초록 close

본 논문에서 제시한 건표고 선별시스템은 버섯과 보색 계열인 색상을 갖는 평 컨베이어 상에 무작위로 공급되는 건표고에 대하여 광센서, 프로그래시브 컬러 CCD 카메라, 반사 거울, 고휘도 확산형 LED 조명을 이용하여 영상을 획득하고, 컬러 정보를 이용하여 등급을 판정하며, 판정된 결과에 따라 컨베이어를 따라 마주보는 배출 호퍼에 공기압을 이용하여 자동으로 배출하는 시스템이다. 영상처리에 있어서 대상과 배경과의 분류, 영상에서의 특징 추출에 매우 중요한 요소인 조명 시스템을 조도 조절이 가능한 확산형 고휘도 LED를 사용하여 광 환경 변화가 매우 작은 환경에서 영상획득을 수행하게 하여 정밀도를 높였으며, 기존의 시스템들과는 다르게 등급판정 기준에 대하여 개별적으로 정밀 조절할 수 있게 하여 유연성 있는 등급판정을 수행할 수 있게 하였다. 그리고 컨베이어 시스템의 이송 거리 및 속도를 알 수 있도록 근접 센서를 이용한 엔코더 시스템 및 마이크로 컨트롤러를 적용하였다.개발한 전자동 건표고 등급 선별 시스템은 무작위 대상에 대하여 약 97%의 선별 성능을 보였으며, 처리 속도는 컬러 영상정보를 이용하였음에도 불구하고 약 0.4초의 결과를 보였다. 판별 오류는 2차원적인 영상처리 시스템으로는 불가능한 경우가 대부분 이였으며, 이것은 공급 시 작업자의 간단한 선 작업을 통하여 해소 되리라 사료된다.본 논문에서 제안한 선별 시스템은 크기와 형상이 불균일한 경량의 농산물 선별에 성공적으로 적용될 수 있을 것으로 사료된다.


An on-line real time grading and sorting system for dried oak mushrooms was developed for on-site application. Quality grades of the mushrooms were determined according to an industrial specification. Three dimensional visual quality features were used for the grading. A progressive color computer vision system with white LED illumination was implemented to develop an algorithm to extract external quality patterns of the dried oak mushrooms. Cap(top) and gil(stem) surface images were acquired sequentially and side image was obtained using mirror. Algorithms for extracting size, roundness, pattern and color of the cap, thickness, color of the gil and amount of rolled edge of the dried mushroom were developed. Utilizing those quality factors normal and abnormal ones were classified and normal mushrooms were further classified into 30 different grades. The sorting device was developed using microprocessor controlled electro-pneumatic system with stainless buckets. Grading accuracy was around 97% and processing time was 0.4 sec. in average.