본 연구는 무대재배 복숭아 ‘미황’을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥 러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐 색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training 과 validation에 사용하였고, 170개는 최종 테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분 류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a*값을 최종 선 발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN (Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중 에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두 종류의 모델을 사용 하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였 다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6% 의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1% 로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지 표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도 와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.