KR102242155B1 - 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자 단말을 이용하여 당도 측정 대상이 되는 대상 사과의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 산출하고, 수집된 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 산출하며, 결정된 형상 점수 및 색상 점수에 기초하여 대상 사과의 당도를 산출하여, 사용자 단말을 이용한 사진 촬영만으로 사과의 당도를 측정 가능하도록 함으로써 편리하고 신속한 사과 당도 측정이 가능한 사과 당도 측정 방법에 관한 것이다.

Description

이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법{Method for measuring sugar content of apple using image}
본 발명은 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자 단말을 이용하여 당도 측정 대상이 되는 대상 사과의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 산출하고, 수집된 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 산출하며, 결정된 형상 점수 및 색상 점수에 기초하여 대상 사과의 당도를 산출하여, 사용자 단말을 이용한 사진 촬영만으로 사과의 당도를 측정 가능하도록 함으로써 편리하고 신속한 사과 당도 측정이 가능한 사과 당도 측정 방법에 관한 것이다.
사과의 품질을 판정하는 요인에는 무게, 색깔, 형상, 표면상태 등의 외부적 요인과 식미, 영양가, 육질, 보존성, 가공성, 내부 공동 및 결함 등의 내부적 요인이 있다. 이때, 외부적 요인은 시각적으로 쉽게 판정 가능하지만 당도, 산 함량의 측정, 내부의 결함과 같은 내부 품질요인을 판정하기 위해서는 추가적인 장치를 이용한 판정 방법이 사용된다.
특히, 사과의 품질 및 가격을 결정하는 가장 중요한 요소인 당도를 측정하기 위한 종래의 방법은 크게 파괴 검사와 비파괴 검사로 구분되는데, 파괴 검사는 사과를 착즙하여 직접적인 당도를 측정하는 방법으로 이는 사과의 손실을 발생시킬 뿐 아니라 당도 측정을 위한 절차가 번거롭다는 단점이 있다.
그리고 비파괴 검사는, 당 성분의 선택적 빛 흡수성을 이용한 것으로 사과에 적외선을 조사하여 당 성분에 의해 흡수된 종류의 빛의 양을 분석하여 사과의 당도를 측정하는 검사 방법이다. 이러한 비파괴 검사는 사과의 손실이 없고 절차의 번거로움 없이 사과의 당도 측정이 가능하다는 장점이 있으나, 비파괴 검사를 위한 장비는 고가라서 소규모 농장 또는 개인은 소지하기 어렵다는 문제점이 있다.
때문에, 비파괴 검사 장비를 소지하지 못하는 소규모 농장 또는 개인의 경우 사과의 형태 또는 색상을 통하여 사과의 당도를 대략적으로 짐작할 수밖에 없으며, 이는 판단자의 주관성에 의해 객관적이지 못하고 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허 제10-1348563호 (2013.12.30)
본 발명은 위에서 언급한 종래 기술이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로 본 발명이 이루고자 하는 목적은, 사용자 단말을 이용하여 당도 측정 대상이 되는 대상 사과의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 산출하고, 수집된 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 산출하며, 결정된 형상 점수 및 색상 점수에 기초하여 대상 사과의 당도를 산출하여, 사용자 단말을 이용한 사진 촬영만으로 사과의 당도를 측정 가능하도록 함으로써 편리하고 신속한 사과 당도 측정이 가능한 사과 당도 측정 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은, 사과의 색상 점수 결정시에 사과의 이미지를 가로 칸과 세로 칸의 개수가 홀수인 복수개의 영역으로 분할하며, 분할된 복수개의 영역 중, 중심 영역을 제외한 후 평균 RGB값을 산출하여, 사과의 꽃받침과 및 꽃받침의 주변이 색상 평가 대상에서 제외되도록 함으로써, 사과의 색상 점수의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은, 이미지 수집시에 대상 사과의 꽃받침이 중심부의 가상의 원 내부에 위치하도록 요청하고, 꽃받침이 가상의 원 내부에 위치하면 이미지를 자동으로 수집하도록 하여, 이미지 수집시 사과의 꽃받침이 이미지의 중심에 배치되도록 함으로써 이미지를 이용한 사과의 형상 점수의 신뢰도를 향상시킬 수 있고, 사과의 색상 점수 결정시에 분할된 영역 중 중심 영역에 꽃받침이 배치되도록 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법은, (a) 당도 측정 대상이 되는 대상 사과의 이미지를 수집하는 단계와, (b) (a)단계에서 수집된 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 결정하는 단계와, (c) (a)단계에서 수집된 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 결정하는 단계, 그리고 (d) (b)단계 및 (c)단계에서 결정된 형상 점수 및 색상 점수에 기초하여 대상 사과의 당도를 산출하는 단계를 포함한다.
이때, (b)단계는 이미지에서 사과의 중심점을 설정하는 단계와, 설정된 중심점과 이미지에서 사과의 외주연을 연결하고, 서로 간에 사이각이 동일하게 형성되는 5개의 직선을 생성하는 단계와, 생성된 5개의 직선 중, 최대 길이 직선과 최소 길이 직선의 비율차 값을 산출하는 단계, 그리고 산출된 비율차 값을 기저장된 형상 점수표에 대입하여 형상 점수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, (b)단계는 이미지에서 사과의 중심점을 설정하는 단계와, 설정된 중심점과 이미지에서 사과의 외주연을 연결하면서 서로 간에 사이각이 동일하도록 형성되는 5개의 직선을 생성하는 단계와, 생성된 5개의 직선 중, 서로 이웃하는 직선 간의 비율차 값을 각각 산출하고 산출된 비율차 값들의 평균값을 산출하는 단계, 그리고 생성된 평균값을 기저장된 형상 점수표에 대입하여 형상 점수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, (c)단계는 이미지에서 사과 외의 배경을 제거하는 단계와, 이미지를 가로 칸과 세로 칸의 개수가 홀수인 복수개의 영역으로 분할하는 단계와, 분할된 복수개의 영역 중, 중심 영역을 제외한 주변 영역에서 RGB 값을 추출하고 추출된 RGB 값의 평균 RGB 값을 산출하는 단계, 그리고 산출된 평균 RGB 값을 기저장된 색상 점수표에 대입하여 색상 점수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, (a)단계는 대상 사과의 꽃받침이 중심부의 가상의 원 내부에 위치하도록 요청하는 단계, 그리고 꽃받침이 가상의 원 내부에 위치하면 이미지를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 사용자 단말을 이용하여 당도 측정 대상이 되는 대상 사과의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 산출하고, 수집된 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 산출하며, 결정된 형상 점수 및 색상 점수에 기초하여 대상 사과의 당도를 산출하여, 사용자 단말을 이용한 사진 촬영만으로 사과의 당도를 측정 가능하도록 함으로써 편리하고 신속한 사과 당도 측정이 가능한 효과가 있다.
또한, 사과의 색상 점수 결정시에 사과의 이미지를 가로 칸과 세로 칸의 개수가 홀수인 복수개의 영역으로 분할하며, 분할된 복수개의 영역 중, 중심 영역을 제외한 후 평균 RGB값을 산출하여, 사과의 꽃받침과 및 꽃받침의 주변이 색상 평가 대상에서 제외되도록 함으로써, 사과의 색상 점수의 신뢰도를 향상시키는 효과가 있다.
또한, 이미지 수집시에 대상 사과의 꽃받침이 중심부의 가상의 원 내부에 위치하도록 요청하고, 꽃받침이 가상의 원 내부에 위치하면 이미지를 자동으로 수집하도록 하여, 이미지 수집시 사과의 꽃받침이 이미지의 중심에 배치되도록 함으로써 이미지를 이용한 사과의 형상 점수의 신뢰도를 향상시킬 수 있고, 사과의 색상 점수 결정시에 분할된 영역 중 중심 영역에 꽃받침이 배치되도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법을 위한 사과 당도 측정 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법이 사용되는 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 수집 과정에서 꽃받침이 이미지의 중심에 배치되도록 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 형상 점수 결정을 위해 5개의 직선이 생성되는 것을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 형상 점수표를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 색상 점수 결정을 위해 이미지가 복수개의 영역으로 분할되는 것을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 색상 점수표를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 과정을 개략적으로 도시한 순서도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법을 위한 사과 당도 측정 시스템을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법이 사용되는 서버(30)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1 내지 도 2를 참조하여 본 실시예에 따른 사과 당도 측정 방법을 위한 사과 당도 측정 시스템을 살펴보면, 네트워크(50)에는 사용자 단말(10) 및 서버(30)가 접속되어 있다. 여기서 네트워크(50)는 사용자 단말기(10)와 서버(30) 사이에서 데이터를 송수신할 수 있는 다양한 종류의 유선 또는 무선 네트워크를 포함한다.
사용자 단말(10)은 당도 측정이 요구되는 대상 사과의 이미지(I)를 수집하기 위한 장치로, 이미지(I)를 수집 가능하고 네트워크(50)를 통해 서버(30)와 연결 가능한 장치이면 어떤 장치라도 무관하나, 바람직하게는 사용자가 소지한 스마트폰에 사과 당도 측정 어플리케이션이 설치된 형태일 수 있다.
사용자 단말(10)이 당도 측정 대상이 되는 대상 사과의 이미지를 수집하여 네트워크(50)를 통해 서버(30)에 전송하면, 서버(30)는 수집된 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 결정하고 수집된 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 결정한다. 그리고 서버(30)는 결정된 형상 점수와 색상 점수에 기초하여 대상 사과의 당도를 산출한다. 여기서 산출된 사과의 당도는 다시 네트워크(50)를 통해 서버(30)에서 사용자 단말(10)로 전송되고 전송된 사과의 당도가 사용자 단말(10)에 출력됨으로써 사용자는 이미지가 수집된 사과의 당도를 알 수 있다.
구체적으로, 사용자 단말(10)로부터 이미지가 수집되어 서버(30)에 전송되면, 서버의 형상 점수 결정부(31)가 수신된 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 결정하며, 서버의 색상 점수 결정부(32)가 수신된 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 결정하고, 서버의 당도 산출부(33)가 결정된 형상 점수 및 색상 점수에 기초하여 대상 사과의 당도를 산출하며 산출된 당도 정보가 사용자 단말(10)로 전송되도록 할 수 있다. 이때, 형상 점수와 색상 점수는 각각 4 내지 8점으로 결정되며, 형상 점수 결정부(31)에서 형상 점수를 결정하는 방법에 관한 더욱 상세한 설명은 도 4 내지 도 5를 참조하여 후술하고, 색상 점수 결정부(32)에서 색상 점수를 결정하는 방법에 관한 더욱 상세한 설명은 도 6 내지 도 7을 참조하여 후술하기로 한다.
그리고 당도 산출부(33)는 형상 점수와 색상 점수를 합산하여 당도를 산출할 수 있다. 즉, 산출된 당도 값은 8에서 16의 값을 갖으며, 당도 산출부(33)에서 산출된 당도의 단위는 브릭스(Brix)이다.
상술한 과정 중 사용자 단말(10)로부터 서버(30)에 이미지가 전송되는 시점으로부터 다시 서버(30)로부터 사용자 단말(10)에 사과의 당도가 출력되기까지의 시간은 네트워크 통신 환경에 따라 달라질 수 있으나 일반적으로 수초 이내의 짧은 시간으로, 본 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법은 사용자 단말(10)을 이용한 사진 촬영만으로 사과의 당도를 측정 가능하도록 하여 편리하고 신속한 사과 당도 측정이 가능한 효과가 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 수집 과정에서 꽃받침이 이미지의 중심에 배치되도록 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자 단말(10)을 이용하여 대상 사과의 이미지를 수집할 때, 사용자 단말(10)은 대상 사과의 꽃받침(C)이 중심부의 가상의 원(VC) 내부에 위치하도록 요청할 수 있다. 즉, 대상 사과의 이미지 촬영시 화면 중심부에는 가상의 원(VC)이 형성된다. 그리고 꽃받침(C)이 가상의 원(VC) 내부에 위치하면 사용자 단말(10)은 자동으로 이미지를 수집할 수 있다.
이로써, 본 실시예에 따른 사용자 단말(10)은 이미지 수집시 대상 사과의 꽃받침(C)이 이미지의 중심에 배치되도록 할 수 있다. 이는 사용자 단말을 이용하여 사과 이미지를 수집할 때, 사용자가 사과를 임의의 방향에서 촬영하도록 하는 것이 아니라 항상 꽃받침이 중심에 있는 구도로 촬영하도록 유도하기 위함이다. 또한, 꽃받침이 중심에 배치되어야 산출되는 대상 사과의 당도 값에 신뢰도가 향상될 수 있는데 이에 관한 구체적인 내용은 형상 점수 및 색상점수 산출 과정에서 함께 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 형상 점수 결정을 위해 5개의 직선이 생성되는 것을 도시한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 형상 점수표를 도시한 도면이다.
도 4 내지 도 5를 참조하여 형상 점수 결정부(31)가 형상 점수를 결정하는 과정을 살펴보면, 우선, 이미지(I)에서 사과의 중심점(O)을 설정하여, 설정된 중심점과 이미지에서 사과의 외주연을 연결함으로써 5개의 직선(L1~5)를 생성한다. 이때 생성되는 5개의 직선(L1~5)은 서로 간의 사이각이 72°로 동일하게 형성될 수 있다.
그리고 형상 점수 결정부(31)는 생성된 5개의 직선(L1~5) 중, 최대 길이 직선과 최소 길이 직선을 추출하여 최대 길이 직선과 최소 길이 직선 간의 비율차 값을 산출하고, 산출된 비율차 값을 기저장된 형상 점수표에 대입하여 형상 점수를 결정한다.
일반적으로 사과는 인과류에 속하는 과실로 종자 형성은 5개 심방과 각 심방에 2개의 심실로 구성되고, 과육의 형성은 형성된 각 심방으로부터 동심원을 그리며 발달하게 된다. 따라서 각 심방 내부 종자가 충실히 발달된 사과인 경우에는 꽃받침(C)를 중심으로 동심원 형상에 가깝게 된다. 때문에 이와 같이 사과의 형상을 기초하여 사과의 당도를 판단할 때에는 사과의 꽃받침(C)을 중심으로 두고 형태를 판단해야 하는데 본 실시예에서는 상술한 바와 같이 이미지를 수집하는 과정에서 꽃받침(C)이 이미지의 중심에 오도록 함으로써 신뢰성 높은 결과 값을 얻을 수 있다.
형상 점수 결정부(31)가 상술한 방법으로 형상 점수를 구하는 경우를 L1:L2:L3:L4:L5의 비율을 1:1:1.1:1.06:1.01로 가정하고, 도 5에 도시된 형상 점수표를 예로 하여 형상 점수를 구해보면, 최대 길이 직선이 L2로 비율 값이 1.1이고 최소 길이 직선이 L1, L2로 비율 값이 1이므로, 비율차 값 F는 0.1이다. 이를 형상 점수표에 대입하면 형상 점수는 6.5가 된다.
또한, 형상 점수 결정부(31)는 형상 점수 결정부(31)는 생성된 5개의 직선(L1~5) 중, 서로 이웃하는 직선 간의 비율차 값을 각각 산출하고 산출된 비율차 값들의 평균 비율차 값을 산출하여 생성된 평균 비율차 값을 기저장된 형상 점수표에 대입하여 형상 점수를 결정할 수 있다.
마찬가지로, 형상 점수 결정부(31)가 상술한 방법으로 형상 점수를 구하는 경우를 L1:L2:L3:L4:L5의 비율을 1:1:1.1:1.06:1.01로 가정하고, 도 5에 도시된 형상 점수표를 예로 하여 형상 점수를 구해보면, 직선 L1과 L2의 비율차 값이 0, L2와 L3의 비율차 값이 0.1, L3과 L4의 비율차 값이 0.04, L4와 L5의 비율차 값이 0.05, L5와 L1의 비율차 값이 0.01로 평균 비율차 값은 0.04이다. 그리고 이를 형상 점수표에 대입하면 형상 점수는 7.5가 된다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 색상 점수 결정을 위해 이미지가 복수개의 영역으로 분할되는 것을 도시한 도면이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 색상 점수표를 도시한 도면이다.
도 6 내지 도 7을 참조하여 색상 점수 결정부(32)가 색상 점수를 결정하는 과정을 살펴보면, 색상 점수 결정부(32)는 우선 이미지(I)에서 사과(A) 외의 배경을 제거하고, 이미지(I)를 가로 칸과 세로 칸의 개수가 홀수인 복수개의 영역(S1~9)으로 분할하며, 분할된 복수개의 영역(S1~9) 중, 중심 영역(S5)을 제외한 주변 영역(S1~4,S5~9)에서 RGB 값을 추출하고 추출된 RGB 값의 평균 RGB 값을 산출하며, 산출된 평균 RGB 값을 기저장된 색상 점수표에 대입하여 색상 점수를 결정할 수 있다.
이때, 중심 영역을 제외하여 평균값을 산출하는 이유는 사과의 색상 점수를 판단함에 있어서 꽃받침(C)과 그 주변부를 제외하고 색상을 추출하기 위함인데, 본 실시예에서는 상술한 바와 같이 이미지(I)를 수집하는 과정에서 꽃받침(C)이 이미지(I)의 중심에 오도록 함으로써 자연스럽게 중심 영역에 꽃받침(C)이 위치되어서 중심 영역을 제외하면 꽃받침(C) 및 그 주변부를 제외할 수 있다.
그리고 분할되는 가로 칸과 세로 칸의 개수가 홀수여야 하는 이유는 하나의 중심 영역이 형성되도록 하기 위함이며, 만약 가로 칸과 세로 칸의 개수가 홀수가 아닌 경우에는 평균값 산출에서 제외되는 중심 영역이 복수개가 될 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이 가로 3칸과 세로 3칸, 즉 이미지를 9개의 영역(S1~9)으로 분할한 경우, 색상 점수 결정부(32)는 중심 영역 S5를 제외하고 S1, S2, S3, S4, S6, S7, S8에 속하는 픽셀에서 RGB 값을 추출하여 평균 RGB 값을 산출할 수 있다.
RGB 값은 R 값, G 값, B 값으로 분리되기 때문에 색상 점수표 역시 R, G, B 3개의 색상 점수표가 기저장되고, 이때, 색상 점수 값은 R 점수 값, G 접수 값, B 접수 값을 합산한 점수 값이 된다. 만약, 산출된 평균 RGB 값이 R, G, B 순으로 248, 132, 16이었다고 가정하고, 도 7의 색상 점수표를 예로 하여 색상 점수를 결정하는 경우, R 색상의 점수 값이 4, G 색상의 점수 값이 1.75, B 색상의 점수가 2로 색상 점수는 7.75가 된다.
그리고 만약, 형상 점수 값이 6, 생상 점수 값이 7.75인 경우 이를 합산한 13.75가 대상 사과의 당도 값이 된다. 즉, 이때 대상 사과의 당도는 13.76 브릭스이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 과정을 개략적으로 도시한 순서도이다.
도 8을 참조하여 본 실시예에 따른 이미지를 이용한 사과 당도 측정 과정을 살펴보면, 우선 사용자 단말(10)이 당도 측정 대상이 되는 대상 사과의 이미지를 수집하고(S10), 수집한 이미지를 서버(30)가 수신하면 서버의 형상 점수 결정부(31)가 수집된 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 결정한다(S20).
그리고 색상 점수 결정부(32)는 수집된 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 결정할 수 있는데(S30), 여기서 형상 점수 결정부(31)에 의한 형상 점수 결정 과정과 색상 점수 결정부(32)에 의한 색상 점수 결정 과정의 순서는 서로 바뀔 수도 있으며, 또는 동시에 이뤄질 수도 있다.
마지막으로 형상 점수와 색상 점수가 결정되면 당도 산출부(33)가 형상 점수와 색상 점수에 기초하여 대상 사과의 당도를 산출할 수 있다(S40). 산출된 대상 사과의 당도 정보를 사용자 단말(10)에 전송되어 사용자 단말(10)을 통해 사용자가 확인 가능하도록 디스플레이된다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 사용자 단말
30: 서버
31: 형상 점수 결정부 32: 색상 점수 결정부
33: 당도 산출부
50: 네트워크
I: 이미지 A: 사과
C: 꽃받침 VC: 가상의 원
O: 중심점

Claims (5)

  1. (a) 사용자 단말이 당도 측정 대상이 되는 대상 사과의 이미지를 수집하는 단계;
    (b) 서버가 상기 사용자 단말로부터 수집한 상기 이미지를 수신하고 수신한 상기 이미지의 사과 형상에 기초하여 형상 점수를 결정하는 단계;
    (c) 상기 서버가 수신한 상기 이미지의 사과 색상에 기초하여 색상 점수를 결정하는 단계; 및
    (d) 결정된 상기 형상 점수 및 색상 점수에 기초하여 상기 서버가 상기 대상 사과의 당도를 산출하고 산출한 상기 대상 사과의 당도 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 (b)단계는
    상기 이미지에서 사과의 중심점을 설정하는 단계;
    설정된 상기 중심점과 상기 이미지에서 사과의 외주연을 연결하고, 서로 간에 사이각이 동일하게 형성되는 5개의 직선을 생성하는 단계;
    생성된 5개의 상기 직선 중, 최대 길이 직선과 최소 길이 직선의 비율차 값을 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 비율차 값을 기저장된 형상 점수표에 대입하여 형상 점수를 결정하는 단계를 포함하며,
    상기 (c)단계는
    상기 이미지에서 사과 외의 배경을 제거하는 단계;
    상기 이미지를 가로 칸과 세로 칸의 개수가 홀수인 복수개의 영역으로 분할하는 단계;
    분할된 복수개의 상기 영역 중, 중심 영역을 제외한 주변 영역에서 RGB 값을 추출하고 추출된 RGB 값의 평균 RGB 값을 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 평균 RGB 값을 기저장된 색상 점수표에 대입하여 색상 점수를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 (a)단계는
    상기 사용자 단말의 화면 중심에 가상의 원을 생성하는 단계;
    상기 대상 사과의 꽃받침이 상기 가상의 원 내부에 위치하도록 요청하는 단계; 및
    상기 꽃받침이 상기 가상의 원 내부에 위치하면 자동으로 이미지를 수집하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 사과 당도 측정 방법.



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