KR101424147B1 - 종자 품질 판정 방법 및 이를 이용한 종자 품질 판정 시스템 - Google Patents

Abstract

높은 정확도로 종자의 품질을 판정할 수 있는 종자 품질 판정 방법 및 이를 이용한 종자 품질 판정 시스템이 개시된다. 이러한 종자 품질 판정 방법은 복수의 종자들의 품질 판정을 위한 광의 파장 및 세기의 제어값을 포함하는 광제어조건들로 구성된 룩업 테이블(look-up table)을 구축하는 단계, 상기 종자들 중 품질 판정을 수행하기 위한 타겟 종자를 선택하여 상기 룩업 테이블에서 상기 타겟 종자에 대한 광제어조건을 추출하는 단계, 상기 타겟 종자에 대한 광제어조건에 따라 LED(light emitting diode) 발광장치를 제어하여 상기 타겟 종자로 광을 조사하는 단계, 상기 타겟 종자에서 반사된 광을 측정하여 상기 타겟 종자의 분광 영상을 획득하는 단계, 및 상기 분광 영상을 분석하여 상기 타겟 종자의 품질을 판정하는 단계를 포함한다. 이와 같이, 품질 판정을 수행하게 될 타겟 종자에 최적인 광제어조건을 분광 영상을 촬영하여 분석함으로써, 종래보다 높은 정확도로 종자 품질을 판정할 수 있다.

Description

종자 품질 판정 방법 및 이를 이용한 종자 품질 판정 시스템{THE SYSTEM AND THE METHOD FOR EVALUATING QUALITY OF SEED}

본 발명은 종자 품질 판정 방법 및 이를 이용한 종자 품질 판정 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 종자의 발아 가능성 여부를 판정할 수 있는 종자 품질 판정 방법 및 이를 이용한 종자 품질 판정 시스템에 관한 것이다.

종자(seed)는 성숙된 식물의 씨앗으로, 일반적으로 농업의 생산성과 생산비를 결정하는 중요한 요소로 작용한다. 특히, 불량 종자를 사용할 경우, 불필요한 농작업을 수행하게 되어 농업의 생산성 향상을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 따라서, 종자가 불량인지 아닌지를 선별하는 것이 농업의 생산성 향상에 도움을 줄 수 있다.

종래의 종자 선별 방법으로, 밀도 등의 특성을 이용하여 바람을 통해 이물질을 제거하는 정선하는 방법이 있을 수 있다. 그러나, 이러한 종자 선별 방법은 그 선별 정확도가 떨어지는 문제점이 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 분광광도계를 이용한 종자 선별 방법이 연구되어지고 있다. 예를 들어, 한국 공개 특허 2003-0019863에는 근적외선 분광광도계를 이용한 종자의 발아력 판별방법이 개시되어 있고, 한국 공개 특허 2003-0010025에는 근적외선 흡수스펙트럼을 이용한 곡물 1립 비파괴 분석방법이 개시되어 있다. 그러나, 이러한 종자 선별 방법에 대한 연구에도 불구하고 종자 품질 판정 정확도를 높이는데 한계가 있다.

따라서, 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 높은 정확도로 종자의 품질을 판정할 수 있는 종자 품질 판정 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 해결하고자 하는 과제는 상기 종자 품질 판정 방법을 이용한 종자 품질 판정 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 의한 종자 품질 판정 방법은 복수의 종자들의 품질 판정을 위한 광의 파장 및 세기의 제어값을 포함하는 광제어조건들로 구성된 룩업 테이블(look-up table)을 구축하는 단계, 상기 종자들 중 품질 판정을 수행하기 위한 타겟 종자를 선택하여 상기 룩업 테이블에서 상기 타겟 종자에 대한 광제어조건을 추출하는 단계, 상기 타겟 종자에 대한 광제어조건에 따라 LED(light emitting diode) 발광장치를 제어하여 상기 타겟 종자로 광을 조사하는 단계, 상기 타겟 종자에서 반사된 광을 측정하여 상기 타겟 종자의 분광 영상을 획득하는 단계, 및 상기 분광 영상을 분석하여 상기 타겟 종자의 품질을 판정하는 단계를 포함한다.

상기 LED 발광장치는 서로 다른 파장의 광들을 발생시키고, 상기 광들의 세기를 개별적으로 제어할 수 있는 복수의 LED 발광원들을 포함할 수 있다.

상기 룩업 테이블을 구축하는 단계는 상기 서로 다른 파장의 광들의 세기를 단계적으로 조절해가며 서로 다른 조합조건을 갖는 광들(이하, 조합광들이라고 함)을 상기 종자들 각각으로 순차적으로 조사하는 단계, 상기 종자들 각각에서 반사된 조합광들을 측정하여 상기 조합광별로 상기 종자들 각각의 분광 영상들을 획득하는 단계, 상기 종자들 각각의 분광 영상들을 통계 기법을 통해 상기 조합광별로 품질 판별 예측 모델들을 구성하는 단계, 상기 종자들 각각의 실제 품질을 판정하는 단계, 상기 품질 판별 예측 모델들과 상기 실제 품질 결과를 비교하여 상기 조합광별로 품질 판별 정확도들을 계산하는 단계, 및 상기 품질 판별 정확도들 중 가장 높은 값에 대응하는 조합광을 선정하고 상기 선정된 조합광의 조합조건을 상기 종자들 각각에 대한 광제어조건으로 하여 상기 룩업 테이블을 구축하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 통계 기법은 부분최소제곱 판별분석법(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)을 포함할 수 있다.

상기 LED 발광장치는 적색광을 발생시키는 적색 LED 광원, 녹색광을 발생시키는 녹색 LED 광원, 및 청색광을 발생시키는 청색 LED 광원을 포함할 수 있다. 이때, 상기 적색광은 620nm ~ 660nm 범위의 파장을 갖고, 상기 녹색광은 520nm ~ 570nm 범위의 파장을 가지며, 상기 청색광은 430nm ~ 490nm 범위의 파장을 가질 수 있다.

상기 타겟 종자의 품질을 판정하는 단계는 상기 타겟 종자가 발아될 가능성 여부를 판단할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의한 종자 품질 판정 시스템은 서로 다른 파장의 광들을 발생시키고 품질 판정을 수행하기 위한 타겟 종자로 광을 제공하는 LED 발광장치, 상기 타겟 종자에서 반사된 광을 측정하여 상기 타겟 종자의 분광 영상을 획득하는 분광영상 측정장치, 및 상기 LED 발광장치를 제어하고, 상기 타겟 종자의 분광 영상을 분석하여 상기 타겟 종자의 품질을 판정하는 제어 장치를 포함한다. 이때, 상기 제어 장치는 복수의 종자들의 품질 판정을 위한 광의 파장 및 세기의 제어값을 포함하는 광제어조건들로 구성된 룩업 테이블을 저장하고 있고, 상기 룩업 테이블에서 상기 타겟 종자에 대한 광제어조건을 추출하여, 상기 타겟 종자에 대한 광제어조건에 따라 상기 LED 발광장치를 제어한다.

상기 LED 발광장치는 서로 다른 파장의 광들을 발생시키고, 상기 광들의 세기를 개별적으로 제어할 수 있는 복수의 LED 발광원들을 포함할 수 있다. 구체적으로, 상기 LED 발광장치는 적색광을 발생시키는 적색 LED 광원, 녹색광을 발생시키는 녹색 LED 광원, 및 청색광을 발생시키는 청색 LED 광원을 포함할 수 있다. 이때, 상기 적색광은 620nm ~ 660nm 범위의 파장을 갖고, 상기 녹색광은 520nm ~ 570nm 범위의 파장을 가지며, 상기 청색광은 430nm ~ 490nm 범위의 파장을 가질 수 있다.

상기 제어 장치는 상기 타겟 종자의 분광 영상을 분석하여 상기 타겟 종자가 발아될 가능성 여부를 판단할 수 있다.

상기 분광영상 측정장치는 상기 타겟 종자의 초분광 영상을 획득할 수 있는 초분광 영상 측정장치를 포함할 수 있다.

상기 종자 품질 판정 시스템은 상기 타겟 종자의 분광 영상의 촬영이 가능하도록 상기 타겟 종자를 투입, 이송 및 배출시키는 종자 거치 장치를 더 포함할 수 있다.

이와 같은 종자 품질 판정 방법 및 이를 이용한 종자 품질 판정 시스템에 따르면, 품질 판별 정확도가 높은 광제어조건을 미리 룩업 테이블로 구축해 놓은 뒤, 품질 판정을 수행하게 될 타겟 종자에 대응되는 광제어조건을 상기 룩업 테이블로부터 추출하여 LED 발광장치를 제어함에 따라, 종래보다 높은 정확도로 종자 품질을 판정할 수 있고, 그 결과 농업 생산성 향상에 기대할 수 있다.

특히, 상기 LED 발광장치는 각 파장별로 세기를 개별적으로 제어 가능하므로, 상기 룩업 테이블에서 추출된 광제어조건에 일치 또는 근접한 광을 발생시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 종자 품질 판정 시스템을 도시한 개념도이다.
도 2는 도 1의 종자 품질 판정 시스템을 이용한 종자 품질 판정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 도 2의 종자 품질 판정 방법 중 룩업 테이블을 구축하는 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 4 및 도 5는 도 3의 종자 품질 판정 방법에 의한 오이 종자 발아의 PLSR-DA 결과 및 발아 판별 정확도를 도시한 도면들이다.
도 6 및 도 7은 도 3의 종자 품질 판정 방법에 의한 고추 종자 발아의 PLSR-DA 결과 및 발아 판별 정확도를 도시한 도면들이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 종자 품질 판정 시스템을 도시한 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 의한 종자 품질 판정 시스템은 종자 거치 장치(100), LED(light emitting diode) 발광장치(200), 분광영상 측정장치(300) 및 제어 장치(400)를 포함할 수 있다.

상기 종자 거치 장치(100)는 종자의 품질을 판정할 수 있도록 품질 판정을 수행하기 위한 타겟 종자(10)를 거치시킨다. 이때, 상기 종자 거치 장치(100)는 상기 타겟 종자(10)를 거치할 뿐만 아니라, 상기 타겟 종자의 분광 영상을 촬영하여 품질 판정이 가능하도록 다량의 타겟 종자들(10)을 연속적 또는 단속적으로 투입, 이송 및 배출시킬 수 있다. 예를 들어, 상기 종자 거치 장치(100)는 롤러 이송 장치일 수 있다.

상기 LED 발광장치(200)는 서로 다른 파장의 광들을 발생시켜, 상기 종자 거치 장치(100)에 거치된 상기 타겟 종자(10)로 제공할 수 있다. 상기 LED 발광장치(200)는 서로 다른 파장의 광들을 발생시키고, 상기 광들의 세기를 개별적으로 제어할 수 있는 복수의 LED 발광원들을 포함할 수 있다.

구체적으로 예를 들면, 상기 LED 발광장치(200)는 적색광을 발생시키는 적색 LED 광원(210), 녹색광을 발생시키는 녹색 LED 광원(220), 및 청색광을 발생시키는 청색 LED 광원(230)을 포함할 수 있다. 이때, 상기 적색광은 약 620nm ~ 약 660nm 범위의 파장을 갖고, 상기 녹색광은 약 520nm ~ 약 570nm 범위의 파장을 가지며, 상기 청색광은 약 430nm ~ 약 490nm 범위의 파장을 가질 수 있다. 바람직하게는, 상기 적색광은 약 640nm 범위의 파장을 갖고, 상기 녹색광은 약 534nm의 파장을 가지며, 상기 청색광은 약 467nm의 파장을 가질 수 있다.

상기 분광영상 측정장치(300)는 상기 LED 발광장치(200)에서 출사되어 상기 타겟 종자(10)로부터 반사된 광을 측정하여 상기 타겟 종자의 분광 영상을 획득한다. 이때, 상기 분광영상 측정장치(300)는 상기 타겟 종자(10)의 초분광 영상을 획득할 수 있는 초분광 영상 측정장치일 수 있다. 예를 들어, 상기 초분광 영상 측정장치는 하나의 라인 형태로 배열된 복수의 광센서들을 순차적으로 이동시켜며 촬영하여 상기 타겟 종자(10)에 대한 초분광 영상을 획득할 수 있다.

상기 제어 장치(400)는 상기 LED 발광장치(200) 및 상기 분광영상 측정장치(300)와 각각 전기적으로 연결되어 상기 LED 발광장치(200) 및 상기 분광영상 측정장치(300)를 각각 제어할 수 있다.

우선, 상기 제어 장치(400)는 상기 LED 발광원들 각각을 제어하여 상기 LED 발광원들에서 출사되는 광의 세기를 조절할 수 있다. 이때, 상기 제어 장치(400)는 복수의 종자들의 품질 판정을 위한 광의 파장 및 세기의 제어값을 포함하는 광제어조건들로 구성된 룩업 테이블을 메모리에 저장하고 있다가, 상기 룩업 테이블에서 상기 타겟 종자(10)에 대한 광제어조건을 추출한 후, 상기 타겟 종자(10)에 대한 광제어조건에 따라 상기 LED 발광장치(200)를 제어할 수 있다.

이어서, 상기 제어 장치(400)는 상기 분광영상 측정장치(300)를 제어하여 상기 분광영상 측정장치(300)로부터 상기 타겟 종자의 분광 영상을 제공받고, 상기 분광영상 측정장치(300)로부터 제공된 상기 타겟 종자(10)의 분광 영상을 분석하여 상기 타겟 종자(10)의 품질을 판정하여, 상기 판정 결과를 디스플레이 장치(미도시)를 통해 외부로 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 제어 장치(400)는 상기 타겟 종자(10)의 분광 영상을 분석하여 상기 타겟 종자(10)가 발아될 가능성 여부를 판단하여 외부로 표시할 수 있다.

이하, 위에서 설명한 종자 품질 판정 시스템을 통해 타겟 종자의 품질을 판정하는 방법을 설명하고자 한다.

도 2는 도 1의 종자 품질 판정 시스템을 이용한 종자 품질 판정 방법을 설명하기 위한 순서도이고,

도 2 및 도 3을 참조하면, 본 실시예에 의한 종자 품질 판정 방법으로 우선, 복수의 종자들의 품질 판정을 위한 광의 파장 및 세기의 제어값을 포함하는 광제어조건들로 구성된 룩업 테이블(look-up table)을 구축한다(S100). 즉, 상기 종자별로 품질 판정에 최적인 광의 파장 및 세기에 대한 제어값을 포함하는 상기 광제어조건들을 모아 상기 룩업 테이블을 구축하여 상기 제어 장치(400)의 메모리에 저장시킨다. 여기서, 상기 룩업 테이블의 구축 단계(S100)에 대한 자세한 설명은 별도의 도면을 통해 후술하고자 한다.

이어서, 상기 종자들 중 상기 타겟 종자(10)를 선택하여 상기 룩업 테이블에서 상기 타겟 종자(10)에 대한 광제어조건을 추출한다(S200). 구체적으로 설명하면, 상기 제어 장치(400)는 상기 타겟 종자(10)가 상기 룩업 테이블로 광제어조건이 저장되어 있는 종자들 중 하나인지를 판별하고, 상기 종자들 중 하나라고 판단되면 상기 룩업 테이블에서 상기 타겟 종자(10)에 대한 광제어조건을 추출한다. 이때, 상기 타겟 종자가 상기 종자들 중 하나인지를 판별하는 과정은 별도의 판별장치(미도시)에서 제공된 판별 데이터를 통해 상기 제어 장치(400)에서 자동으로 수행될 수도 있지만, 작업자에 의한 입력된 판별 데이터를 통해 수행될 수도 있다.

이어서, 상기 타겟 종자(10)에 대한 광제어조건에 따라 상기 LED 발광장치(400)를 제어하여 상기 타겟 종자(10)로 광을 조사한다(S300). 구체적으로 설명하면, 상기 제어 장치(400)는 상기 타겟 종자(10)에 대한 광제어조건에 따라 상기 LED 발광장치(400)를 제어함으로써, 상기 타겟 종자(10)의 품질 판정에 최적 조건을 갖는 광을 상기 타겟 종자(10)로 조사할 수 있다.

이어서, 상기 LED 발광장치(400)에서 출사된 후 상기 타겟 종자(10)에서 반사된 광을 측정하여 상기 타겟 종자(10)의 분광 영상을 획득한다(S400). 구체적으로 설명하면, 상기 분광영상 측정장치(300)는 상기 제어 장치(400)에 제어되어 상기 타겟 종자(10)에서 반사된 광을 촬영하여 상기 타겟 종자(10)의 분광 영상을 획득할 수 있다.

이어서, 상기 타겟 종자(10)의 분광 영상을 분석하여 상기 타겟 종자(10)의 품질을 판정한다(S500). 구체적으로 설명하면, 상기 제어 장치(400)는 상기 타겟 종자(10)의 분광 영상을 분석한 후, 상기 타겟 종자(10)에 대한 광제어조건에 따르는 품질 판별 예측 모델(프로그램)에 따라 상기 타겟 종자(10)의 품질을 판정할 수 있다. 여기서, 상기 품질 판별 예측 모델은 부분최소제곱 판별분석법(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)과 같은 통계 기법을 통해 상기 타겟 종자(10)의 품질 양불을 판단하는 프로그램이다. 예를 들어, 상기 제어 장치(400)는 종자의 발아 가능성 판별 예측 모델(프로그램)에 따라 상기 타겟 종자(10)의 발아 가능성을 판정할 수 있다.

도 3은 도 2의 종자 품질 판정 방법 중 룩업 테이블을 구축하는 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다.

도 3을 참조하면, 상기 룩업 테이블의 구축 단계(S100)로는, 우선 상기 LED 발광장치(200)에서 출사되는 서로 다른 파장의 광들의 세기를 단계적으로 조절해가며 서로 다른 조합조건을 갖는 광들(이하, 조합광들이라고 함)을 상기 종자들 각각으로 순차적으로 조사한다(S110). 구체적으로 예를 들면, 상기 제어 장치(400)는 상기 적색 LED 광원(210), 녹색 LED 광원(220) 및 청색 LED 광원(230)을 개별적으로 제어하여, 적색광, 녹색광 및 청색광 각각의 세기의 다양한 조합조건을 갖는 광들, 즉 조합광들을 상기 종자들 중 어느 하나의 종자에게 순차적으로 조사시킬 수 있다. 또한, 상기 제어 장치(400)는 이러한 방식으로 상기 종자들의 나머지 종자에게도 광을 조사시킬 수 있다.

이어서, 상기 LED 발광장치(200)에서 출사되어 상기 종자들 각각에서 반사된 조합광들을 측정하여 상기 조합광별로 상기 종자들 각각의 분광 영상들을 획득한다(S120). 구체적으로 예를 들면, 상기 분광영상 측정장치(300)는 상기 제어 장치(400)에 제어되어 상기 종자들 중 어느 하나의 종자에서 반사된 조합광들을 촬영하여 상기 어느 하나의 종자에 대한 조합광별 분광 영상들을 획득할 수 있다. 또한, 상기 분광영상 측정장치(300)는 이러한 방식으로 상기 종자들의 나머지 종자에 대한 조합광별 분광 영상들을 획득할 수 있다.

이어서, 상기 종자들 각각의 분광 영상들을 통계 기법을 통해 상기 조합광별로 품질 판별 예측 모델들을 구성한다(S130). 구체적으로 예를 들면, 상기 제어 장치(400)는 상기 종자들 중 어느 하나의 종자에 대한 조합광별 분광 영상들을 부분최소제곱 판별분석법(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)과 같은 통계 기법을 이용하여 상기 어느 하나의 종자에 대한 품질 판별 예측 모델들을 구성할 수 있다. 또한, 상기 제어 장치(400)는 이러한 방식으로 상기 종자들의 나머지 종자에 대한 조합광별 품질 판별 예측 모델들을 자동적으로 구성할 수 있다.

이어서, 상기 종자들 각각의 실제 품질을 판정한다(S140). 구체적으로 예를 들면, 상기 종자들 중 어느 하나의 종자를 실제로 파종하여 실제 발아 여부를 판단하거나, 더 많은 시간은 소요되지만 실제 발아 가능성을 보다 정확하게 판별할 수 있는 방법으로 상기 어느 하나의 종자에 대한 실제 발아 가능성을 판정할 수 있다. 또한, 이러한 방식으로 상기 종자들 중 나머지 종자에 대해서도 실제 발아 가능성을 판정할 수 있다.

이어서, 상기 품질 판별 예측 모델들과 상기 실제 품질 결과를 비교하여 상기 조합광별로 품질 판별 정확도들을 계산한다(S150). 구체적으로 예를 들면, 상기 제어 장치(400)는 상기 종자들 중 어느 하나의 종자에 대한 품질 판별 예측 모델들과 상기 어느 하나의 종자에 대한 실제 품질 결과를 비교하여 조합광별 품질 판별 정확도들을 계산할 수 있다. 또한, 상기 제어 장치(400)는 이러한 방식으로 상기 종자들 중 나머지 종자에 대해서도 조합광별 품질 판별 정확도들을 계산할 수 있다.

이어서, 상기 품질 판별 정확도들 중 가장 높은 값에 대응하는 조합광을 선정하고 상기 선정된 조합광의 조합조건을 상기 종자들 각각에 대한 광제어조건으로 하여 상기 룩업 테이블을 구축한다(S160). 구체적으로 예를 들면, 상기 제어 장치(400)는 상기 종자들 중 어느 하나의 종자에 대한 조합광별 품질 판별 정확도들 중 가장 높은 품질 판별 정확도에 대응하는 조합광의 조합조건을 상기 어느 하나의 종자에 대한 광제어조건으로 저장할 수 있다. 또한, 상기 제어 장치(400)는 이러한 방식으로 상기 종자들 중 나머지 종자에 대해서도 광제어조건을 저장할 수 있고, 그 결과 상기 룩업 테이블을 구축할 수 있다.

이하, 부분최소제곱 판별분석법(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)을 적용하여 오이 또는 고추에 대한 발아 판별 정확도를 산출한 일예를 설명하고자 한다.

도 4 및 도 5는 도 3의 종자 품질 판정 방법에 의한 오이 종자 발아의 PLSR-DA 결과 및 발아 판별 정확도를 도시한 도면들이고, 도 6 및 도 7은 도 3의 종자 품질 판정 방법에 의한 고추 종자 발아의 PLSR-DA 결과 및 발아 판별 정확도를 도시한 도면들이다.

도 4 내지 도 7을 참조하면, 오이 또는 고추 종자의 스펙트럼을 이용하여 부분최소제곱 판별분석법(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)을 적용하여 발아판별 예측모델을 개발하였고, 상기 발아판별 예측모델에 대한 판별 정확도(Classification Rate, %)를 구하였다. 상기 발아판별 예측모델 개발을 위해 전체 100개의 스펙트럼을 두 그룹으로 분류하였고, 이 중 70개 스펙트럼은 모델 개발용으로, 30개의 스펙트럼은 모델 검증용으로 무작위로 추출하여 그룹화하였다. 상기 발아판별 예측모델은 종속변수를 판별하고자 하는 그룹들을 가상 변수로 지정한 값과 독립변수인 스펙트럼 데이터를 이용하여 회귀모델을 개발하였다. 상기 발아판별 예측모델을 개발하기 위해 활력이 높은 우량 종자(발아 가능성이 높은 우량 종자)의 스펙트럼은 가상변수 값을 '2'로 하고, 활력이 없는 불량 종자(발아 가능성이 낮은 불량 종자)의 스펙트럼은 가상변수 값을 '0'으로 지정하여 판별 모델을 개발하였으며, 미지의 스펙트럼 30개를 개발된 모델에 적용하여 종자의 활력이 있는지 여부를 예측하였다. 그 결과, 오이 종자에 대한 발아 판별 정확도는 96.7%이고, 고추 종자에 대한 발아 판별 정확도는 99%로 조사되었다.

이와 같이 본 실시예에 따르면, 품질 판별 정확도, 예를 들어 발아 판별 정확도가 높은 광제어조건을 미리 룩업 테이블로 구축해 놓은 뒤, 품질 판정을 수행하게 될 타겟 종자에 대응되는 광제어조건을 상기 룩업 테이블로부터 추출하여 LED 발광장치를 제어함에 따라, 종래보다 높은 정확도로 종자 품질을 판정할 수 있고, 그 결과 농업 생산성 향상에 기대할 수 있다.

즉, 종자의 종류별로 그리고 상기 종자의 품질에 따라 흡수되는 파장이 다를 수 있기 때문에, 이러한 종자의 특성을 이용하여 상기 종자에 최적화된 광제어조건으로 광을 제공하여 상기 종자의 분광 영상을 촬영하고 분석함으로써, 보다 정확하고 빠르게 상기 종자의 품질을 판정할 수 있다. 특히, 상기 LED 발광장치는 각 파장별로 세기를 개별적으로 제어 가능하므로, 상기 룩업 테이블에서 추출된 광제어조건에 일치 또는 근접한 광을 용이하게 발생시킬 수 있다.

앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

10 : 타겟 종자 100 : 종자 거치 장치
200 : LED 발광장치 210 : 적색 LED 광원
220 : 녹색 LED 광원 230 : 청색 LED 광원
300 : 분광영상 측정장치 400 : 제어 장치

Claims (14)

1. 복수의 종자들의 품질 판정을 위한 광의 파장 및 세기의 제어값을 포함하는 광제어조건들로 구성된 룩업 테이블(look-up table)을 구축하는 단계;
   상기 종자들 중 품질 판정을 수행하기 위한 타겟 종자를 선택하여, 상기 룩업 테이블에서 상기 타겟 종자에 대한 광제어조건을 추출하는 단계;
   상기 타겟 종자에 대한 광제어조건에 따라 LED(light emitting diode) 발광장치를 제어하여 상기 타겟 종자로 광을 조사하는 단계;
   상기 타겟 종자에서 반사된 광을 측정하여 상기 타겟 종자의 분광 영상을 획득하는 단계; 및
   상기 분광 영상을 분석하여 상기 타겟 종자의 품질을 판정하는 단계를 포함하고,
   상기 타겟 종자의 품질을 판정하는 단계는
   상기 타겟 종자가 발아될 가능성 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 종자의 품질 판정 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 LED 발광장치는
   서로 다른 파장의 광들을 발생시키고, 상기 광들의 세기를 개별적으로 제어할 수 있는 복수의 LED 발광원들을 포함하는 것을 특징으로 하는 종자 품질 판정 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 룩업 테이블을 구축하는 단계는
   상기 서로 다른 파장의 광들의 세기를 단계적으로 조절해가며 서로 다른 조합조건을 갖는 광들(이하, 조합광들이라고 함)을 상기 종자들 각각으로 순차적으로 조사하는 단계;
   상기 종자들 각각에서 반사된 조합광들을 측정하여 상기 조합광별로 상기 종자들 각각의 분광 영상들을 획득하는 단계;
   상기 종자들 각각의 분광 영상들을 통계 기법을 통해 상기 조합광별로 품질 판별 예측 모델들을 구성하는 단계;
   상기 종자들 각각의 실제 품질을 판정하는 단계;
   상기 품질 판별 예측 모델들과 상기 실제 품질 결과를 비교하여 상기 조합광별로 품질 판별 정확도들을 계산하는 단계; 및
   상기 품질 판별 정확도들 중 가장 높은 값에 대응하는 조합광을 선정하고, 상기 선정된 조합광의 조합조건을 상기 종자들 각각에 대한 광제어조건으로 하여 상기 룩업 테이블을 구축하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 종자 품질 판정 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 통계 기법은
   부분최소제곱 판별분석법(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)을 포함하는 것을 특징으로 하는 종자 품질 판정 방법.
5. 제2항에 있어서, 상기 LED 발광장치는
   적색광을 발생시키는 적색 LED 광원;
   녹색광을 발생시키는 녹색 LED 광원; 및
   청색광을 발생시키는 청색 LED 광원을 포함하는 것을 특징으로 하는 종자 품질 판정 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 적색광은 620nm ~ 660nm 범위의 파장을 갖고,
   상기 녹색광은 520nm ~ 570nm 범위의 파장을 가지며,
   상기 청색광은 430nm ~ 490nm 범위의 파장을 갖는 것을 특징으로 하는 종자 품질 판정 방법.
7. 삭제
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제
13. 삭제
14. 삭제

Images