KR101293759B1 - Spectrum sorter of soybeans and the method using the same - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 가시광과 근적외광을 이용하여 콩과 같은 곡물의 시료의 정상 여부 및 성분 분석을 수행할 수 있는 콩 분광 선별기 및 이를 이용한 콩 분광 선별 방법을 제공한다. 보다 상세하게, 광원으로부터 유입된 빛을 가시광과 근적외광으로 분광하는 분광기; 상기 분광된 가시광을 시료에 조사하는 가시광 발생부; 상기 분광된 근적외광을 시료에 조사하는 근적외광 발생부; 및 상기 가시광이 시료에서 반사된 반사광과, 상기 근적외광이 시료에서 투과된 투과광을 감지하는 카메라를 포함하며, 상기 반사광 및 상기 투과광의 스펙트럼을 이용하여 시료의 불량 여부가 확인 가능하며, 상기 투과광의 스펙트럼을 이용하여 시료의 성분 분석이 가능한 콩 분광 선별기 및 이를 이용한 선별 방법을 제공한다.The present invention provides a soybean spectrometer and a soybean spectrometer using the same, which is capable of performing normal and component analysis of a sample of a grain such as soybean using visible light and near infrared light. In more detail, a spectroscope for spectroscopy the light introduced from the light source with visible light and near infrared light; A visible light generator for irradiating the spectroscopic visible light to a sample; A near infrared light generator for irradiating the spectroscopic near infrared light to a sample; And a camera for detecting the reflected light reflected by the visible light from the sample and the transmitted light transmitted by the near infrared light from the sample. The present invention provides a soybean spectrometer and a method for screening using the same.

Description

콩 분광 선별기 및 이를 이용한 선별 방법{Spectrum sorter of soybeans and the method using the same}Soybean spectrometer and screening method using the same {Spectrum sorter of soybeans and the method using the same}

본 발명은, 가시광과 근적외광을 이용하여 콩과 같은 곡물의 시료의 정상 여부 및 성분 분석을 수행할 수 있는 콩 분광 선별기 및 이를 이용한 콩 분광 선별 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a soybean spectrometer and a soybean spectrometer using the same, which is capable of performing normal and component analysis of a sample of a grain such as soybean using visible light and near infrared light.

원산지가 한반도로 알려진 콩은 예로부터 된장, 간장, 고추장 등과 같은 식품의 주원료로 사용될 만큼 우리의 식생활과 밀접하게 관련되어 있다. 특히, 최근에는 콩에 가장 많은 성분인 단백질과 지방 외에도 이소플라본, 사포닌, 레시틴, 피틴산 등과 같은 여러 가지 기능성 성분의 효과가 밝혀지면서 더욱 주목받고 있다.Soybeans, whose origin is known as the Korean Peninsula, are closely related to our diet, which has long been used as a main ingredient in foods such as miso, soy sauce and red pepper paste. In particular, in recent years, in addition to the protein and fat, the most ingredients in soybean, isoflavones, saponins, lecithin, phytic acid and the like has been attracting more attention as the effects of various functional ingredients have been revealed.

콩을 이용하는 형태는 크게 식용과 공업용으로 나눌 수 있으며, 식용으로는 두부용, 장류용, 두유용, 콩나물콩용, 메주용 등으로 사용되고 있다. 특히, 이중에서 두부용으로는 연간 12만톤이 사용되고 있으며 전체 소비실적의 50% 이상을 차지할 만큼 많은 부분을 차지하고 있다. Soybeans can be divided into two types, edible and industrial, and are used for tofu, tofu, soy milk, soybean sprouts, and meju. In particular, 120,000 tonnes are used annually for tofu, which accounts for more than 50% of the total consumption.

두부용으로 사용되는 콩은 가용성 단백질을 추출하여 응고시킨 것으로서 원료가 되는 콩의 단백질 함량이 높을수록 최종 생산되는 두부의 수율이 높다. 우리나라에서 재배되는 콩의 단백질 함량은 품종, 지역 또는 재배 여건 등에 따라서 30∼55 %의 큰 차이가 있으며 두부, 두유와 같은 콩 가공식품 제조시에는 일정 수준이상의 단백질 함량의 콩을 선별할 필요가 있다. Soybeans used for tofu are extracted from soluble proteins and coagulated. The higher the protein content of soybeans, the higher the yield of tofu. The protein content of soybeans grown in Korea varies greatly from 30% to 55% depending on varieties, regions, or conditions. .

이러한 콩의 선별 작업을 위해 곡물 선별기가 사용되어 왔다.Grain sorters have been used for the sorting of these beans.

종래의 곡물 선별기는 곡물에서 이물질 또는 불량 곡물을 분리하는 장치로서, 인력에 의한 선별 방식과 비교할 경우 노동력 및 소요 시간을 감소시킬 수 있어 바람직하다.Conventional grain sorter is a device for separating foreign matter or poor grain from the grain, it is preferable because it can reduce the labor and time required when compared to the sorting method by manpower.

그러나, 곡물 선별기의 정확성이 낮을 경우 인력에 의한 재선별 작업이 필요하기에, 곡물 선별기의 도입 목적을 이룰 수 없는 문제가 있다. However, when the accuracy of the grain sorter is low, re-selection work is required by manpower, and thus there is a problem that the purpose of introducing the grain sorter cannot be achieved.

종래의 곡물 선별기는 반사광을 분석함으로써 가시광 영역에서 곡물군의 이물질을 검출하여 왔다. 가시광 영역에서만 검출할 경우 반사광이 유사한 플라스틱 또는 껍질의 검출이 어려워 정확도가 낮아진다. Conventional grain sorters have detected foreign matter in the grain group in the visible region by analyzing the reflected light. When detecting only in the visible region, it is difficult to detect plastics or shells with similar reflected light, which reduces accuracy.

또한, 곡물 선별과 동시에 곡물의 성분을 정확하게 분석할 수 있다면, 이물질 및 낮은 품질의 곡물을 제외한 채, 높은 품질의 곡물만을 선택할 수 있어서 바람직하다.
In addition, if it is possible to accurately analyze the composition of the grain at the same time as the grain selection, it is preferable because only high quality grains can be selected, excluding foreign substances and low quality grains.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 종래의 가시광 영역에서만 이루어짐으로써 정확도가 낮아진 문제를 해결하여 높은 정확도로서 불량 여부를 판단할 수 있는 곡물 선별기를 제공하고자 한다.The present invention has been made to solve the above problems, to solve the problem of low accuracy by being made only in the visible region of the prior art to provide a grain sorter that can determine whether or not defective with high accuracy.

또한, 불량 여부 판단과 동시에 성분 분석이 가능한 곡물 선별기를 제공하고자 한다.
In addition, it is to provide a grain selector capable of determining the defect and at the same time the component analysis.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예는, 광원; 상기 광원으로부터 유입된 빛을 가시광과 근적외광으로 분광하는 분광기; 상기 분광된 가시광을 시료에 조사하는 가시광 발생부; 상기 분광된 근적외광을 시료에 조사하는 근적외광 발생부; 및 상기 가시광이 시료에서 반사된 반사광과, 상기 근적외광이 시료에서 투과된 투과광을 감지하는 카메라;를 포함하며, 상기 반사광 및 상기 투과광의 스펙트럼을 이용하여 시료의 불량 여부가 확인 가능하며, 상기 투과광의 스펙트럼을 이용하여 시료의 성분 분석이 가능한 것을 특징으로 하는 콩 분광 선별기를 제공한다. One embodiment of the present invention for solving the above problems, a light source; A spectroscope for spectroscopy the light introduced from the light source into visible light and near infrared light; A visible light generator for irradiating the spectroscopic visible light to a sample; A near infrared light generator for irradiating the spectroscopic near infrared light to a sample; And a camera for detecting the reflected light reflected by the visible light from the sample and the transmitted light transmitted by the near-infrared light from the sample, wherein the reflected light and the transmitted light spectrum are used to determine whether the sample is defective or not. It provides a soybean spectrometer, characterized in that the analysis of the components of the sample using the spectrum of.

또한, 상기 콩 분광 선별기는, 시료를 1립으로 정렬하여 공급할 수 있는 공급부; 상기 공급부에서 1립으로 정렬된 시료를 이송시키는 이송부; 및 상기 이송부로부터 이송된 시료가 위치하고, 상기 가시광 발생부 및 상기 근적외광 발생부에서 상기 가시광 및 상기 근적외광이 각각 조사되어 지는 안착부;를 더 포함하며, 상기 안착부는, 시료가 1립으로 정렬될 수 있도록 홈이 있는 벨트를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, the soybean spectrometer selector, the supply unit capable of supplying the sample arranged in one grain; A transfer unit for transferring the samples arranged in one grain from the supply unit; And a seating unit in which the sample transferred from the transfer unit is located and to which the visible light and the near infrared light are respectively irradiated from the visible light generating unit and the near infrared light generating unit. It is desirable to include a grooved belt so that it can be.

또한, 상기 콩 분광 선별기는, 다수의 챔버를 포함하는 등급별 배출구를 더 포함하며, 상기 시료는, 상기 시료의 불량 여부 및 상기 시료의 성분 분석 결과에 따라 기 설정된 다수의 등급으로 구분되며, 그리고 상기 구분된 다수의 등급에 따라 상기 다수의 챔버 중 어느 하나의 챔버로 배출되는 것이 바람직하다.The soybean spectrometer may further include a graded outlet including a plurality of chambers, and the sample may be divided into a plurality of grades preset according to whether the sample is defective or the result of component analysis of the sample. It is preferable to discharge to any one of the plurality of chambers according to the divided plurality of grades.

또한, 상기 안착부는 압축공기 분사부를 더 포함하며, 그리고 상기 압축공기 분사부는 상기 구분된 다수의 등급에 따라 상기 시료를 상기 어느 하나의 챔버로 배출하는 것이 바람직하다.In addition, the seating portion further comprises a compressed air injector, and the compressed air injector preferably discharges the sample to any one of the chambers according to the plurality of divided grades.

또한, 상기 공급부는 시료를 회전시켜 1립으로 정렬하여 상기 이송부로 공급할 수 있는 진동식 자동 투입부인 것이 바람직하다.In addition, the supply unit is preferably a vibrating automatic feeding unit that can be supplied to the transfer unit by rotating the sample to align one grain.

또한, 상기 카메라는 CCD/NIR 카메라인 것이 바람직하며, 특히 상기 카메라는 중앙에 위치하는 1개의 광섬유 및 그 바깥에 위치하는 6개의 광섬유를 포함하며, 상기 바깥의 6개의 광섬유는 빛을 전달하는 역할을 하며, 그리고 상기 중앙의 1개의 광섬유는 스펙트럼을 수신하는 역할을 하는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable that the camera is a CCD / NIR camera, and in particular, the camera includes one optical fiber located at the center and six optical fibers located outside thereof, and the six optical fibers outside serve to transmit light. And, it is preferable that one central optical fiber serves to receive the spectrum.

또한, 상기 반사광 중 파장이 670nm인 경우의 스펙트럼의 차이를 이용하여 시료의 불량 여부가 확인 가능한 것이 바람직하다.In addition, it is preferable that the defect of the sample can be confirmed using the difference in the spectrum when the wavelength of the reflected light is 670 nm.

또한, 상기 투과광의 스펙트럼은 시료의 수분 흡수율의 차이에 따라 상이한 것이 바람직하다.In addition, the spectrum of the transmitted light is preferably different depending on the difference in moisture absorption of the sample.

또한, 상기 반사광의 스펙트럼의 데이터는 부분 최소-제곱 회귀 판별 분석법(PLSDA; Partial Least-Square Discriminant Analysis) 및 SIMCA(Soft Independent Modeling of Class Analogy) 기법을 이용하여 분석되고, 상기 투과광의 스펙트럼의 데이터는 부분 최소-제곱법(PLSR; Partial Least-Square Regression)을 이용하여 분석되는 것이 바람직하다.In addition, the data of the spectrum of the reflected light is analyzed using Partial Least-Square Discriminant Analysis (PLSDA) and Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMC) techniques, and the data of the spectrum of the transmitted light is analyzed. It is preferred to analyze using Partial Least-Square Regression (PLSR).

또한, 상기 가시광의 파장은 600 내지 700nm이며, 상기 근적외광의 파장은 900 내지 1600nm인 것이 바람직하다.
In addition, the wavelength of the visible light is 600 to 700nm, the wavelength of the near infrared light is preferably 900 to 1600nm.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예는, (a) 공급부를 통해 다수의 시료를 1립으로 정렬하여 이송부에 공급하는 단계; (b) 상기 이송부에 공급된 시료가 안착부에 공급되어 홈이 있는 벨트에 안착되는 단계; (c) 분광기를 통한 가시광 및 근적외광이 상기 안착된 시료에 조사되는 단계; (d) 상기 가시광이 상기 시료에서 반사된 반사광 및 상기 근적외광이 상기 시료에서 투과된 투과광이 카메라에서 감지되는 단계; 및 (e) 분석부에서 상기 감지된 반사광 및 투과광의 스펙트럼이 분석되어, 상기 시료의 불량 여부 및 성분 분석이 판단되는 단계를 포함하는 콩 분광 선별 방법을 제공한다.Another embodiment of the present invention for solving the above problems, (a) a plurality of samples through the supply unit aligned with one of the granules to supply to the transfer unit; (b) supplying the sample supplied to the conveying unit to a seating unit and seating the grooved belt; (c) irradiating the seated sample with visible light and near infrared light through a spectrometer; (d) detecting, by a camera, the reflected light in which the visible light is reflected from the sample and the transmitted light in which the near infrared light is transmitted from the sample; And (e) analyzing the spectra of the detected reflected light and the transmitted light in the analyzer to determine whether the sample is defective or not and to analyze the components.

또한, (f) 상기 (e) 단계의 판단 결과, 상기 시료가 상기 시료의 불량 여부 및 상기 시료의 성분 분석 결과에 따라 기 설정된 다수의 등급으로 구분되는 단계; 및 (g) 상기 구분된 다수의 등급에 따라 등급별 배출구의 다수의 챔버 중 어느 하나의 챔버로 배출되는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
In addition, (f) a step of classifying the predetermined number of grades according to the result of the determination of the step (e), the sample according to whether the sample is defective or the result of component analysis of the sample; And (g) it is preferable to further include the step of discharging to any one of the plurality of chambers of the graded outlet according to the plurality of grades.

본 발명에 의하여, 높은 정확도로서 시료의 불량 여부 및 성분 분석이 가능하다. 이에 따라, 재선별 작업이 불필요하여 노동력 및 작업 시간을 감소시킬 수 있으며, 동시에 높은 품질의 시료만을 별도로 수집할 수 있다는 장점이 있다.According to the present invention, it is possible to analyze whether or not the sample is defective with high accuracy. As a result, re-selection work is unnecessary, thereby reducing labor and work time, and at the same time, only high quality samples can be collected separately.

또한, 본 발명에 의하여, 실시간 등급별 구분 및 이에 따른 수집이 가능하다. In addition, according to the present invention, it is possible to classify and collect according to the real-time grade.

또한, 본 발명에 의하여, 성분 분석에 따른 등급 기준을 간단히 변경함으로써, 사용자가 원하는 품질 이상의 곡물을 간편하게 선택적으로 수집할 수 있다.
In addition, according to the present invention, by simply changing the grading criteria according to the component analysis, it is possible to simply and selectively collect grains of more than the quality desired by the user.

도 1a 내지 1d는 본 발명에 따른 콩 분광 선별기의 개략도, 사시도 및 실사 도면를 도시한다.
도 2a, 2b 및 2c는 본 발명의 제 1 실험을 위한 시료를 도시한다.
도 3a 및 3b는 본 발명의 제 1 실험 결과인 스펙트럼을 도시하며, 도 3c 및 도 3d는 제 1 실험 결과의 분석 결과를 도시한다.
도 4는 본 발명의 제 2 실험을 위한 시료를 도시한다.
도 5a 및 5b는 본 발명의 제 2 실험 결과인 스펙트럼을 도시한다.
도 6a 및 6b는 본 발명의 제 3 실험 결과를 도시한다.1A-1D show schematic, perspective and live-action views of a soybean spectrometer according to the present invention.
2A, 2B and 2C show samples for a first experiment of the invention.
3A and 3B show spectra that are the first experimental results of the present invention, and FIGS. 3C and 3D show the analysis results of the first experimental results.
4 shows a sample for a second experiment of the present invention.
5A and 5B show the spectra that are the result of the second experiment of the present invention.
6A and 6B show the results of the third experiment of the present invention.

도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다. The present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

아래에서의 시료(s)는 콩을 의미하나, 반드시 콩에 국한되는 것은 아니며 유사한 기술이 적용되어 불량 여부 및 성분 분석이 가능한 어떠한 곡물도 그 균등범위 내에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
Sample (s) below means soybeans, but is not necessarily limited to soybeans, it should be understood that any grains that are similarly applied and capable of defects and ingredient analysis are included in their equivalents.

콩 분광 선별기의 설명Description of Soybean Spectrometer

본 발명에 따른 콩 분광 선별기는, 전력부(10), 광원(20), 분광기(30), 가시광 발생부(41), 근적외광 발생부(42), 카메라(50), 분석부(60)를 포함한다. The soybean spectrometer according to the present invention includes a power unit 10, a light source 20, a spectrometer 30, a visible light generator 41, a near infrared light generator 42, a camera 50, and an analyzer 60. It includes.

전력부(10)는 광원(20)에 전력을 공급한다. The power unit 10 supplies power to the light source 20.

광원(20)은 시료(s)에 조사되는 빛을 생성한다. 일 실시예에서 텅스텐 할로겐 램프를 사용할 수 있으나, 이에 제한되지 않음은 물론이다. The light source 20 generates light irradiated to the sample s. In one embodiment, a tungsten halogen lamp may be used, but is not limited thereto.

분광기(monochrometer)(30)는, 광원(20)에서 생성된 빛을 가시광과 근적외광으로 분리한다. The spectrometer 30 separates the light generated by the light source 20 into visible light and near infrared light.

가시광 발생부(41)는 분광기(30)에서 분리된 가시광을 시료(s)에 조사한다. 조사된 가시광은 시료(s)에서 반사되어 반사광으로서 카메라(50)를 통해 감지된다. The visible light generator 41 irradiates the sample s with visible light separated by the spectrometer 30. The irradiated visible light is reflected by the sample s and sensed through the camera 50 as reflected light.

근적외광 발생부(42)는 분광기(30)에서 분리된 근적외광을 시료(s)에 조사한다. 주사된 근적외광은 시료(s)를 투과하여 투과광으로서 카메라(50)를 통해 감지된다.The near infrared light generating unit 42 irradiates the sample s with the near infrared light separated by the spectrometer 30. The scanned near infrared light is transmitted through the sample s and sensed through the camera 50 as transmitted light.

카메라(50)는 가시광이 반사된 반사광 및 근적외광이 투과된 투과광을 감지한다. 이를 위해 CCD/NIR 카메라를 사용하는 것이 바람직하다.The camera 50 detects the reflected light reflected by the visible light and the transmitted light transmitted by the near infrared light. For this purpose, it is preferable to use a CCD / NIR camera.

분석부(60)는 카메라(50)에서 감지된 반사광 및 근적외광의 스펙트럼을 분석함으로써, 시료(s)의 불량 여부 및 성분 분석을 수행할 수 있다. 구체적으로 후술한다. The analysis unit 60 may analyze the spectra of the reflected light and the near infrared light sensed by the camera 50, and may analyze whether the sample s is defective or not. Specifically, it will be described later.

첫째, 분석부(60)는 반사광 및 투과광 스펙트럼 중 어느 하나 이상을 이용하여 시료(s)의 불량 여부를 판단할 수 있다. First, the analyzer 60 may determine whether the sample s is defective by using at least one of the reflected light and the transmitted light spectrum.

600~700nm 파장의 가시광을 시료(s)에 조사하는 경우, 정상 콩의 반사광 스펙트럼과 이물질 또는 불량 콩의 반사광 스펙트럼은 약 670nm에서 차이가 나타남을 확인하였다. (후술하는 제 1 실험 및 제 2 실험) 따라서, 분석부(60)는 약 670nm에서의 반사광 스펙트럼의 차이를 이용함으로써 시료(s)의 불량 여부 확인이 가능하다. When irradiating visible light with a wavelength of 600 ~ 700nm to the sample (s), it was confirmed that the difference between the reflected light spectrum of the normal bean and the reflected light spectrum of the foreign or bad beans at about 670nm. (1st experiment and 2nd experiment mentioned later) Therefore, the analysis part 60 can confirm whether the sample s is defective by using the difference of the reflected light spectrum in about 670 nm.

또한, 700~1600nm 파장의 근적외광을 시료(s)에 조사하는 경우, 근적외선의 수분 흡수율 차이에 따라, 정상 콩의 투과광 스펙트럼과 이물질(예를 들어, 플라스틱 등)의 투과광 스펙트럼에서 차이가 나타남을 확인하였다. 따라서, 분석부(60)는 투과광 스펙트럼의 차이를 이용함으로써 시료(s)의 불량 여부 확인이 가능하다.In addition, when irradiating near-infrared light with a wavelength of 700 to 1600 nm to the sample (s), a difference occurs in the transmission light spectrum of normal beans and the transmission light spectrum of foreign matter (for example, plastic) according to the difference in moisture absorption of the near infrared light. Confirmed. Therefore, the analyzer 60 may check whether the sample s is defective by using the difference in the transmitted light spectrum.

둘째, 분석부(60)는 투과광 스펙트럼을 이용하여 시료(s)의 성분 분석을 수행할 수 있다.Second, the analyzer 60 may perform component analysis of the sample s using the transmitted light spectrum.

전술한 바와 같이, 근적외선의 수분 흡수율에 따라 투과광 스펙트럼이 상이해진다. 이를 이용함으로써, 단백질 및 지방과 같은 성분의 분석이 가능하다. (후술하는 제 3 실험)
As described above, the transmitted light spectrum is different depending on the water absorption of near infrared rays. By using this, analysis of components such as protein and fat is possible. (Third experiment mentioned later)

한편, 본 발명에 따른 콩 분광 선별기는, 안착부(70), 이송부(80), 공급부(90) 및 등급별 배출구(100)를 더 포함한다. Meanwhile, the soybean spectrometer according to the present invention further includes a seating part 70, a transfer part 80, a supply part 90, and a grade outlet 100.

도 1c의 (A)에 도시된 바와 같이, 공급부(90)는 시료(s)를 1립으로 정렬하여 이송부(80)에 공급하도록 진동식 자동 투입부를 포함한다. 공급부(90)를 통해 이송부(80)에 공급된 시료(s)를 안착부(70)로 이송된다. 근적외광 및 가시광이 시료(s)에 정확히 조사되도록 1립으로 정렬되는 것이 중요하다.As shown in (A) of FIG. 1C, the supply unit 90 includes a vibrating automatic input unit to align the sample s into one grain and to supply the transfer unit 80. The sample s supplied to the transfer unit 80 through the supply unit 90 is transferred to the seating unit 70. It is important that the near-infrared and visible light are aligned in one grain so that the sample s is irradiated correctly.

도 1c의 (B) 내지 (F)는 공급부(90)에서 이송부(80)를 거쳐 안착부(70)로 시료(s)가 이송되는 단계를 도시한다. 도시된 바와 같이, 공급부(90)의 중앙에 다수의 시료(s)가 투입되면, 진동 원리를 이용하여 1립으로 정렬되어 이송부(80)로 이송된다.
(B) to (F) of FIG. 1C show a step in which the sample s is transferred from the supply unit 90 to the seating unit 70 via the transfer unit 80. As shown, when a plurality of samples (s) is put in the center of the supply unit 90, by using a vibration principle is aligned in one grain is transferred to the transfer unit 80.

안착부(70)에는 홈이 있는 벨트(미도시)가 위치하여, 시료(s)는 안착부(70)에 안착될 수 있다. 안착부(70)에 시료(s)가 안착되면, 가시광 발생부(41) 및 투과광 발생부(42)를 통해 가시광과 투과광이 시료(s)에 조사된다. A seated belt (not shown) is positioned in the seating part 70, and the sample s may be seated on the seating part 70. When the sample s is seated on the seating part 70, the visible light and the transmitted light are irradiated onto the sample s through the visible light generating part 41 and the transmitted light generating part 42.

등급별 배출구(100)는 다수의 챔버로 이루어져서, 분석부(60)의 최종 판단 결과에 따라 시료(s)를 다양한 등급으로 구분하여 자동으로 수집될 수 있다.Grade outlet 100 is composed of a plurality of chambers, according to the final determination result of the analysis unit 60 can be automatically collected by dividing the sample (s) into various grades.

안착부(70)는 압축공기 발생부(미도시)를 더 포함한다. 근적외광 및 가시광이 조사되어 판단된 시료(s)의 불량 여부 및 성분 분석 결과를 토대로, 이를 기 설정된 등급으로 구분한 후, 압축공기 발생부(미도시)가 작동하여 해당 챔버에 해당 시료(s)가 수집된다.
The seating part 70 further includes a compressed air generator (not shown). Based on the defects of the sample (s) determined by irradiating near-infrared light and visible light and the result of the component analysis, it is classified into a predetermined grade, and then a compressed air generating unit (not shown) operates to operate the sample (s) in the chamber. ) Is collected.

콩 분광 선별 방법Soybean spectroscopy method

먼저, 공급부(90) 및 이송부(80)를 통해 시료(s)가 안착부(70)의 홈이 있는 벨트에 안착된다.First, the sample s is seated on the grooved belt of the seating part 70 through the supply part 90 and the conveying part 80.

이와 동시에, 전력부(10)의 도움으로 광원(20)은 빛을 생성하고, 분광기(30)에서 가시광과 근적외광으로 분리되어, 가시광 발생부(41) 및 근적외광 발생부(42)를 통해 각각 가시광과 근적외광이 시료(s)에 조사된다. At the same time, with the help of the power unit 10, the light source 20 generates light, and is separated into visible light and near infrared light in the spectrometer 30, through the visible light generating unit 41 and the near infrared light generating unit 42. Visible light and near-infrared light are irradiated to the sample s, respectively.

다음, 카메라(50)는 가시광이 시료(s)에서 반사된 반사광과 근적외광이 시료(s)에서 투과된 투과광을 감지하여 분석부(60)에 전달한다.Next, the camera 50 detects the reflected light reflected by the visible light from the sample s and the transmitted light transmitted by the near infrared light from the sample s and transmits the transmitted light to the analyzer 60.

분석부(60)는, 반사광 및 투과광 스펙트럼을 이용하여 시료(s)의 불량 여부를 판단하며, 이와 동시에 투과광 스펙트럼을 이용하여 시료(s)의 성분 분석을 수행한다.The analyzing unit 60 determines whether the sample s is defective by using the reflected light and the transmitted light spectrum, and simultaneously performs component analysis of the sample s using the transmitted light spectrum.

그 결과, 기 설정된 다수의 등급에 따라 시료(s)의 등급이 구분되며, 이후 압축공기 분사부(미도시)의 작동으로 등급별 배출구의 다수의 챔버 중 어느 하나의 챔버에 시료(s)가 배출된다.
As a result, the grade of the sample (s) is classified according to a plurality of preset grades, and then the sample (s) is discharged to any one of the plurality of chambers of the outlet for each grade by the operation of the compressed air injection unit (not shown) do.

제 1 실험 결과First experiment result

도 2a에 도시된 바와 같은 정상콩과, 도 2b에 도시된 바와 같은 이물질을 준비하였다. 준비한 정상콩과 이물질은 도 2c에 도시된 바와 같이, 각각 120개씩 총 240개이다.Normal beans as shown in Figure 2a, and foreign matter as shown in Figure 2b was prepared. As shown in Fig. 2c, the normal beans and foreign materials prepared are a total of 240 pieces, each 120 pieces.

분광기(50)는 AOTF-NIR 분광기를 사용하였으며, 분광된 가시광의 파장은 600~700nm, 근적외광의 파장은 700~1600nm이었다.The spectrometer 50 used an AOTF-NIR spectrometer, the wavelength of visible light was 600-700 nm, and the wavelength of near-infrared light was 700-1600 nm.

광 검출 기능을 하는 카메라(50)에는 256pixels의 분해능을 가진 InGaAs 선형 어레이(linear array)가 포함되었다. 광 프로브의 경우, 중앙에 1개의 광섬유를 배치시키고, 중앙을 중심으로 바깥쪽에 6개의 광섬유를 배치시켰다. 바깥의 6개의 광섬유는 광원에서 빛을 전달하는 기능을 하고, 중앙의 1개의 광섬유는 콩의 스펙트럼을 수신하여 분석부(60)의 광검출기에 전송하는 기능을 한다. The camera 50 with the light detection function included an InGaAs linear array with a resolution of 256 pixels. In the case of the optical probe, one optical fiber was disposed at the center, and six optical fibers were disposed outwardly about the center. The outer six optical fibers serve to transmit light from the light source, and the central one optical fiber receives the spectrum of the bean and transmits it to the photodetector of the analyzer 60.

도 3a 및 도 3b는 각각 정상콩과 이물질의 투과광의 스펙트럼을 도시한다. 3A and 3B show the spectra of transmitted light of normal beans and foreign bodies, respectively.

스펙트럼은 1차 미분, 2차 미분, 정규화, MSC, SNV, Baseline, Smoothing 기법과 같은, 종래 공지된 통계 기법을 사용하여 전처리하였다. Spectra were preprocessed using conventionally known statistical techniques, such as first derivative, second derivative, normalization, MSC, SNV, Baseline, Smoothing technique.

전처리된 데이터를 부분 최소-제곱 회귀 판별 분석법(PLSDA; Partial Least-Square Discriminant Analysis) 및 SIMCA(soft independent modeling of class analogy) 기법을 이용하여 판별하였다. Preprocessed data were determined using Partial Least-Square Discriminant Analysis (PLSDA) and soft independent modeling of class analogy (SIMCA) techniques.

도 3c는 PLSDA 모델을 이용한 판별 결과를 도시한다. 3C shows the determination result using the PLSDA model.

도시된 바와 같이, 검정(Calibration) 결과 100% 판별율을 나타내었다. As shown, the results of the calibration showed a 100% discrimination rate.

도 3d는 SIMCA 모델을 이용판 판별 결과를 도시한다. 3D shows the result of determining the version using the SIMCA model.

도시된 바와 같이, 검정 결과 94.5%의 양호한 판별율을 나타내었다.
As shown, the test results showed a good discrimination rate of 94.5%.

제 2 실험 결과2nd experiment result

도 4에 도시된 바와 같이 불량콩을 준비하였다. 그 외의 실험 조건은 제 1 실험과 동일하다. As shown in FIG. 4, the bad beans were prepared. Other experimental conditions are the same as the first experiment.

도 5a 및 도 5b는 각각 정상콩과 불량콩의 반사광의 스펙트럼을 도시한다. 이러한 실험에서, 670nm 파장에서의 차이로 인하여 정상콩과 불량콩의 구분이 가능함을 확인하였다.
5A and 5B show the spectra of reflected light of normal beans and bad beans, respectively. In this experiment, it was confirmed that the difference between the normal and bad beans due to the difference in the wavelength of 670nm.

제 3 실험 결과Third experiment result

정상콩 12품종을 각각 10립씩 120립을 준비하였다. 별도의 분석 장비를 이용하여 성분 측정한 결과, 준비된 정상콩의 단백질 함량 범위는 29.5 내지 44.5%(평균 35.9%)임을 확인하였다. 120 grains of 10 varieties of normal soybeans were prepared. As a result of component measurement using a separate analysis equipment, it was confirmed that the protein content range of the prepared normal soybean was 29.5 to 44.5% (average 35.9%).

본 발명에 따른 콩 분광 선별기에 준비된 콩을 투입하여 획득된 투과광 스펙트럼을 통하여 단백질 성분을 분석하였다. The protein component was analyzed through the transmitted light spectrum obtained by adding the prepared soybean to the soybean spectrometer according to the present invention.

도 6a 및 6b는 별도의 분석 장비를 이용한 예측 결과(prediction)와 본 발명에 따른 콩 분광 선별기를 이용한 검정 결과(calibration)을 도시한다. 도시된 바와 같이, 교정오차(SEC)는 0.75%, 상관계수(R)는 0.87로 나타났으며, 모델의 검증오차(SEP)는 0.78%, 상관계수(R)는 0.86으로서 양호한 결과를 획득하였다.
6A and 6B show prediction results using separate analytical equipment and calibration results using a soybean spectrometer according to the present invention. As shown, the calibration error (SEC) was 0.75% and the correlation coefficient (R) was 0.87, and the verification error (SEP) of the model was 0.78% and the correlation coefficient (R) was 0.86. .

제 4 실험 결과4th experiment result

제 3 실험과 동일하게 준바하되, 2011년에 생산된 다올콩, 단백콩, 대원콩, 밀양콩, 큰올콩, 태광콩, EN1281, Pershing을 각각 100립씩 3반복하여 총 2400개의 반사스펙트럼을 획득하였다. 획득 결과, 높은 수준의 정확성을 획득하였다.
In the same manner as in the third experiment, 100 repetitions of 100 Daol beans, protein beans, Daewon beans, wheat beans, large ol beans, Taekwang beans, EN1281, and Pershing, respectively, were repeated three times to obtain a total of 2400 reflection spectra. As a result of acquisition, a high level of accuracy was obtained.

이상의 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의해 정하여 져야만 할 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention. Therefore, the technical scope of the present invention should not be limited to the contents described in the detailed description of the specification, but should be defined by the claims.

10: 전력부
20: 광원
30: 분광기
41: 가시광 발생부
42: 근적외광 발생부
50: 카메라
60: 분석부
70: 안착부
80: 이송부
90: 공급부
100: 등급별 배출구10: power unit
20: light source
30: spectrometer
41: visible light generating unit
42: near-infrared light generator
50: Camera
60: analysis unit
70: seating part
80:
90: supply
100: rated outlet

Claims (13)

콩을 시료로 하는 콩 분광 선별기로서,
광원;
상기 광원으로부터 유입된 빛을 가시광과 근적외광으로 분광하는 분광기;
상기 분광된 가시광을 시료에 조사하는 가시광 발생부;
상기 분광된 근적외광을 시료에 조사하는 근적외광 발생부; 및
상기 가시광이 시료에서 반사된 반사광과, 상기 근적외광이 시료에서 투과된 투과광을 감지하는 카메라;를 포함하며,
상기 반사광 및 상기 투과광의 스펙트럼을 이용하여 시료의 불량 여부가 확인 가능하며,
상기 투과광의 스펙트럼을 이용하여 시료의 성분 분석이 가능한 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
It is a soybean spectrometer with beans as a sample,
Light source;
A spectroscope for spectroscopy the light introduced from the light source into visible light and near infrared light;
A visible light generator for irradiating the spectroscopic visible light to a sample;
A near infrared light generator for irradiating the spectroscopic near infrared light to a sample; And
And a camera configured to sense the reflected light reflected by the visible light from the sample and the transmitted light transmitted by the near infrared light from the sample.
By using the spectra of the reflected light and the transmitted light it can be confirmed whether the sample is defective,
Characterized in that the component of the sample can be analyzed using the spectrum of the transmitted light,
Soybean spectrometer.
제 1 항에 있어서,
상기 콩 분광 선별기는,
시료를 1립으로 정렬하여 공급할 수 있는 공급부;
상기 공급부에서 1립으로 정렬된 시료를 이송시키는 이송부; 및
상기 이송부로부터 이송된 시료가 위치하고, 상기 가시광 발생부 및 상기 근적외광 발생부에서 상기 가시광 및 상기 근적외광이 각각 조사되어 지는 안착부;를 더 포함하며,
상기 안착부는, 시료가 1립으로 정렬될 수 있도록 홈이 있는 벨트를 포함하는 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
The method of claim 1,
The soybean spectrometer is,
A supply unit for supplying samples by arranging them in one grain;
A transfer unit for transferring the samples arranged in one grain from the supply unit; And
And a seating unit in which the sample transferred from the transfer unit is located, and wherein the visible light and the near infrared light are irradiated from the visible light generating unit and the near infrared light generating unit, respectively.
The seating portion, characterized in that it comprises a grooved belt so that the sample can be aligned in one grain,
Soybean spectrometer.
제 2 항에 있어서,
상기 콩 분광 선별기는, 다수의 챔버를 포함하는 등급별 배출구를 더 포함하며,
상기 시료는, 상기 시료의 불량 여부 및 상기 시료의 성분 분석 결과에 따라 기 설정된 다수의 등급으로 구분되며, 그리고
상기 구분된 다수의 등급에 따라 상기 다수의 챔버 중 어느 하나의 챔버로 배출되는 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
3. The method of claim 2,
The soybean spectrometer further includes a graded outlet including a plurality of chambers,
The sample is classified into a plurality of preset grades according to whether the sample is defective or the result of component analysis of the sample, and
Characterized in that the discharged to any one of the plurality of chambers according to the plurality of grades,
Soybean spectrometer.
제 3 항에 있어서,
상기 안착부는 압축공기 분사부를 더 포함하며, 그리고
상기 압축공기 분사부는 상기 구분된 다수의 등급에 따라 상기 시료를 상기 어느 하나의 챔버로 배출하는 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
The method of claim 3, wherein
The seating portion further comprises a compressed air jet, and
The compressed air injector is characterized in that for discharging the sample to any one of the chambers according to the plurality of divided grades,
Soybean spectrometer.
제 2 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 공급부는 시료를 회전시켜 1립으로 정렬하여 상기 이송부로 공급할 수 있는 진동식 자동 투입부인 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
5. The method according to any one of claims 2 to 4,
The supply unit is characterized in that the vibrating automatic feeding unit which can be supplied to the transfer unit by rotating the sample to align in one grain,
Soybean spectrometer.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 카메라는 CCD/NIR 카메라인 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
The method according to any one of claims 1 to 4,
The camera is characterized in that the CCD / NIR camera,
Soybean spectrometer.
제 6 항에 있어서,
상기 카메라는 중앙에 위치하는 1개의 광섬유 및 그 바깥에 위치하는 6개의 광섬유를 포함하며,
상기 바깥의 6개의 광섬유는 빛을 전달하는 역할을 하며, 그리고
상기 중앙의 1개의 광섬유는 스펙트럼을 수신하는 역할을 하는 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
The method according to claim 6,
The camera comprises one optical fiber located at the center and six optical fibers located outside thereof,
The outer six optical fibers serve to transmit light, and
The central one optical fiber is characterized in that serves to receive the spectrum,
Soybean spectrometer.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 반사광 중 파장이 670nm인 경우의 스펙트럼의 차이를 이용하여 시료의 불량 여부가 확인 가능한 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
The method according to any one of claims 1 to 4,
Characterized in that whether or not the sample is defective by using the difference in the spectrum when the wavelength of the reflected light is 670nm,
Soybean spectrometer.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 투과광의 스펙트럼은 시료의 수분 흡수율의 차이에 따라 상이한 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
The method according to any one of claims 1 to 4,
The spectrum of the transmitted light is characterized in that different depending on the difference in moisture absorption of the sample,
Soybean spectrometer.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 반사광의 스펙트럼의 데이터는 부분 최소-제곱 회귀 판별 분석법(PLSDA; Partial Least-Square Discriminant Analysis) 및 SIMCA(Soft Independent Modeling of Class Analogy) 기법을 이용하여 분석되고,
상기 투과광의 스펙트럼의 데이터는 부분 최소-제곱법(PLSR; Partial Least-Square Regression)을 이용하여 분석되는 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
The method according to any one of claims 1 to 4,
The data of the spectrum of the reflected light is analyzed using Partial Least-Square Discriminant Analysis (PLSDA) and Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMC) techniques,
Characterized in that the data of the spectrum of the transmitted light is analyzed using Partial Least-Square Regression (PLSR),
Soybean spectrometer.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 가시광의 파장은 600 내지 700nm이며,
상기 근적외광의 파장은 900 내지 1600nm인 것을 특징으로 하는,
콩 분광 선별기.
The method according to any one of claims 1 to 4,
The wavelength of the visible light is 600 to 700nm,
The wavelength of the near infrared light is characterized in that 900 to 1600nm,
Soybean spectrometer.
콩을 시료로 하는 콩 분광 선별 방법으로서,
(a) 공급부를 통해 다수의 시료를 1립으로 정렬하여 이송부에 공급하는 단계;
(b) 상기 이송부에 공급된 시료가 안착부에 공급되어 홈이 있는 벨트에 안착되는 단계;
(c) 분광기를 통한 가시광 및 근적외광이 상기 안착된 시료에 조사되는 단계;
(d) 상기 가시광이 상기 시료에서 반사된 반사광 및 상기 근적외광이 상기 시료에서 투과된 투과광이 카메라에서 감지되는 단계; 및
(e) 분석부에서 상기 감지된 반사광 및 투과광의 스펙트럼이 분석되어, 상기 시료의 불량 여부 및 성분 분석이 판단되는 단계;
를 포함하는,
콩 분광 선별 방법.
As a bean spectroscopy screening method using beans as a sample,
(a) arranging a plurality of samples in one grain through a supply unit and supplying the sample to a transfer unit;
(b) supplying the sample supplied to the conveying unit to a seating unit and seating the grooved belt;
(c) irradiating the seated sample with visible light and near infrared light through a spectrometer;
(d) detecting, by a camera, the reflected light in which the visible light is reflected from the sample and the transmitted light in which the near infrared light is transmitted from the sample; And
(e) analyzing the detected spectra of the reflected light and the transmitted light to determine whether the sample is defective or not;
/ RTI >
Soybean spectroscopy screening method.
제 12 항에 있어서,
(f) 상기 (e) 단계의 판단 결과, 상기 시료가 상기 시료의 불량 여부 및 상기 시료의 성분 분석 결과에 따라 기 설정된 다수의 등급으로 구분되는 단계; 및
(g) 상기 구분된 다수의 등급에 따라 등급별 배출구의 다수의 챔버 중 어느 하나의 챔버로 배출되는 단계;
를 더 포함하는,
콩 분광 선별 방법.13. The method of claim 12,
(f) dividing the sample into a plurality of preset grades according to a result of the determination of the step (e), depending on whether the sample is defective or the result of component analysis of the sample; And
(g) discharging to any one of a plurality of chambers of outlets for each grade according to the plurality of divided grades;
≪ / RTI >
Soybean spectroscopy screening method.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101379959B1 (en) 2012-04-27 2014-03-28 충남대학교산학협력단 Method for discriminating disease-infected seed potato using light reflectance technique
KR101541033B1 (en) * 2015-02-17 2015-08-03 충남대학교산학협력단 Infected seed potatoes sorting apparatus using the transmission spectrum
KR20230086624A (en) 2021-12-08 2023-06-15 롯데지알에스 주식회사 Apparatus for determining the best quality of green coffee beans and a method for determining the best quality of green coffee beans using the same

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107755292B (en) * 2017-11-16 2024-03-22 杭州乔戈里科技有限公司 Device and method for rapidly detecting appearance of ball
KR20220125301A (en) * 2020-01-24 2022-09-14 가부시끼가이샤 사따께 Optical granular object discrimination device
KR102447429B1 (en) * 2020-03-10 2022-09-29 주식회사 건우솔루션 Green bean defect sorter
CN113731834B (en) * 2020-05-29 2022-07-12 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 High-flux rice seed sorting device
KR102606886B1 (en) * 2022-09-06 2023-11-29 한국과학기술연구원 Non-destructive functional ingredients prediction method and apparatus for plant

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1151845A (en) * 1997-08-08 1999-02-26 Toyo Seimaiki Seisakusho:Kk Granular body selector
JP2002346483A (en) 2001-05-29 2002-12-03 Shizuoka Seiki Co Ltd Grain component analyzer
JP2008302314A (en) 2007-06-08 2008-12-18 Satake Corp Optical rice grain sorter

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1151845A (en) * 1997-08-08 1999-02-26 Toyo Seimaiki Seisakusho:Kk Granular body selector
JP2002346483A (en) 2001-05-29 2002-12-03 Shizuoka Seiki Co Ltd Grain component analyzer
JP2008302314A (en) 2007-06-08 2008-12-18 Satake Corp Optical rice grain sorter

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101379959B1 (en) 2012-04-27 2014-03-28 충남대학교산학협력단 Method for discriminating disease-infected seed potato using light reflectance technique
KR101541033B1 (en) * 2015-02-17 2015-08-03 충남대학교산학협력단 Infected seed potatoes sorting apparatus using the transmission spectrum
KR20230086624A (en) 2021-12-08 2023-06-15 롯데지알에스 주식회사 Apparatus for determining the best quality of green coffee beans and a method for determining the best quality of green coffee beans using the same

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