최근 소비자의 식생활 소비 패턴이 고품질 및 안전한 먹거리를 선호하는 추세로 바뀜에 따라 색깔, 크기 등 외 관뿐만 아니라 내부품질까지 규격화된 고품질의 농산물을 대량으로 요구하고 있으며 이러한 이유로 고품질 과일 선별을 위해 APC에서는 비파괴센서를 이용한 선별을 시행하고 있다. 그러나 비파괴 선별기술은 선별 사과의 크기 및 자세에 따라 과일과의 광원 및 센서와의 거리가 달라져 정확도 차이가 나타나므로 선별 정확도 향상을 위해서 는 사과 자세에 따른 형상 특성에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 과일 내부 품질 측정 정확도 기술 을 고도화하기 위해 CCD(Charge Couled Device) 카메라를 사용하여 투입된 과일 자세에 따른 영상 특성을 조사하 고자한다. 본 실험에서는 사전에 선별사에 육안으로 선별된 정품과 비품 과형 후지 사과를 이용하였다. 사과 크기 별(대, 중, 소)로 사과의 정품 형상과 비품 형상 영상을 CCD (mvBlueFOX, Germany) 카메라를 통해 촬영하였으며 하나의 사과 시료에서 상면 꼭지를 중심으로 좌우 0°~135°범위에서 45° 씩 회전, 상하 45° 회전하여 각 32장의 형 상 영상을 획득하였다. 획득된 사과 영상에서 사과의 윤곽선을 추출하고 사과의 장축과 단축을 픽셀 단위로 계산 하여 자세에 따른 사과의 최대, 최소 직경을 비교 분석하였다. 본 연구 결과는 CCD 영상 처리 분석을 이용하여 농 산물유통센터의 주요 취급 과실인 사과의 형상 및 크기 자동 인식을 위한 최적 영상 측정 조건을 구명하고 과일 크기 자동인식 알고리즘 개발하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

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.