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초분광 반사광 영상을 이용한 배추 종자(Brassica campestris L) 비파괴 품질 측정기술 개발 KCI 등재

Development of Non-destructive Quality Measurement Technique for Cabbage Seed (Brassica campestris L) using Hyperspectral Reflectance Imaging

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/285369
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산업식품공학 (Food Engineering Progress)
한국산업식품공학회 (Korean Society for Food Engineering)
초록

본 연구에서는 가시광 및 근적외선 초분광 반사광 영상 시스템을 이용하여 배추의 건전종자와 퇴화종자를 선별할 수 있는 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 초분광 반사광 영상을 이용하여 배추의 건전종자와 퇴화종자를 선별할 수 있는 최적의 반사광 파장 조합을 구명하고 이를 이용하여 퇴화종자를 검출할 수 있는 초분광 영상 알고리즘을 제시하였다. 본 논문의 전체적인 결론을 요약하면 다음과 같다.
가) 배추의 건전종자와 퇴화종자를 구별하기 위해 초분광 반사광 스펙트럼을 이용하여 PLS-DA 모델을 개발하고 성능평가를 수행하였다. Calibration set의 분류 정확도 97.6%이고 test set의 분류 정확도는 96.9% 이었다.
나) 배추의 건전종자와 퇴화종자를 분류하는데 가장 큰 영향을 미치는 파장대는 680 nm로 확인 되었으며, 이는 배추종자가 퇴화하는 과정에서 발생하는 chlorophyll 변화의 영향으로 사료된다.
다) 개발한 PLS-DA모델의 beta coefficient를 적용한 PLS의 영상을 이용하여 건전종자와 퇴화종자를 선별한 결과 분류정확도 96.8%로 육안 및 일반 컬러 카메라로 선별하기 힘든 배추의 퇴화종자 검출이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

Cabbage (Brassica campestris L) is an important crop for Asian countries, and especially so for Korea, Japan and China. In order to achieve uniform and high-yield rates of cabbage product, seed lot quality needs to be controlled. Non-destructive evaluation of seed viability is an important technique for investigating seed quality. Hyperspectral imaging technique, which combines the features of imaging and spectroscopy, has been considered one of the most powerful nondestructive evaluation methods allowing comprehensive analysis of the physical and biochemical characteristics of materials. In this study, the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique was investigated for the evaluation of seed viability. For the investigation of viable and non-viable seeds, some viable seeds were artificially aged. Hyperspectral reflectance technique was used to discriminate aged cabbage seeds from normal seeds. The PLSDA and simple image threshold methods were applied to investigate the feasibility of distinguishing the aged seeds from the normal seeds. The discrimination accuracy was 96.7% for the calibration set and 96.9% for the test set. The resultant images from the PLS-DA method showed high classification performance in distinguishing the nonviable from the viable seeds, which is an impossible task by naked eye and by conventional color cameras. Hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable cabbage seeds from massive amounts of viable cabbage seeds.

저자
  • 안치국(충남대학교 바이오시스템기계공학과) | Chi-Kook Ahn
  • 백인석(충남대학교 바이오시스템기계공학과) | In-Suck Baek
  • 모창연(농촌진흥청 국립농업과학원 농업공학부) | Chang Yeun Mo
  • 강석원(농촌진흥청 국립농업과학원 농업공학부) | Sukwon Kang
  • 김문성(미농무성 농업연구청) | Moon S. Kim
  • 조병관(충남대학교 바이오시스템기계공학과) | Byoung-Kwan Cho Corresponding author