KR101719032B1 - 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법 - Google Patents

스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 발색배지 내 미생물 영상을 모바일 단말기로부터 획득하여 분석하고 그 결과 및 모니터링 정보를 실시간으로 제공하는 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법에 관한 것으로, 모바일 단말기로부터 미생물 영상을 입력받는 단계; 상기 입력받은 미생물 영상을 분석하는 단계; 상기 영상분석 결과를 상기 모바일 단말기에 디스플레이 하는 단계; 및 영상분석 결과를 바탕으로 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 식품 위생검사 모니터링 서비스를 제공하는 단계를 포함하여 구성되며, 이로써 식품안전에 관한 국민적 인식과 관심이 크게 제고되며 궁극적으로 식품 제조기업의 품질관리 및 제품공정관리 등의 개선에 크기 기여할 수 있다.

Description

스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법{SMART MOBILE-BASED MICROBIAL IMAGE ANALYSIS AND MONITORING SYSTEM AND ITS METHOD}
본 발명은 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 발색배지 내 미생물 영상을 모바일 단말기로부터 획득하여 분석하고 그 결과 및 모니터링 정보를 실시간으로 제공하는 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법에 관한 것이다.
사회적으로 외식문화 및 단체급식의 확산과 제조가공식품의 소비증가 등 식문화의 변화가 급속하게 확산되고 있다. 이러한 사회적 변화에 따라 미생물오염의 위험성이 증가하여 국민건강을 위협할 뿐 아니라 식중독 발생의 증가로 인한 사회적 손실과 산업적 피해가 매년 증가하고 있어 식품위생 및 안전에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다.
그 결과 HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Points) 제도를 도입하여 점차 강화되어가고 있음에도 여전히 식중독 사고의 발생빈도는 꾸준히 증가하고 있다.
이러한 문제점을 극복하기 위해서는 HACCP 체계의 핵심 요소인 각 사업장에서의 체계적인 위험관리를 뒷받침할 수 있는 현장에서의 활용성이 높은 미생물검출기술이 시급히 필요하다.
하지만 기존의 미생물검출 기술의 주를 이루고 있는 분리배지를 이용한 배양검사법(분리배양검사)은 신뢰성이 높은 장점이 있는 반면 실시과정이 복잡하여 검사에 소요되는 시간이 비교적 길며 비용이 높고 검사를 위한 전문인력 및 별도시설의 구비가 필요하다는 단점이 있어 산업현장에서 폭넓게 이용되지 못하고 있다.
또한, 우리나라 기후변화 감시센터의 보고서에 따르면, 기후 온난화 현상으로 인하여 우리나라의 기후가 온대기후에서 아열대기후로 점차 변화되어 식중독 미생물을 비롯하여 다양하고 새로운 병원성 미생물들의 변종들이 나타나 새로운 형태의 식중독이 발생될 수 있기 때문에 기후 대응변화에 신속하게 대처할 수 있도록 식중독 미생물에 대한 지속적인 모니터링 기술 확립이 필수적이다.
이에 국내 식중독 세균 검사 서비스를 대행하는 식품위생검사기관에서는 식품시료로부터 나온 세균의 정량 및 정성검사 결과를 식약청 주무부서로 온라인 제출하는 LISM 시스템이 도입되어 보건위생 관리가 되고 있으나, 이와 같은 시스템은 단순히 결과가 온라인으로 전달되는 것일 뿐 일련의 모든 과정과 단계가 연구원 또는 시스템 관리자의 수작업으로 해야 하는 초보적인 모니터링 기술에 해당하여 신속한 대처가 이루어지지 못하고 있는 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 사정을 감안하여 안출된 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 시각 분해능이 우수한 발색배지에서 배양된 미생물 영상을 자동 분석하고, 상기 분석 결과를 토대로 식품위생 모니터링 서비스를 실시간으로 제공하는 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법을 제공하는데 있다.
상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 방법은, 모바일 단말기로부터 미생물 영상을 입력받는 단계; 상기 입력받은 미생물 영상을 분석하는 단계; 및 상기 영상분석 결과를 상기 모바일 단말기에 디스플레이 하는 단계를 포함하며, 상기 영상분석 결과를 바탕으로 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 식품 위생검사 모니터링 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 미생물은 병원성 세균으로서, 배지 내에서 세균이 자랄 때 세균의 종류에 따라 특이적 색상을 갖도록 제작된 발색배지에서 배양될 수 있으며, 상기 미생물 영상은 상기 모바일 단말기에 설치된 애플리케이션을 이용해 촬영될 수 있다.
상기 미생물 영상을 분석하는 단계는, 상기 미생물 영상 내 세균의 존재 및 종류를 판별하는 단계; 및 상기 미생물 영상 내 세균의 개체수를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템은, 발색배지 내 배양된 미생물을 촬영을 위한 애플리케이션이 설치되는 모바일 단말기; 및 상기 모바일 단말기로부터 촬영된 미생물 영상을 전송받아 상기 영상을 분석하고, 분석결과를 상기 모바일 단말기로 전송하는 관리서버를 포함한다.
상기 관리서버는 미생물 영상을 분석하기 위한 영상분석부를 포함하되, 상기 영상분석부는, RGB 칼라모델의 미생물 영상을 HSV 칼라모델로 변경한 후 색상정보를 생성하는 색상정보 생성부; HSV 칼라모델의 각 성분에 대한 히스토그램을 분석하고 미생물 영상의 컬러특징을 추출하는 히스토그램 분석부; 미생물 영상을 전경과 배경으로 분리하는 이진화영상 생성부; 미생물 영상에서 전경이 되는 세균의 윤곽선을 검출하는 경계선 추출부; 및 경계선이 추출된 미생물 영상에서 인접한 화소에 같은 번호를 붙여 그룹을 짓는 레이블링부;를 포함할 수 있다.
상기 관리서버는 모바일 단말기 사용자의 위치정보 및 시료정보를 전송받아 상기 미생물 영상분석 결과와 함께 데이터베이스에 저장하며, 이를 바탕으로 식품위생 검사내역 및 식중독 발생지수 정보를 모바일 애플리케이션 또는 웹사이트를 통해 제공할 수 있다.
본 발명에 의하면, 모바일 환경에서 실시간으로 미생물 검사 정보와 관련 데이터 서비스를 제공함으로써, 식품안전에 관한 국민적 인식과 관심이 크게 제고될 수 있다.
또한, 전문가 뿐 아니라 일반인 대다수가 세균의 정량 및 정성분석과 식품위생 관리에 쉽게 접근할 수 있어 사회 전반적인 보건환경 인식에 큰 변화를 제공하며, 궁극적으로 식품 제조기업의 품질관리 및 제품공정관리 등의 개선에 크기 기여할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 모바일 단말기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 관리서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 미생물 영상분석 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 미생물 영상 내 세균이 존재 및 종류를 판별하는 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 미생물 영상 내 세균의 개체수를 측정하는 단계를 설명하기 위한 사진이다.
도 8은 본 발명에 따라 모바일 단말기로 제공되는 국내외 식품안전 지수 서비스의 예시를 나타낸 사진이다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일한 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다.
그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어들은 본 발명의 바람직한 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 개념도이고, 도 2는 본 발명에 따른 모바일 단말기의 구성을 나타내는 블록도이며, 도 3은 본 발명에 따른 관리서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템은 모바일 단말기(100), 관리서버(200), 데이터베이스(300) 및 웹 클라이언트(400)를 포함하여 구성된다.
모바일 단말기(100)에는 카메라(110) 및 GPS 센서(120)가 구비되고, 미생물 영상분석 및 모니터링 서비스를 위한 애플리케이션(130)이 설치된다. 한편 모바일 단말기(100)는 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistant), 노트북, 셀룰러폰, PCS(Personal Communication Service)폰, 핸드 헬드 PC(Hand-Held PC), GSM(Global System for Mobile)폰, W-CDMA(Wideband CDMA)폰, CDMA-2000폰 및 스마트폰 등을 포함한다.
상기 카메라(110)는 RGB 색상모델의 풀컬러를 구현하며, 이를 통해 발색배지 내에 배양된 미생물 영상을 촬영하게 된다.
상기 GPS 센서(위성항법장치: Global Positioning System sensor, 120)는 GPS　위성에서 보내는 신호를 수신해 상기 모바일 단말기의 현재 위치 및 고도를 측정하는 장치이다. 이를 통해 미생물 분석을 요구하는 사용자의 위치 정보 및 유관기관의 정보을 획득할 수 있고, 상기 정보는 뒤에 볼 식품안전 모니터링 서비스에서 활용될 수 있다.
상기 애플리케이션(130)은 안드로이드 운영체제용, 아이폰 운영체제(iOS)용, 윈도우 운영체제용, 심비안 운영체제용, 바다 운영체제용, 자바 운영체제용 중 상기 모바일 단말기에 적용되는 운영체제 중 어느 하나를 이용하는 응용 소프트웨어이다. 상기 모바일 단말기를 사용하는 사용자는 직접 애플리케이션을 다운받아 자신의 모바일 단말기에 설치할 수 있다.
애플리케이션(130)은 영상분석모듈(131), 정보수집모듈(132) 및 정보제공모듈(133)을 포함하여 구성된다.
영상분석모듈(131)은 사용자가 애플리케이션을 실행하여 로그인 단계를 거친 후, 상기 카메라(110)를 이용하여 발색배지 내 배양된 미생물을 촬영할 수 있도록 하며, 촬영된 미생물 영상을 상기 관리서버(200)로 전송하며, 상기 관리서버(200)로부터 상기 미생물 영상에 대한 분석결과를 전송받아 모바일 단말기(100)에 디스플레이하는 역할을 한다.
이와 같이 본 발명은, 미생물 영상분석을 위해 현미경이 부착된 영상장치 등의 별도의 장치에 의존하지 않고, 모바일 단말기에 구비되는 카메라(110)와 애플리케이션(130)을 이용하여 미생물 영상을 획득하여 전송하고 그 분석결과를 실시간으로 제공받는 서비스를를 구현할 수 있게 된다.
정보수집모듈(132)은 상기 GPS 센서(120)를 통해 획득한 사용자의 위치정보 및 유관기관의 정보, 사용자가 입력한 시료정보(예를 들면, 식품정보, 지역정보, 업체정보) 등을 수집하여 상기 미생물 영상정보와 함께 관리서버(200)로 전송한다.
정보제공모듈(133)은 관리서버(200)와 실시간으로 동기화하여 데이터베이스에 저장 관리되는 식품위생 검사내역 및 식중독 발생지수 등의 정보를 제공받아 사용자의 모바일 단말기에 디스플레이한다. 이로써, 사용자는 웹사이트 뿐만 아니라 모바일 애플리케이션을 통해서도 식품안전 모니터링 서비스를 제공받을 수 있게 된다.
관리서버(200)는 상기 모바일 단말기(100) 및 웹 클라이언트(300)와 통신망으로 연결되어 있으며, 제어부(210)와 데이터베이스(240)를 포함하여 구성된다.
제어부(210)는 관리서버 전체를 제어하며, 상기 모바일 단말기(100)로부터 전송된 미생물 영상을 분석하고 그 결과를 상기 모바일 단말기(100)의 애플리케이션(130)을 통해 전송하는 한편, 상기 분석결과 및 식품위생 관련 정보를 수집하여 모바일 웹과 앱이 연동된 식품안전 모니터링 서비스를 실시간으로 제공하는 역할을 수행하며, 미생물 영상분석을 위한 영상분석부(220)와 식품위생 관련 정보를 수집하기 위한 정보수집부(230)를 포함한다.
영상분석부(220)는 모바일 단말기로부터 전송된 미생물 영상을 분석하기 위한 것으로, 모바일 단말기로부터 전송 받은 RGB 칼라모델의 미생물 영상을 HSV 칼라모델로 변경한 후 색상정보를 생성하고 이를 데이터베이스(240)에 저장하는 색상정보 생성부(221), 상기 색상정보를 이용하여 HSV 칼라모델의 각 성분에 대한 히스토그램을 분석하고, 미생물 영상의 컬러특징을 추출하는 히스토그램 분석부(222), 미생물 영상을 전경과 배경으로 분리하는 이진화영상 생성부(223), 미생물 영상에서 전경이 되는 세균의 윤곽선을 검출하는 경계선 추출부(224), 인접한 화소에 같은 번호를 붙여 그룹을 짓는 레이블링부(225), 침식 및 팽창연산 등의 모폴로지 연산을 수행하여 영상의 잡음 또는 손상을 완화시키는 전처리부(226)를 포함한다.
정보수집부(230)는 상기 애플리케이션의 정보수집모듈로부터 사용자의 위치정보 및 유관기관의 정보와 시료정보 등을 전송받아 상기 미생물 영상분석 결과와 함께 데이터베이스(240)에 저장하며, 이를 기초로 식품위생 검사내역 및 식중독 발생지수 등을 데이터화 하여 데이터베이스(240)에 저장한다. 이와같이 수집된 정보는 모바일 애플리케이션 또는 웹사이트를 통해 제공된다.
도 4는 본 발명에 따른 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 방법은, 모바일 단말기로부터 미생물 영상을 입력받는 단계(S100), 상기 입력받은 미생물 영상을 분석하는 단계(S200) 및 상기 영상분석 결과를 상기 모바일 단말기에 디스플레이 하는 단계(S300)를 포함하여 구성된다. 또한, 상기 영상분석 결과를 저장하고 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 식품 위생검사 모니터링 서비스를 제공하는 단계(S400)를 더 포함할 수 있다. 이하 각 단계에 대하여 보다 상세하게 설명하기로 한다.
모바일 단말기로부터 미생물 영상을 입력받는 단계(S100)에서 먼저 본 발명에 따른 미생물 영상분석을 원하는 사용자는 발색배지를 구입하여 분석하고자 하는 시료를 접종하고 일정시간 배양하는 과정을 거친다. 여기의 사용자는 식품 내 세균을 검출하고자 하는 식품위생검사기관, 단체급식소, 식품제조현장, 각급 병원 등의 식품위생 관리자 뿐 만 아니라 일반 가정의 일반인도 포함될 수 있다.
발색배지는 주요 병원성 미생물, 특히 식품에서 가장 빈번하게 발생하는 식중독 세균인 대장균/대장균군 및 비브리오균 등을 대상으로 이들의 집락을 모방일 환경에서 정확하고 선명하게 캡처할 수 있도록 제작된 것이다.
발색배지 내 시료를 접종하고 배양하게 되면, 세균의 종류에 따라 특이적 색상을 띠게 되며, 이때 사용자가 모바일 단말기(100)에 미리 설치된 애플리케이션(130)을 실행하여 로그인 단계를 거친 후 영상분석 모듈(131)을 이용하여 배지 내 미생물 영상을 촬영하게 되면, 상기 미생물 영상은 관리서버(200)로 전송된다.
한편, 애플리케이션(131)은 미생물 영상 촬영에 앞서 분석대상인 시료에 관한 정보, 즉 식품정보, 지역정보 등의 입력을 요구할 수 있으며, 이에 관한 데이터가 상기 미생물 영상 데이터와 함께 서버로 전송될 수 있다.
다음으로, 입력받은 미생물 영상을 분석하는 단계(S200)에서 모바일 단말기(100)로부터 입력된 미생물 영상 이미지는 관리서버의 영상분석부(220)에서 영상 분석을 통해 배지 내 배양된 세균의 종류를 판별하고 개체수를 측정하게 된다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 미생물 영상분석 단계를 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 미생물 영상분석 단계는 크게 미생물 영상 내 세균의 존재 및 종류를 판별하는 단계(S220) 및 세균의 개체수를 측정하는 단계(S230)를 포함한다.
미생물 영상분석에 앞서 먼저, 색상정보 생성부(221)는 사용자의 모바일 단말기로부터 촬영된 미생물 영상의 RGB 칼라모델을 HSV 칼라모델로 변경한 후 색상정보를 생성하게 된다(S210).
일반적으로 모바일 단말기의 카메라를 통해 전송된 영상 데이터는 RGB 칼라모델을 사용하게 되는데, 이와 같은 RGB 칼라모델은 외부 조명 변화에 민감하여 고유의 색상을 일관되게 유지하기 어려운 문제를 지니고 있다. 반면, 인간의 시각 시스템과 매우 유사한 특성을 지닌 것으로 알려진 HSV 칼라모델의 경우, 색상 요소 중 색조성분(Hue) 및 채도성분(Saturation)은 외부 환경(조명)에 강인한 특성을 지니고 있으므로, 명도성분(Value, Intensity)을 제외한 색조성분 및 채도성분을 색상정보로 추출하여 미생물 영상을 분석함이 바람직하다.
한편, 입력된 영상 이미지는 아래의 수학식 1에 따라 RGB 칼라모델에서 HSV 칼라모델로 변환될 수 있다.
Figure 112014041216115-pat00001
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 미생물 영상 내 세균이 존재 및 종류를 판별하는 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 6을 참조하면, 미생물 영상 내 세균의 존재 및 종류를 판별하기 위해 상기 생성된 HSV 칼라모델의 색상정보 중 색조성분과 채도성분에 대한 히스토그램을 분석하여 미생물 영상의 컬러특성을 추출한다. 한편, 각각의 세균은 발색배지 내에서 배양 될 때 세균 별로 특이적 색상을 지니게 되므로, 히스토그램 분석에 따른 컬러특성도 서로 상이하게 된다.
이러한 특성을 이용하여 데이터베이스에 저장되어 있는 각각의 병원성 세균에 대한 HSV 칼라모델의 컬러특성과 상기 추출된 미생물 영상에 대한 컬러특성을 비교 검색함으로써 미생물 영상 내 세균의 존재 및 종류를 판별할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 미생물 영상 내 세균의 개체수를 측정하는 단계를 설명하기 위한 사진이다.
도 7을 참조하면, (a)는 최초 모바일 단말기에서 촬영되어 입력된 RGB 칼라모델의 영상 이미지이며, 이를 상기 수학식 1에 의해 HSV 칼라모델의 영상이미지로 변환하면 (b)와 같은 이미지를 얻을 수 있다.
다음으로, 검출하고자 하는 세균의 색상정보를 기준으로 HSV 칼라모델에서 각 채널별로 최대값 및 최소값을 설정하고, 상기 최대값 및 최소값 범위내면 "1"을 저장하며 그 이외의 경우에는 "0"을 저장함으로써, (c)와 같은 이진화 영상 이미지를 얻게 된다.
영상 이미지(d)는 모폴로지 연산을 실행하여 영상 이미지(c)에서 잡음의 제거하거나, 영상에서 객체의 모양을 기술한 것이다. 대표적인 모폴로지 연산의 예로는 침식과 팽창 연산이 있다. 침식 연산은 필터의 크기 및 사용 횟수에 따라 작은 덩어리의 객체들을 사라지게 할 수 있고, 팽창 연산은 필터의 크기 및 사용 횟수에 따라 객체 내부에 있는 작은 구멍들을 사라지게 할 수 있다. 또한, 스무딩 기법으로 영상의 잡음(noise) 또는 손상을 완화시킨다.
영상 이미지(d)에서 White Color 영역을 투명하게 만들고 입력된 영상 이미지(a)에 덮어 씌우면, 최초 입력된 RGB 영상 이미지(a)에서 세균의 경계선을 추출한 영상 이미지(e)를 얻을 수 있다.
세균의 경계선이 추출된 RGB 영상 이미지(e)에서 세균의 색상정보를 기준으로 RGB 칼라모델에서 각 채널별로 최대 및 최소값을 설정한다. 최대 및 최소값 범위내면 출력이미지에 "1"을 저장하고, 그 이외의 경우는 "0"을 저장한다. 상기 출력이미지에 모폴로지 연산을 실행하여 영상에서 잡음의 제거하거나, 영상에서 객체의 모양을 기술함으로써, 영상 이미지(f)를 얻을 수 있다.
상기 영상 이미지(f)의 전체 픽셀을 검사하여 흰색(255의 값을 갖는 픽셀)을 전경(세균)으로 판단하고, 인접한 화소에 같은 번호을 붙이고, 인접하지 않은 다른 성분에 다른 번호를 붙이는 방법인 레이블링(Labeling)을 수행한 뒤, 최종 영상 이미지(g)에서와 같이 각 레이블의 정보로 세균의 위치와 개체 수 측정할 수 있다.
영상분석 결과를 디스플레이하는 단계(S300)에서는 상기 단계(S200)에서 미생물 영상을 분석한 결과가 상기 미생물 영상을 제공한 사용자의 모바일 단말기로 전송되고, 애플리케이션 상에서 디스플레이된다.
식품 위생검사 모니터링 서비스 제공단계(S400)에서는 상기 단계(S200)에서 미생물 영상을 분석한 결과 및 이를 기초로 한 식품위생 검사내역 및 식중독 발생지수 등이 데이터화되어 데이터베이스에 저장되며, 상기 저장된 정보는 모바일 단말기, PC 또는 키오스크 등 다양한 디스플레이 장치를 통하여 제공될 수 있다. 도 8은 본 발명에 따라 모바일 단말기로 제공되는 국내외 식품안전 지수 서비스의 예시를 나타낸 사진이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위 뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 모바일 단말기 110 : 카메라
120 : GPS 센서 130 : 애플리케이션
131 : 영상분석 모듈 132 : 정보수집 모듈
133 : 정보제공 모듈
200 : 관리서버 210 : 제어부
220 : 영상분석부 221 : 색상정보 생성부
222 : 히스토그램 분석부 223 : 이진화영상 생성부
224 : 경계선 추출부 225 : 레이블링부
226 : 전처리부 300 : 웹 클라이언트

Claims (10)

  1. 모바일 단말기가, 미생물 영상을 입력받는 단계;
    관리서버는, 상기 입력받은 미생물 영상을 분석하는 단계; 및
    상기 모바일 단말기는, 상기 영상분석 결과를 디스플레이하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 미생물 영상은, 배지 내에서 세균이 자랄 때 세균의 종류에 따라 특이적 색상을 갖도록 제작된 발색배지에 대한 영상 및 상기 발색배지에서 배양된 세균에 대한 영상을 포함하고,
    상기 미생물 영상을 분석하는 단계는, 상기 세균의 개체수를 측정하는 단계 및 상기 미생물 영상내 세균의 존재 및 종류를 판별하는 단계를 포함하되, 상기 세균의 개체수를 측정하는 단계는,
    RGB 칼라모델의 상기 미생물 영상을 하기의 수학식1에 의하여 HSV 칼라모델의 미생물 영상으로 변환하는 단계;
    [수학식 1]
    Figure 112016116374834-pat00010

    상기 HSV 모델의 미생물 영상에서, HSV 칼라모델의 각 채널별 최소값 및 최대값을 설정하고, 상기 최소값 내지 최대값의 범위를 근거로 제1 이진화 영상을 획득하는 단계;
    상기 제1 이진화 영상을 상기 RGB 칼라모델의 미생물 영상에 적용하는 단계;
    상기 제1 이진화 영상이 적용된 상기 RGB 칼라모델의 미생물 영상에서 미생물의 경계선을 추출하는 단계;
    상기 미생물 경계선을 근거로 선택된 일부 미생물 영상에서, RGB 칼라모델의 각 채널별 최소값 및 최대값을 설정하고, 상기 최소값 내지 최대값의 범위를 근거로 제2 이진화 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 제2 이진화 영상에서 경계선을 추출하고, 추출된 경계선에 의해 세균의 위치를 측정하거나, 세균의 개체를 계수하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 미생물 영상내 세균의 존재 및 종류를 판별하는 단계는
    상기 측정된 세균의 위치에 대응하는 HSV 칼라모델의 색조성분 및 채도성분에 대한 히스토그램 특성을 추출하는 단계;
    상기 추출된 히스토그램 특성과 기 저장된 각 세균의 히스토그램 특성을 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과를 근거로 세균의 존재 및 종류를 판별하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상분석 결과를 바탕으로 웹 페이지 또는 모바일 애플리케이션을 통해 식품안전 모니터링 서비스를 제공하는 단계를 더 포함하는 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 방법.
  3. 삭제
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 미생물 영상은 상기 모바일 단말기에 설치된 애플리케이션을 이용해 촬영된 것을 특징으로 하는 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제 2항에 있어서,
    상기 모니터링 서비스를 제공하는 단계는,
    상기 관리서버는 모바일 단말기 사용자의 위치정보 및 시료정보를 전송받아 상기 영상분석 결과와 함께 데이터베이스에 저장하며, 이를 바탕으로 식품위생 검사내역 및 식중독 발생지수 정보를 상기 모바일 애플리케이션 또는 웹사이트를 통해 제공하는 것을 특징으로 하는 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102100730B1 (ko) * 2019-04-30 2020-04-14 김태균 바이오 입자 분석을 통한 식중독 예방 시스템
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WO2023113178A1 (ko) * 2021-12-16 2023-06-22 조홍 세포 또는 미생물의 미세 입자 분석 방법 및 시스템
KR102573520B1 (ko) * 2023-03-14 2023-09-04 (주) 비엔에프코리아 이미지 분석 기반의 균 계수 장치 및 방법

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
D. Engin 외 1명, "Real Time Colorimetric Physiological Monitoring of Microbialcells", 6th International Advanced Technologies Symposium, pp. 1-4 (2011.05.)*
Lab. Chip., Vol. 12, No. 21, pp. 4269-4278 (2012.11.07.)*

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