시설원예ㆍ식물공장 Vol.28 No.4 (p.322-327)

영상인식 기술 이용 과채류 접목로봇 개발

Development of an Automatic Grafting Robot for Fruit Vegetables using Image Recognition
키워드 :
grafting success,angle of rotation,cutting angle,접목성공률,회전각,절단각

목차

Abstract
서 론
재료 및 방법
   1. 자동 접목로봇의 구성
   2. 접목묘 접목 특성 조사
   3. 기계시각 이용 줄기 휨 분석 접목
   4. 접목 성공률
결과 및 고찰
   1. 접목묘 접목 특성 조사
   2. 기계시각 이용 줄기 휨 분석 접목
   3. 접목 성공률
적 요
Literature Cited

초록

접목시기의 줄기직경을 조사한 결과 토마토 접수는 2.5±0.3mm, 대목은 3.1±0.7mm인 것으로 조사되었고, 오 이 접수는 2.2±0.2mm, 대목은 약 3.6±0.3mm인 것으로 조사되었다. 절단 기준점의 높이 차는 4mm 이상일 때 대부분의 모종에 대해 접촉면이 작아 접목 불량이 발생 하였고, 2mm 이하일 때 접수와 대목의 절단면 겹침으로 인하여 접촉부가 작아 불량이 발생하는 것으로 분석 되어 3mm가 적당한 것으로 사료된다. 접수 및 대목 줄 기직경이 모두 얇을 경우 접수 및 대목 중 하나의 줄기 직경이 평균값 이상을 이용해야 하는 것으로 분석되었다. 또한 줄기의 절단 각도는 인력으로 작업하기 때문에 접수는 13~55o, 대목은 15~67o의 범위로 다양한 것으로 조사되어 접목 불량의 원인이 될 수 있으므로 기계절단을 통하여 접수와 대목의 절단각도를 일치시킴으로써 접 목성공률을 향상 시킬 필요가 있을 것으로 사료된다. 모종 줄기 절단면 촬영 및 영상처리로 모종의 휨을 인식 및 계산하여 그립퍼의 회전각을 제어하여 정확도 시험을 실시한 결과 접수와 대목 절단면은 정확히 접합되는 것 으로 조사되었다. 영상 인식 기술을 적용한 접목로봇을 이용하여 오이와 토마토에 대한 접목시험을 실시한 결과 오이는 96±3.2%, 토마토는 95±4%의 접목 성공률이 조 사되었다.
This study was conducted to improve the performance of automatic grafting robot using image recognition technique. The stem diameters of tomatoes and cucumber at the time of grafting were 2.5±0.3mm and 2.2±0.2mm for scions and 3.1±0.7mm and 3.6±0.3mm for rootstocks, respectively. The grafting failure was occurred when the different height between scions and rootstocks were over 4 mm and below 2 mm due to the small contact area of both cutting surface. Therefore, it was found that the height difference at the cutting surface of 3 mm is appropriate. This study also found that grafting failure was occurred when the stem diameters of both scions and rootstocks were thin. Therefore, it was suggested to use at least one stem with thicker than the average stem diameter. Field survey on the cutting angle of stems by hand were ranged from 13 to 55 degree for scions and 15 to 67 degree for rootstocks, respectively, which indicates that this could cause the grafting failure problem. However, the automatic grafting robot developed in this study rotates the seedlings 90 degree and then the stems are cut using a cutting blade. The control part of robot use all images taken from grafting process to determine the distance between a center of both ends of stem and a gripper center and then control the rotation angle of a gripper. Overall, this study found that The performance of automatic grafting robot using image recognition technique was superior with the grafting success rates of cucumber and tomato as 96±3.2% and 95±4%, respectively.