KR102586243B1 - 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따라 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치는, 누에고치가 달려있는 회전섶이 공급되는 컨베이어부(10); 상기 컨베이어부(10)의 상부 상에서 일정 간격으로 이동하면서 회전섶의 모든 열에 대한 누에고치 이미지를 획득할 수 있게 하는 LED spot 조명부(20); 및 상기 컨베이어부(10)에 공급된 회전섶의 이동 경로에 따라서 영상 획득 지점에 도달하게 되면 회전섶의 누에고치 이미지를 획득하는 영상획득부(30);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 햇빛에 비추었을 때 불량 누에고치가 검게 나타나는 점에서 착안하여 누에고치에 조명을 비춘 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치에 관한 것이다.
누에고치를 거래하기 위해서는 누에고치 기계검사규칙에 따라 불량 누에고치인 이상견 제거 후 견면 채취된 누에고치들에 대해 검사를 신청해야 한다.
자동수견 견면채취기는 고치를 수집하는 단계부터 견면 채취, 섶 청소까지 3가지 작업을 동시에 수행하는 기계로서 농가에서 인력으로 수행하고 있는 작업 방식에 비하여 작업능률이 높고, 소요경비도 절감되는 효과가 있다.
자동수견 견면채취기를 사용 시에 불량 고치가 있으면 고치 속의 번데기가 터지게 되어 교차 오염되는 문제가 발생하므로 견면채취 전 선별작업이 필요하다.
현재 노동자가 직접 불량 선별을 하고 있으며, 흔들었을 때 소리가 나지 않거나 햇빛에 비추었을 때 검게 나타나는 고치를 불량으로 판단한다.
한편, 노동력 절감을 위해 인력에 의한 불량 누에고치 선별 작업을 실시간, 비파괴적으로 자동 판별할 수 있는 기술 개발이 요구된다.
상기한 문제점을 해결하고자 하는 차원에서, 본 발명의 목적은 햇빛에 비추었을 때 불량 누에고치가 검게 나타나는 점에서 착안하여 누에고치에 조명을 비춘 영상을 이용하여 불량을 판별하는 불량 누에고치 판별장치를 제공하는 것을 특징으로 한다.
즉, 본 발명은 누에고치에 조명을 비춘 영상을 이용하여 불량을 판별하는 알고리즘용 누에고치 이미지 획득을 위하여 영상 수집 컨베이어 구조를 갖는 장치를 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따라 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치는, 누에고치가 달려있는 회전섶이 공급되는 컨베이어부(10); 상기 컨베이어부(10)의 상부 상에서 일정 간격으로 이동하면서 회전섶의 모든 열에 대한 누에고치 이미지를 획득할 수 있게 하는 LED spot 조명부(20); 및 상기 컨베이어부(10)에 공급된 회전섶의 이동 경로에 따라서 영상 획득 지점에 도달하게 되면 회전섶의 누에고치 이미지를 획득하는 영상획득부(30);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 컨베이어부(10)는, 양측으로 이격 배치되는 한쌍의 컨베이어 판넬(11), 상기 한쌍의 컨베이어 판넬을 지면으로부터 이격된 위치하게 지지하는 컨베이어 받침부(12), 상기 한쌍의 컨베이어 판넬의 내측을 가로질러 배치되는 복수의 작동 롤러(13), 상기 한쌍의 컨베이어 판넬의 내측 상에서 복수의 작동 롤러를 통해 순환 운동하도록 결합된 컨베이어 벨트(14), 및 상기 컨베이어 벨트 상에 놓여진 상태에서 복수의 작동 롤러의 구동력에 따라 이동하는 영상획득판(15)을 포함한다.
본 발명에 의하면 앞서서 기재한 본 발명의 목적을 모두 달성할 수 있다.
본 발명에 따른 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치는 햇빛에 비추었을 때 불량 누에고치가 검게 나타나는 점에서 착안하여 누에고치에 조명을 비춘 영상을 이용한 알고리즘을 이용하여 불량을 판별한다.
즉, 본 발명은 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)을 이용하여 정상과 불량을 구별하는 알고리즘을 통해 불량을 판별한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치의 전체적인 사시도를 보인다.
도 2는 도 1 상에서 외부 커버가 제거된 상태에서 내부 구조를 보인다.
도 3은 신경망 알고리즘에 기반한여 누에고치 불량 발생 여부를 즉각적으로 판단 및 통보에 이용되는 누에고치 영상들을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1 상에서 외부 커버가 제거된 상태에서 내부 구조를 보인다.
도 3은 신경망 알고리즘에 기반한여 누에고치 불량 발생 여부를 즉각적으로 판단 및 통보에 이용되는 누에고치 영상들을 도시한 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성 및 작용을 상세히 설명한다. 본 발명에 따른 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치를 설명한다.
본 발명 상에서 섶은 '누에가 올라가 고치를 짓도록 마련해 놓은 짚이나 잎나무'를 말하는 것으로서, 잠족(蠶??)이라고도 한다. 잎나무로는 주로 싸리나무ㅇ솔가지ㅇ참나무 등을 사용하며, 누에가 들어가 고치를 짓는 칸의 간격이 알맞고 수도 많으며 습기를 어느 정도 흡수하고 손쉽게 만들되 오래 쓸 수 있으며 넣고 빼기가 편리해야 한다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치는 누에고치가 달려있는 회전섶이 공급되는 컨베이어부(10), 컨베이어부(10)에 공급된 회전섶의 이동 경로에 따라서 영상 획득 지점에 도달하게 되면 자동적으로 조명이 비춰진 회전섶의 누에고치 이미지를 획득하는 영상획득부(30), 컨베이어부(10)의 상부 상에서 일정 간격으로 이동하면서 회전섶의 모든 열에 대한 누에고치 이미지를 획득할 수 있게 하는 LED spot 조명부(20) 및 LED spot 조명부(20) 만으로 영상 획득이 쉽지 않을 경우를 대비해 설치해 놓은 할로겐 광원부(40), 컨베이어부(10)와 영상획득부(30) 등을 전체적으로 덮는 형태를 갖는 외부 케이스부(50) 및 영상 획득부(30)가 획득 및 제공하는 nㅧm개의 누에고치 이미지 중 어느 하나를 선택하여 신경망 모델에 입력하고, 신경망 모델로부터 누에고치 이미지에 대응되는 불량 누에고치 검출 결과를 획득하는 과정을 반복하여 수행하는 불량 판별부를 포함한다.
컨베이어부(10)는 양측으로 이격 배치되는 한쌍의 컨베이어 판넬(11), 한쌍의 컨베이어 판넬을 지면으로부터 소정 지점 상에서 위치하게 지지하는 컨베이어 받침부(12), 한쌍의 컨베이어 판넬의 내측을 가로질러 배치되는 복수의 작동 롤러(13), 한쌍의 컨베이어 판넬의 내측 상에서 복수의 작동 롤러를 통해 순환 운동하도록 결합된 컨베이어 벨트(14), 및 상기 컨베이어 벨트 상에 놓여진 상태에서 복수의 작동 롤러의 구동력에 따라 이동하는 영상획득판(15)을 포함한다. 영상획득판(15)은 회전섶 끼움부 기능을 한다.
상기 컨베이어부(10)는 nㅧm개의 다수의 누에고치가 2차원 매트릭스 형태로 달려있는 회전섶을 이송하되, 회전섶이 기 설정된 영상 획득 위치(IP)에 도달하면 회전섶 이송을 기 설정 시간 동안 일시 중지시킨 후 다시 이송시킨다.
LED spot 조명부(20)는 컨베이어부(10)의 길이 방향을 따라 일정 간격으로 이동하면서 컨베이어부(10)에 공급된 회전섶의 모든 열에 대한 누에고치 이미지를 획득할 수 있게 한다. 즉, LED spot 조명부(20)는 일렬 배치되는 m개의 LED 광원을 구비하고, m개의 LED 광원을 컨베이어부(10)내 영상 획득 위치(IP)의 상부 상에서 일정 간격으로 이동시키면서 회전섶의 열 단위로 LED 광이 조사될 수 있도록 한다.
영상 획득부(30)는 컨베이어부(10) 내 영상 획득 위치(IP)의 하부에 위치된다. 그리고 회전섶이 영상 획득 위치(IP)에 위치되고, LED 스팟 조명부(20)가 일정 간격으로 이동하면서 회전섶의 열 단위로 LED 광이 조사할 때마다 회전섶을 촬영 및 분석하는 동작을 반복 수행한다.
즉, n개의 회전섶 영상을 획득 및 분석하여, n개의 회전섶 영상 각각으로부터 m개의 누에고치 이미지를 열 단위로 획득함으로써, 최종적으로 nㅧm개의 누에고치 이미지를 획득 및 제공하도록 한다.
할로겐 광원부(40)는 한쌍의 컨베이어 판넬 상에 상하 방향을 따라 결합한 상태에서 지면 상에 지지하는 기능을 하는 복수의 지지 로드(41), 복수의 지지 로드 간의 상호 연결하는 복수의 수평 로드(42), 복수의 수평 로드 간을 연결하되 할로겐 광원(44)을 지지되도록 기능하는 광원 거치 로드(43)를 포함한다. 할로겐 광원부(40)는 LED 스팟 조명부(20) 만으로 영상 획득이 쉽지 않을 경우를 대비하여, LED 스팟 조명부(20)의 상부에 추가 설치되는 조명이다.
불량 판별부는 누에고치 이미지와 불량 상태 간 상관관계가 사전 학습된 신경망 모델을 구비한다. 영상 획득부(30)에서 획득 및 제공하는 nㅧm개의 누에고치 이미지 중 어느 하나를 선택하여 신경망 모델에 입력하고, 신경망 모델로부터 누에고치 이미지에 대응되는 불량 누에고치 검출 결과를 획득하는 과정을 반복하여 수행한다. 즉, nㅧm개의 누에고치 이미지를 신경망 모델을 통해 순차적으로 분석하여, nㅧm개의 누에고치 이미지 각각에 대응되는 nㅧm개의 불량 누에고치 검출 결과를 획득 및 출력하도록 한다. 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks) 형태로 구현되는 신경망 모델은 누에고치 이미지를 입력 조건으로 불량 상태를 출력 조건으로 가지는 다수의 학습 데이터를 통해 반복 학습하여, 학습 완료 시에 누에고치 이미지에 대응되는 불량 발생 여부를 즉각적으로 판단 및 통보할 수 있도록 한다.
획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치의 전체적인 작동 과정을 보면 다음과 같다.
누에고치가 달려있는 회전섶이 영상획득판에 놓여진 상태에서 컨베이어부(10)를 통해 이동하여 영상획득부(30)의 직상부에 위치한 영상 획득위치에 도달하게 되면 자동적으로 컨베이어 벨트(14)가 일정 시간 정지한다.
즉, 회전섶이 컨베이어 벨트(14)에 올려져 이동하다가 중간에 영상촬영부(30)의 상단에 위치하게 되면 적외선 센서로 감지되어 컨베이어 벨트가 자동으로 멈추게 된다.
이후에 회전섶 상부의 LED spot 조명부(20)가 켜지고, 영상획득부(30)에서는 LED spot 조명부(20)에 의해 조명이 비춰진 누에고치 이미지를 획득한다. LED spot 조명부(20)가 회전섶의 첫번째 격자 중앙에서부터 격자 크기 만큼 일정간격으로 움직이며 한 줄씩 고치에 조명을 조사하면 하부의 카메라인 영상촬영부(30)에서 그에 맞추어 사진을 촬영하는 형태로 이루어진다.
LED spot 조명부(20)는 일정 간격으로 이동하면서 회전섶의 모든 열에 대한 누에고치 이미지를 획득할 수 있게 한다. 회전섶의 마지막 줄까지 촬영이 끝날 경우에 LED spot 조명부(20)는 원래 위치로 되돌아오고 컨베이어 벨트가 다시 작동하면서 회전섶이 배출된다.
할로겐 광원부(40)는 LED 조명부 만으로 영상 획득이 쉽지 않을 경우를 대비해 설치해놓은 조명장치이다.
본 발명에 따른 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치는 햇빛에 비추었을 때 불량 누에고치가 검게 나타나는 점에서 착안하여 누에고치에 조명을 비춘 영상을 이용한 신경망 알고리즘을 이용하여 불량을 판별한다.
도 3에서와 같이, 불량 누에고치의 경우는 누에고치에 LED 광을 집중 조명할 때 정상 누에고치와 달리 매우 검게 표현되는 부분이 발생하는 특징이 있음을 알 수 있다. 이에 본 발명은 정상 누에고치에 대응되는 누에고치 이미지와 불량 누에고치에 대응되는 누에고치 이미지를 일정 비율로 획득 및 학습시킴으로써, 앞서 설명된 신경망이 누에고치 이미지에 기반한여 누에고치 불량 발생 여부를 즉각적으로 판단 및 통보할 수 있도록 한다.
이상 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 실시예는 본 발명의 취지 및 범위를 벗어나지 않고 수정되거나 변경될 수 있으며, 본 기술분야의 통상의 기술자는 이러한 수정과 변경도 본 발명에 속하는 것임을 알 수 있을 것이다.
10 : 컨베이어부
20 : LED spot 조명부
30 : 영상획득부
40 : 할로겐 광원부
50 : 외부 케이스부
20 : LED spot 조명부
30 : 영상획득부
40 : 할로겐 광원부
50 : 외부 케이스부
Claims (2)
- 누에고치가 달려있는 회전섶이 공급되는 컨베이어부(10);
상기 컨베이어부(10)의 상부 상에서 일정 간격으로 이동하면서 회전섶의 모든 열에 대한 누에고치 이미지를 획득할 수 있게 하는 LED spot 조명부(20);
상기 컨베이어부(10)에 공급된 회전섶의 이동 경로에 따라서 영상 획득 지점에 도달하게 되면 회전섶의 누에고치 이미지를 획득하는 영상획득부(30);
상기 LED spot 조명부(20)의 상부에 추가 설치되는 할로겐 광원부(40); 및
상기 영상 획득부(30)가 획득하여 제공하는 2차원 배열 형태를 갖는 누에고치 이미지 중 어느 하나를 선택하여 신경망 모델에 입력하고, 신경망 모델로부터 누에고치 이미지에 대응되는 불량 누에고치 검출 결과를 획득하는 과정을 반복하여 수행하는 불량 판별부를 포함하고,
상기 할로겐 광원부(40)는 한쌍의 컨베이어 판넬 상에 상하 방향을 따라 결합한 상태에서 지면 상에 지지하는 기능을 하는 복수의 지지 로드(41), 복수의 지지 로드 간의 상호 연결하는 복수의 수평 로드(42) 및 복수의 수평 로드 간을 연결하되 할로겐 광원(44)을 지지되도록 기능하는 광원 거치 로드(43)를 포함하고,
상기 불량 판별부는, 누에고치 이미지와 불량 상태 간 상관관계가 사전 학습된 신경망 모델을 구비하고, 2차원 배열 형태를 갖는 누에고치 이미지를 신경망 모델을 통해 순차적으로 분석하여, 누에고치 이미지 각각에 대응되는 불량 누에고치 검출 결과를 획득 및 출력하도록 하는 것을 특징으로 하는 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 컨베이어부(10)는,
양측으로 이격 배치되는 한쌍의 컨베이어 판넬(11), 상기 한쌍의 컨베이어 판넬을 지면으로부터 이격된 위치하게 지지하는 컨베이어 받침부(12), 상기 한쌍의 컨베이어 판넬의 내측을 가로질러 배치되는 복수의 작동 롤러(13), 상기 한쌍의 컨베이어 판넬의 내측 상에서 복수의 작동 롤러를 통해 순환 운동하도록 결합된 컨베이어 벨트(14), 및 상기 컨베이어 벨트 상에 놓여진 상태에서 복수의 작동 롤러의 구동력에 따라 이동하는 영상획득판(15)을 포함하는, 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치.
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|---|---|---|---|
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| KR1020210179633A KR102586243B1 (ko) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 획득 영상을 이용한 불량 누에고치 판별장치 |
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Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| KR101341815B1 (ko) * | 2012-12-04 | 2014-01-06 | 대한민국 | 초분광 영상처리를 이용한 종자 선별 장치 |
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-
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Patent Citations (1)
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| KR20230090668A (ko) | 2023-06-22 |
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