논문에서는 머신비전을 이용하여 컨베이어 시스템에서 이동하는 객체를 계수하는 알고리즘을 제안하였다. 영상처리를 이용한 객체 계수 시스템은 유동인구나 교통량 파악 등의 다양한 산업현장에서 사용되고 있으며, 주로 템플릿 매칭이나 기계학습의 방 법으로 검출하여 추적 후 계수한다. 하지만 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트위의 물체를 검출하기 위해서는 연산에 소요되는 시간이 짧 아야 하므로 영역기반의 방법으로 영상처리를 하였다. 본 연구에서는 모양과 크기, 그리고 색깔이 비슷한 전복 치패를 계수하였다. 컨 베이어 시스템은 한 방향으로 동작하는 특성을 이용하여 첫 번째 영역에서 치패를 검출하여 정보를 얻은 것을 기반으로 다음 프레임 에서의 물체의 위치 범위를 계속적으로 변화하여 치패를 검출하고 각각의 획득한 정보를 비교하여 계수하였다. 치패가 간격을 두고 이 동 시에는 정확하게 계수됨을 확인하였으며, 치패가 붙어서 오는 경우에는 크기정보를 이용하여 계수하여 중복되거나 누락됨을 방지 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컨베이어 시스템 위에서 움직이는 다양한 객체 계수 제어에 적용할 수 있을 것이다.
본 연구결과 glucose, NH3, AST, ALT는 4℃일 때 가장 높게 나타났으며, glucose와AST는 4℃일 때 다른 염분구보다 26 psu에서 유의하게 높았다. 참전복에는 총 18가지 FAA가 존재하였으며, taurine, arginine, glutamic acid, alanine, glycine, lysine이 전체의 90% 가량을 차지하는 우점 FAA 로 나타났다. Taurine은 30 psu 이상에서는 수온 간 유의한 차이가 없었으나, 26 psu에서는 6, 8℃일 때 유의하게 증가하였다. Glycine은 수온이 낮아질수록 유의하게 감소하여 6℃일 때 가 장 높게 나타났다. 따라서 참전복은 30~34 psu, 8~10℃에서의 조건으로 수송 시 스트레스를 최소화할 수 있을 것으로 여겨진다.