본 논문에서는 문턱치 기반의 영상처리 알고리즘을 이용한 인셀(in-shell)헤이즐럿과 셀드(shelled)헤이즐럿의 분류 방법을 제안한다. 헤이즐럿은 외피가 있는 인셀 형태, 내피만 있는 셀드 형태, 내피도 제거된 블랜치드 (blanched)형태, 그리고 모든 껍질을 제거한 후 알맹이를 볶아 판매하는 로스티드(roasted)형태로 제품화 된다. 그러나 생산, 이송과 가공 과정에서 외피가 쉽게 박피되기 때문에 각 단계별로 제품을 판매하기 위해서는 일차적으로 인셀 헤이즐럿과 셀드 헤이즐럿을 구별하여 제품화하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 각 단계의 헤이즐럿 표면에 대한 영상처리 기반 분석을 바탕으로 18개의 문턱치 기반의 선별인자를 얻고 이를 바탕으로 실시간 선별이 가능한, 인셀 및 셀드 헤이즐럿의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 선별에 적용한 결과 인셀 헤이즐럿의 선별 정확 도는 98%이며 나머지 셀드 헤이즐럿의 선별 정확도는 94%를 보였다.

In this paper, a classification method for in-shell hazelnuts and shelled hazelnuts is proposed using image processing algorithm based on thresholds. Hazelnuts are sold as in-shell type with an outer fibrous husk, shelled type with dark brown skin, blanched type without skin and roasted type which means roasted seed after peeling for skin. However, outer husk is easily peeled during production, convey and processing. Therefore, classification for in-shell hazelnuts and shelled hazelnuts is required to sell hazelnuts according to processing steps. In this paper, a classification method for in-shell hazelnuts and shelled hazelnuts is proposed using 18 classification parameters based on image processing algorithm with thresholds. As a result of classification for hazelnuts, discrimination accuracy for in-sell hazelnuts was 98% and discrimination accuracy for the remain shelled hazelnuts was 94%.

1. 서 론
2. 가공 단계별 헤이즐럿의 분류 및 선별인자의 추출
3. 실험 및 고찰
4. 결 론
Acknowledgement
References

• 김태호(대구대학교 정보통신공학과) | Taeho Kim
• 이철희(대구대학교 정보통신공학과) | Cheol-Hee Lee