영상처리 기법을 이용한 과일의 결점 검출 및 등급 분류 = Defect Detection and Grading of Fruits using Image Processing Technique

국문 초록 (Abstract)

농산물의 품질 판정에는 색, 크기, 결점 등의 시각적인 판단에 의한 외부적인 방법과 단맛·신맛 등의 미각에 의한 내부적인 방법을 이용한다. 본 논문은 과일의 품질 판정 방법 중 외부적인 방법에 의한 것이다. 본 논문에서는 YIQ기법과 위치 정보를 이용하여 과일의 크기, 색상 및 결점을 검출하여, 과일의 등급을 자동으로 분류하는 알고리즘을 제안하였다. 세 방향에서 획득된 영상 각각에 대해 과일의 크기와 결점의 수 및 크기, 과일 의 숙성도를 조사하여 등급을 분류한다.
실험 결과, 한 방향에서 획득된 영상을 이용하는 기존의 방법에서 검출되지 않는 결점까지 검출할 수 있으므로 오렌지 등급을 보다 정확히 분류할 수 있었다. 또한, 다양한 형태의 오렌지 영상과 배경이 다른 영상에서도 오렌지의 등급을 정확히 분류할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In quality decision of farm produce, it uses internal method by tastes of sweetness, acerbity etc. and external method by optical judgment of color, size, defect etc. We decide quality of fruits by using external method in this paper. We propose the algorithm that classifies grade of fruits automatically. The classification of grade is performed by size, color, defect and matureness of fruit. Then these optical informations are detected by YIQ method and position about each images pictured from 3-directions.
Experiment result, it shows that the proposed algorithm classifies more correctly grade of orange, because we can detect defect that is not detected in the existing method to use picture that is acquired from a direction. Also, it classifies correctly grade of oranges in different background and various forms.