 cold shield를 설계하였다. 흑체시스템의 수학 모델에 대한 열 해석을 위해서 변형된 스테판-볼츠만의 정리를 이용하여 radiator의 성능을 검증하였고 실제 흑체시스템에서 방사되는 적외선 신호에 대해서는 적외선 카메라를 이용하여 신호전달함수 및 온도분해능을 측정, 분석하였다. 제안된 설계와 해석 및 실험 결과에 근거하여, 개발된 저온-진공 흑체시스템은 적용온도범위인 268~333 K 구간에서 적외선 측정장치의 캘리브레이션을 위한 기준장치로서 성능이 안정적이고 적용이 적합한 것으로 확인되었다. In this paper, the design concept of a low-temperature vacuum blackbody was described, and thermophysical model of the blackbody was numerically evaluated. Also the working performance of low-temperature vacuum blackbody was evaluated using infrared camera system. The blackbody system was constructed to operate under high-vacuum conditions (2.67 × 10<SUP>-2</SUP> ㎩) to reduce temperature uncertainty, which is caused by vapor condensation at low temperatures usually below 273 K. In addition, both heat sink and heat shield including cold shield were installed around radiator to prevent heat loss from the blackbody. Simplified mathematical model of blackbody radiator was analyzed using modified Stefan-Boltzmann’s rule. The infrared radiant performance of the blackbody was evaluated using infrared camera. Based on the results of measurements, and simulation, temperature stability of the low-temperature vacuum blackbody demonstrated that the blackbody system can serve as a highly stable reference source for the calibration of an infrared optical system.

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.

적정 수확시기 결정을 위한 수확 전 (재배 중) 사과의 당도 및 경도 예측 모델 개발

김응찬 ( Eungchan Kim ),박성민 ( Seongmin Park ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김성제 ( Sungjay Kim ),류지원 ( Jiwon Ryu ),김규민 ( Kyumin Kim ),이슬기 ( Seul-ki Lee ),조정건 ( Jung-gun Cho ),김기석 ( Ghiseok 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

사과는 전세계적으로 가장 많이 소비되는 청과류 중 하나로, 당 함유량에 따라 사과의 맛이 결정되는 만큼 당도는 사과의 품질을 평가할 수 있는 주요 품질 인자에 해당한다. 본 연구에서는 사과의 품종 중 하나인 홍로를 대상으로 노지 사과밭에서 실험을 진행하였으며, 농식품의 비파괴 품질 평가에 주로 활용되는 기술 중 하나인 초분광 영상 기술을 활용하여 당 함유량(Brix, %)을 예측하였다. 초분광 데이터의 수집은 홍로의 생육 단계별 다양한 당도 값을 획득하고자 만개 후 약 60일 차부터 수확기에 다다를 때까지 약 10일 간격으로 2년(2021~2022년)간 촬영하였으며, 데이터 획득 직후엔 촬영된 사과를 수확하여 디지털 당도측정계를 이용해 실제 당도값을 측정하였다. 본 연구에서는 홍로의 초분광(400-1,000 nm) 스펙트럼 데이터에 인공지능 모델을 적용하여 당 함유량을 예측하는 다양한 회귀 모델을 개발하였으며, 모델별 예측 정확도를 평가하기 위해 결정계수(R²)와 RMSE(Root mean square error)를 적용하였다. 이를 위해서 사과 과실에 대한 스펙트럼 데이터를 취득하여 PLSR 등의 다양한 회귀 모델을 활용한 예측 모델을 개발하였고, 유의미한 픽셀들을 추출하는 기법 등 여러 가지 전처리 기술을 적용하여 회귀 모델의 정확도를 개선하고자 하였으며, 이러한 과정을 통하여 당도에 대한 각 예측 모델의 예측 오차값을 분석하였다.

무인항공기 측정 적외선 항공열영상을 이용한 인공신경망 기반 과수 작물의 수분스트레스 평가 모델 개발

김성제 ( Sungjay Kim ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),류지원 ( Jiwon Ryu ),노승우 ( Seung-woo Roh ),김대영 ( Dae Young Kim ),김규민 ( Kyumin Kim ),양권석,김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

환경에 따른 과수 작물의 수분 상태를 정밀하게 파악하는 것은 효율적인 관수 관리에 있어 핵심적이다. 최근 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 이용하여 넓은 면적에 분포한 작물의 수분스트레스를 짧은 시간 안에 정밀하게 평가하는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 특히, 무인항공기에 탑재된 적외선 열영상 센서로 과수의 엽온을 측정하고, 이를 이용하여 수분스트레스 평가 지표 중 하나인 경험적 수분스트레스 지수 (Crop Water Stress Index, CWSI)를 계산하는 방법이 가장 널리 활용되고 있다. 하지만 무인항공기를 이용한 관측은 장기간 반복적으로 수행하기 어렵기 때문에 무인항공기를 이용해 수집된 데이터로 수분스트레스를 평가하는데 있어 경험적 수분스트레스 지수가 최적의 방법이라고 보기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 인공신경망 기반의 새로운 수분스트레스 진단 모델을 개발하여 무인항공기를 이용한 수분스트레스 평가에 적합한 모델을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 항공열영상 온도 보정 모델과 정밀한 엽온 추출을 위한 영상처리 기법 개발하였다. 온도 보정과 엽온 추출 과정을 거친 엽온 데이터를 대기환경 데이터와 함께 투입 변수로 활용하여 과수 작물의 수분스트레스를 평가하는 인공신경망 모델을 구축하였다. 온도 보정에는 흑체가 사용되었으며, 보정 결과 실제 흑체 온도와 보정된 온도 간의 RMSE가 0.68 °C로 낮은 오차를 보였다. 한편, 항공영상에서의 수관 영역 분할을 통한 정밀 엽온 추출을 위해서 딥러닝 Mask R-CNN(Mask Regional-Convolutional Neural Network) 방법론을 적용하였으며, 수관 영역 분할 결과, 평균 정확도 0.95의 성능을 보였다. 수분스트레스 진단 모델은 엽온, 대기온도, 상대습도를 이용해 기공전도도를 예측하는 인공신경망으로 구성되었으며, 모델 예측 결과와 기공전도도 값 간의 상관계수는 0.86로 경험적 수분스트레스 지수와 기공전도도 값 간의 상관계수인 0.56보다 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 인공신경망 기반의 수분스트레스 평가 모델이 기존의 경험적 수분스트레스 지수에 비해 무인항공기 기반의 수분스트레스 평가에 더 적합하다는 것을 보여주었다는 점에서 의의가 있다.

Instance segmentation 기반 사과 객체 비대 분석기술 개발

김응찬 ( Eungchan Kim ),박성민 ( Seongmin Park ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김성제 ( Sungjay Kim ),류지원 ( Jiwon Ryu ),김규민 ( Kyumin Kim ),이슬기 ( Seul-ki Lee ),조정건 ( Jung-gun Cho ),김기석 ( Ghiseok 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

사과는 전세계적으로 가장 많이 소비되는 청과류 중 하나로, 맛을 비롯하여 콜레스테롤 수치를 낮춰주고 혈압을 조절해주는 등 다양한 건강적 이점을 갖는 과실이다. 최근 주목받고 있는 스마트팜 분야에서는, 원예작물 과실의 성장 상태에 대한 모니터링과 수확을 위한 영상 인식 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술은 농가의 과실 생산량 예측뿐만 아니라 수확의 자동화를 위해서도 필수적이다. 최근 영상 기반의 연구들에서는, 딥러닝 기반의 모델들이 활발히 사용되고 있다. 특히 객체의 영역을 찾아내는 객체 분할 영역 또한 합성곱 신경망이나 트랜스포머 등의 딥러닝 알고리즘이 기존 방식들 대비 높은 성능을 보인다. 본 연구에서는 사과(홍로) 과실의 객체 분할 모델을 개발하기 위하여 노지 사과밭에서 RGB-D 영상을 촬영하여 데이터를 수집하였다. 획득한 데이터는 객체 영역이 폴리곤 형태로 라벨링 되었으며, 학습 및 평가를 거쳐 여러 객체 분할 모델들의 성능이 비교 평가되었다. 또한, 객체분할 모델 결과로 획득한 mask 정보 및 영상 촬영 시 획득한 depth 정보를 활용하여, 검출된 사과의 직경(횡경 및 종경), 면적, 부피 및 과중에 대한 값을 추산하였으며 실제 값들과 비교하여 알고리즘에 대한 오차를 분석하였다.

초분광 영상 기반 과수 구분 모델 구현

김대영(DaeYoung Kim),김상연(Sang-Yeon Kim),노승우(Seungwoo Roh),김성제(Sungjay Kim),난디타 이르사우루르 누르히스나(Nandita Irsaulul Nurhisna),김기석(Ghiseok Kim) 한국비파괴검사학회 2022 한국비파괴검사학회 춘계학술대회 초록집 Vol.2022 No.5