KR20200111648A - Method, Apparatus and System for monitoring and growing of plant - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for plant monitoring, and a plant cultivation system. The apparatus and the method for plant monitoring, and the plant cultivation system of the present invention obtain an image by sequentially irradiating visible light and near-infrared light to a plant, and measure a plant size by masking a plant portion from the image irradiated with the near-infrared light. Meanwhile, the apparatus and the method for plant monitoring, and the plant cultivation system derive a component value of the plant through RGB analysis after applying the masked image to the image irradiated with the visible light. According to the present invention, plant growth conditions are controlled using the plant size and the component value. The plant monitoring apparatus comprises a first light source, a second light source, an imaging means, and an image analyzer.

Description

식물 모니터링 및 재배 방법, 장치 및 시스템{Method, Apparatus and System for monitoring and growing of plant}Plant monitoring and cultivation method, apparatus and system {Method, Apparatus and System for monitoring and growing of plant}

본 발명은 가시광선과 근적외선을 이용한 이미지 분석으로 식물의 생장 단계별 크기 및 성분값을 모니터링하고 모니터링한 값을 피드백 받아 식물의 생장 조건을 제어하는 식물 모니터링 및 재배 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a plant monitoring and cultivation method, apparatus, and system that monitors the size and component values of plants at each stage of growth by image analysis using visible and near-infrared rays, and receives feedback from the monitored values to control plant growth conditions.

기후변화, 사막화 등과 같이 인간이 제어하기 어려운 환경적 요인들에 의해 식물을 재배할 수 있는 공간이 점차적으로 줄어들고 있다. 또한, 집중호우, 태풍, 가뭄, 지구온난화 등 기상이변으로 인하여 농작물의 안정적인 공급에 차질을 빚는 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 안정적으로 농작물을 공급하기 위해 식물공장, 그린하우스 재배, 컨테이너 재배 등의 시설 재배 기법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다.The space for planting is gradually decreasing due to environmental factors that are difficult for humans to control, such as climate change and desertification. In addition, extreme weather conditions such as torrential rains, typhoons, droughts, and global warming frequently disrupt the stable supply of crops. Therefore, various studies on facility cultivation techniques such as plant factories, green house cultivation, and container cultivation are being conducted in order to stably supply crops.

일례로, 식물공장은 최첨단 고효율 에너지 기술을 결합해 실내에서 다양한 고부가가치의 농산물을 대량 생산할 수 있는 농업 시스템이다. 식물공장은 빛, 온도, 습도, 이산화탄소 농도 및 배양액 등의 환경을 인위적으로 조절해 농작물을 계획 생산한다. 식물공장은 주로 LED와 분무장치에 의한 실내 식물재배 시스템을 이용한 전형적인 저탄소 녹색 사업을 가능하게 한다.For example, a plant factory is an agricultural system that can mass-produce a variety of high value-added agricultural products indoors by combining cutting-edge high-efficiency energy technology. Plant factories plan and produce crops by artificially controlling the environment such as light, temperature, humidity, carbon dioxide concentration and culture medium. Plant factories enable a typical low-carbon green business using indoor plant cultivation systems mainly by LEDs and spraying devices.

식물공장 뿐만 아니라 그린하우스 재배, 컨테이너 재배 등의 시설 재배 농법은 지하공간, 건물 내부, 컨테이너 내부에 주로 조성되기 때문에 인간이 제어할 수 없는 환경적 요인으로부터 독립될 수 있다. 예상치 못한 기후의 변화와 계절에 구애 받지 않고 자연광에만 의존하는 농장보다 더욱 빠른 시간에 깨끗하고 신선하며, 균일한 고품질의 식물을 대량으로 생산할 수 있다. 또한, 외부와 밀폐되어 있어서 해충의 피해가 없으므로 농약에 따른 불안도 없는 안전한 제품을 생산할 수 있다.Plant factories as well as facility cultivation methods such as green house cultivation and container cultivation are mainly developed in underground spaces, inside buildings, and inside containers, so they can be independent from environmental factors that cannot be controlled by humans. It can produce clean, fresh, uniform, high-quality plants in large quantities in a faster time than farms that rely solely on natural light, regardless of unexpected climate changes and seasons. In addition, since it is sealed with the outside, there is no damage from pests, so it can produce a safe product without anxiety caused by pesticides.

시설 재배 기법은 환경의 개선에도 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 왔다. 예를 들어 대한민국 등록특허공보 제10-959994호에 개시된 바와 같이, 도시 대기 중에 급증하고 있는 이산화탄소를 포집하여 식물공장에 공급함으로써 도시의 온실가스를 절감할 수 있으며, LED를 광원으로 활용하므로 1년 내내 지속적으로 식물을 재배할 수 있어 식량의 안정적인 확보가 가능할 뿐만 아니라, 에너지를 절감할 수도 있다.Facility cultivation techniques have been known to have a positive effect on environmental improvement. For example, as disclosed in Korean Registered Patent Publication No. 10-959994, it is possible to reduce greenhouse gas in cities by collecting carbon dioxide that is rapidly increasing in the urban atmosphere and supplying it to plant factories, and since LED is used as a light source, one year Plants can be cultivated continuously throughout the year, which not only ensures stable food, but also saves energy.

한편, 시설 내부에서 지속적으로 생장하는 식물들을 관리하기 위해서는 식물의 생장정보를 확인하고 관리 시스템에 피드백을 주는 과정이 수행될 필요가 있한다. 대한민국 공개특허공보 제2013-0015278호에 개시된 식물 생장 모니터링 방법은 촬영부가 식물의 화상을 촬영하면 제어부는 연산부가 이를 계산하여 식물의 크기를 측정하도록 제어하며, 측정된 데이터는 데이터 저장부에 저장되어 식물의 크기를 측정하는 방식으로, 수작업으로 식물의 크기를 측정하는 방식에 비해 효율적이다. 그러나, 촬영된 이미지에서 식물과 배경 간의 경계가 명확하게 구분되지 않은 상태에서 식물의 크기를 계산하기 위해서는 고도의 이미지 프로세싱을 위한 복잡하고 무거운 알고리즘 및 분석 장비가 요구된다.On the other hand, in order to manage plants that continuously grow inside the facility, it is necessary to perform a process of confirming plant growth information and giving feedback to the management system. In the method for monitoring plant growth disclosed in Korean Patent Application Publication No. 2013-0015278, when a photographing unit captures an image of a plant, the control unit controls the calculation unit to measure the size of the plant, and the measured data is stored in the data storage unit. It is a method of measuring the size of a plant, which is more efficient than the method of manually measuring the size of a plant. However, in order to calculate the size of a plant in a state in which the boundary between the plant and the background is not clearly distinguished in the photographed image, a complex and heavy algorithm and analysis equipment for advanced image processing are required.

한편 기기분석 장치를 이용하여 식물의 기능성 성분을 측정함으로써 식물의 생장 및 품질을 직접 측정할 수 있는 방법이 사용되고 있다. 이러한 방법은 식물의 잎을 건조한 후 파쇄, 추출 등의 전처리를 거쳐, HPLC(high pressure liquid chromatography) 시스템을 이용하여 기능성 성분을 측정하는 방식으로서, 표본 측정만이 가능하고 장비의 가격이 고가이며, 측정시간이 오래 걸리는 단점이 있다.Meanwhile, a method capable of directly measuring the growth and quality of plants by measuring functional components of plants using an instrument analysis device has been used. This method is a method of measuring functional components using a high pressure liquid chromatography (HPLC) system after drying the leaves of a plant, crushing, and extracting the leaves of the plant, and the cost of the equipment is high. There is a disadvantage that it takes a long time to measure.

이미지를 이용한 생장 정보의 확인은 빠르게 그 결과를 확인하고 피드백할 수 있지만, 정밀한 이미지의 확보가 우선되어야 양질의 DB 확보 및 생장정보의 정확한 분석이 가능하다. 그러므로, 이미지를 이용하여 생장 정보를 확인하는 방법은 정밀한 이미지의 추출에 가장 큰 중점을 두어야한다.Confirmation of growth information using an image can quickly confirm the result and give feedback, but securing a high-quality DB and accurate analysis of growth information is possible only when securing a precise image is prioritized. Therefore, the method of confirming growth information using an image should put the greatest emphasis on extracting a precise image.

대한민국 특허 공개 2013-0015278호 (2013. 02. 14)Korean Patent Publication No. 2013-0015278 (2013. 02. 14)

본 발명은 위와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 식물의 이미지에서 식물 피사체 부위와 배경 부위의 경계를 명확하게 구분하여 생육 상태 분석을 용이하게 수행할 수 있는 식물 모니터링 및 재배 방법, 장치 및 시스템을 제공하는 것이다.The present invention has been proposed to solve the problems of the prior art as described above, and a plant monitoring and cultivation method capable of easily performing a growth state analysis by clearly distinguishing the boundary between a plant subject part and a background part in an image of a plant, It is to provide devices and systems.

위의 과제를 해결하기 위한 본 발명은 일 실시예로, 가시광선을 조사하는 제1광원;과, 근적외선을 조사하는 제2광원;과, 상기 제1광원의 가시광선이 조사된 식물 피사체로부터 제1 이미지를 획득하고, 상기 제2광원의 근적외선이 조사된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 촬상 수단; 및 상기 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리하여 제3 이미지를 획득하는 이미지 프로세싱 모듈과, 상기 제3 이미지에서 피사체 부위의 크기를 측정하는 계산 모듈이 구비되는 이미지 분석기를 포함하는 식물 모니터링 장치를 제안한다.The present invention for solving the above problem is an embodiment, a first light source for irradiating visible light; And, a second light source for irradiating near-infrared light; And, from the plant subject irradiated with visible light of the first light source. Imaging means for acquiring one image and acquiring a second image of the subject to which the near-infrared ray of the second light source is irradiated; And an image processing module that obtains a third image by masking a subject part from the second image, and an image analyzer including a calculation module that measures the size of the subject part from the third image. do.

상기 이미지 프로세싱 모듈은, 상기 마스킹 처리 이전에, 상기 제2 이미지에서 청색 계열의 픽셀을 약화시키는 이미지 처리를 더 수행할 수 있다.The image processing module may further perform image processing to attenuate blue pixels in the second image before the masking process.

상기 마스킹 처리는, 상기 제2 이미지를 구성하는 각 픽셀을 값을 미리 정해진 문턱값(threshold value)과 비교하여 피사체를 나타내는 제1 픽셀들과 배경을 나타내는 제2 픽셀들로 구분되도록 픽셀들을 세팅할 수 있다.In the masking process, pixels are set to be divided into first pixels representing a subject and second pixels representing a background by comparing a value of each pixel constituting the second image with a predetermined threshold value. I can.

본 발명은 다른 일 실시예로, 상기 식물 모니터링 장치;와, 적어도 하나의 LED를 포함하며 식물 생장을 위한 광 스펙트럼을 제공하는 주 광원; 및 상기 식물 모니터링 장치가 제공한 피사체 크기에 기초하여 상기 주 광원의 광 세기 및 광 파장 중 적어도 하나를 조정하는 컨트롤러를 포함하는 식물 재배 시스템을 제안한다.In another embodiment, the present invention includes the plant monitoring device; and, a main light source including at least one LED and providing a light spectrum for plant growth; And a controller that adjusts at least one of the light intensity and the light wavelength of the main light source based on the size of the subject provided by the plant monitoring device.

본 발명은 다른 일 실시예로, 가시광선을 조사하는 제1광원;과, 근적외선을 조사하는 제2광원;과, 상기 제1광원의 가시광선이 조사된 식물 피사체로부터 제1 이미지를 획득하고, 상기 제2광원의 근적외선이 조사된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 촬상 수단; 및 상기 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리하여 제3 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지에서 상기 제3 이미지의 배경 부위에 상응하는 부분을 제거한 제4 이미지를 획득하는 이미지 프로세싱 모듈과, 상기 제4 이미지의 분석 결과를 기초로 식물의 성분 상태를 도출하는 계산 모듈을 포함하는 이미지 분석기를 포함하는 식물 모니터링 장치를 제안한다.According to another embodiment of the present invention, a first light source that irradiates visible light; and a second light source that irradiates near-infrared light; and, obtaining a first image from a plant subject irradiated with visible light of the first light source, Imaging means for obtaining a second image of the subject irradiated with near-infrared rays of the second light source; And an image processing module that obtains a third image by masking a subject part from the second image, and obtains a fourth image by removing a part corresponding to the background part of the third image from the first image. 4 We propose a plant monitoring device including an image analyzer including a calculation module that derives the state of a plant component based on the analysis result of the image.

상기 이미지 분석기는, 상기 제4 이미지의 RGB 값과 미리 준비된 RGB-성분 테이블을 비교하여 식물의 성분 상태를 도출하거나, 상기 제4 이미지의 RGB 값을 미리 준비된 RGB-성분 관계식에 대입하여 식물의 성분 상태를 도출할 수 있다.The image analyzer, by comparing the RGB value of the fourth image and a previously prepared RGB-component table to derive a plant component state, or by substituting the RGB value of the fourth image into a pre-prepared RGB-component relation, State can be derived.

상기 이미지 프로세싱 모듈은, 상기 마스킹 처리 이전에, 상기 제2 이미지에서 청색 계열의 픽셀을 약화시키는 이미지 처리를 더 수행할 수 있다.The image processing module may further perform image processing to attenuate blue pixels in the second image before the masking process.

상기 마스킹 처리는, 상기 제2 이미지를 구성하는 각 픽셀을 값을 미리 정해진 문턱값(threshold value)과 비교함으로써 피사체를 나타내는 제1 픽셀들과 배경을 나타내는 제2 픽셀들로 구분되도록 픽셀들을 세팅할 수 있다.In the masking process, pixels are set to be divided into first pixels representing a subject and second pixels representing a background by comparing a value of each pixel constituting the second image with a predetermined threshold value. I can.

본 발명은 다른 일 실시예로, 제5항의 식물 모니터링 장치;와, 적어도 하나의 LED를 포함하며 식물 생장을 위한 광 스펙트럼을 제공하는 주 광원; 및 상기 식물 모니터링 장치가 제공한 성분 상태에 기초하여 상기 주 광원의 광 세기 및 광 파장 중 적어도 하나를 조정하는 컨트롤러를 포함하는 식물 재배 시스템을 제안한다.The present invention is another embodiment, the plant monitoring device of claim 5; And, a main light source including at least one LED and providing a light spectrum for plant growth; And it proposes a plant cultivation system comprising a controller for adjusting at least one of the light intensity and the light wavelength of the main light source based on the state of the component provided by the plant monitoring device.

본 발명은, 다른 일 실시예로, 가시광선이 조사된 피사체의 제1 이미지를 획득하는 단계;와, 근적외선이 조사된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 단계;와, 상기 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리한 제3 이미지를 획득하는 단계;와, 상기 제3 이미지에서 피사체 부위의 크기를 측정하는 단계;와, 상기 제1 이미지에서 상기 제3 이미지의 배경 부위에 상응하는 부분을 제거한 제4 이미지를 획득하는 단계;와, 상기 상기 제4 이미지의 분석 결과를 기초로 식물의 성분 상태를 도출하는 단계; 및 상기 측정된 피사체 부위의 크기 및 상기 도출된 식물 성분 상태를 기초로 식물 생장을 위한 주 광원의 광 세기 및 광 파장 중 적어도 하나를 조정하는 단계를 포함하는 식물 재배 방법을 제안한다.In another embodiment, the present invention provides, in another embodiment, obtaining a first image of a subject irradiated with visible light; and obtaining a second image of the subject irradiated with near-infrared rays; and, in the second image, the subject is Acquiring a third image in which a portion is masked; and, measuring the size of a subject portion in the third image; and removing a portion corresponding to a background portion of the third image from the first image 4 acquiring an image; and deriving a state of a plant component based on the analysis result of the fourth image; And adjusting at least one of a light intensity and a light wavelength of a main light source for plant growth based on the measured size of the subject part and the derived state of the plant component.

상기 마스킹 처리 이전에, 상기 제2 이미지를 가공하여(processing) 청색 계열의 픽셀을 약화시키는 단계를 더 포함할 수 있다.Before the masking process, the step of processing the second image to weaken the blue-based pixel may be further included.

상기 마스킹 처리는, 상기 제2 이미지를 구성하는 각 픽셀을 값을 미리 정해진 문턱값(threshold value)과 비교함으로써 피사체를 나타내는 제1색상의 픽셀들과 배경을 나타내는 제2색상의 픽셀들로 구분할 수 있다.In the masking process, each pixel constituting the second image can be divided into pixels of a first color representing a subject and pixels of a second color representing a background by comparing a value with a predetermined threshold value. have.

상기 식물의 성분 상태 도출 단계는, 상기 제4 이미지를 분석하여 도출한 RGB 값과 미리 준비된 RGB-성분 테이블을 비교하여 식물의 성분 상태를 도출할 수 있다. In the step of deriving the component state of the plant, the component state of the plant may be derived by comparing the RGB value derived by analyzing the fourth image with a previously prepared RGB-component table.

상기 RGB-성분 테이블은, 상기 제4 이미지의 RGB 값과 실제 측정한 식물의 성분 값을 저장하는 단계를 주기적으로 반복하여 생성될 수 있다.The RGB-component table may be generated by periodically repeating the steps of storing the RGB values of the fourth image and the actually measured plant component values.

상기 근적외선의 파장 영역은 0.7 ~ 1.3 ㎛의 범위로 정의될 수 있다.The wavelength region of the near-infrared ray may be defined in the range of 0.7 to 1.3 μm.

본 발명의 실시예들에 의하면 복잡하고 무거운 이미지 프로세싱 알고리즘이나 장비가 없이도 식물의 생장 상태를 용이하게 모니터링할 수 있다. According to embodiments of the present invention, it is possible to easily monitor the growth state of plants without the need for complex and heavy image processing algorithms or equipment.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 식물 모니터링 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1의 식물 모니터링 장치에 대한 상세 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 식물 모니터링 장치의 구성도이다.
도 4는 도 3의 식물 모니터링 장치에 대한 상세 블록도이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 식물 모니터링 장치의 구성도이다.
도 6은 도 5의 식물 모니터링 장치에 대한 상세 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 식물 재배 장치의 구성도이다.
도 8는 도 7의 식물 재배 장치에 대한 상세 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 식물 모니터링 방법의 전처리 과정에 관한 플로우챠트이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 식물 재배 방법의 플로우챠트이다.
1 is a block diagram of a plant monitoring device according to an embodiment of the present invention.
2 is a detailed block diagram of the plant monitoring device of FIG. 1.
3 is a block diagram of a plant monitoring device according to another embodiment of the present invention.
4 is a detailed block diagram of the plant monitoring device of FIG. 3.
5 is a block diagram of a plant monitoring device according to another embodiment of the present invention.
6 is a detailed block diagram of the plant monitoring device of FIG. 5.
7 is a block diagram of a plant cultivation apparatus according to an embodiment of the present invention.
8 is a detailed block diagram of the plant cultivation apparatus of FIG. 7.
9 is a flowchart illustrating a pretreatment process of a plant monitoring method according to an embodiment of the present invention.
10 is a flow chart of a plant cultivation method according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present invention. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it is to be understood to include all changes, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it is understood that it is directly connected to or may be connected to the other component, but other components may exist in the middle. Should be.

반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle.

본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 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 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present specification are only used to describe specific embodiments and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, processes, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the possibility of addition or presence of elements or numbers, processes, operations, components, parts, or combinations thereof is not preliminarily excluded.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms including technical or scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in this application. Does not.

본 명세서에서 기재한 모듈(MODULE)이란 용어는 특정한 기능이나 동작을 처리하는 하나의 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드 웨어 및 소프트웨어의 결합을 의미할 수 있다.The term “MODULE” described herein refers to a unit that processes a specific function or operation, and may mean hardware or software, or a combination of hardware and software.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. The terms or words used in the present specification and claims are not limited to their usual or dictionary meanings and should not be interpreted, and the inventor may appropriately define the concept of terms in order to describe his own invention in the best way. Based on the principle that there is, it should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.

또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. In addition, unless there are other definitions in the technical terms and scientific terms used, they have the meanings commonly understood by those of ordinary skill in the art to which this invention belongs, and the gist of the present invention in the following description and accompanying drawings Descriptions of known functions and configurations that may be unnecessarily obscure will be omitted.

다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.The drawings introduced below are provided as examples in order to sufficiently convey the spirit of the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the present invention is not limited to the drawings presented below and may be embodied in other forms. In addition, the same reference numbers throughout the specification indicate the same elements. It should be noted that the same elements in the drawings are indicated by the same reference numerals wherever possible.

이하 본 명세서에 첨부된 도면을 참고로 상세히 설명한다.Hereinafter, it will be described in detail with reference to the accompanying drawings in the present specification.

<실시예 1><Example 1>

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 식물 모니터링 장치의 구성도이고, 도 2는 도 1의 구성을 상세하게 표시한 블록도이다.1 is a configuration diagram of a plant monitoring device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of FIG. 1 in detail.

도 1에서 보듯, 일 실시예의 식물 모니터링 장치(100)는 가시광선을 조사하는 제1광원(110)과, 근적외선을 조사하는 제2광원(120)과, 디지털 방식의 촬상 수단(130)와, 피사체의 크기를 측정하는 이미지 분석기(140)를 포함하여 이루어진다.As shown in FIG. 1, the plant monitoring apparatus 100 according to an embodiment includes a first light source 110 for irradiating visible light, a second light source 120 for irradiating near-infrared rays, a digital imaging means 130, It comprises an image analyzer 140 for measuring the size of the subject.

통상적으로 식물의 잎은 가시광선 영역에서 적색 및 청색 계열의 파장은 흡수하므로 제1광원(110)을 조사하고 촬영한 이미지는 주로 녹색의 색상이 주를 이룬다. 또한 식물의 잎 내부의 세포들은 적외선 중에서 특히 0.7 ~ 1.3 ㎛ 영역의 근적외선(Near Infrared, NIR)에 높은 반사율을 보이므로, 제2광원(120)은 적외선 중에서 근적외선을 조사하는 것이 바람직하다. 다만 식물의 종류와 특성에 따라 반사율이 높은 적외선 구간은 일부 상이할 수 있으므로 0.7 ~ 1.3 ㎛ 영역의 적외선은 하나의 예에 불과하며, 제2광원(120)이 방출하는 파장 영역은 적외선 구간 내에서 적절하게 조정될 수 있다.In general, the leaves of plants absorb red and blue wavelengths in the visible light region, so the first light source 110 is irradiated and the photographed image is mainly green. In addition, since the cells inside the leaves of the plant show high reflectance to near infrared (NIR) in the region of 0.7 to 1.3 μm among infrared rays, the second light source 120 is preferably irradiated with near infrared rays among infrared rays. However, depending on the type and characteristics of plants, the infrared section with high reflectivity may be partially different, so the infrared ray in the 0.7 ~ 1.3 µm region is only an example, and the wavelength region emitted by the second light source 120 is within the infrared ray section. Can be adjusted accordingly.

본 발명의 모든 실시예에서 제1광원(110)과 제2광원(120)을 구분한 것은 각 광원(110 또는 120)의 광 조사 파장 영역을 논리적으로 구분하기 위함이며 반드시 물리적으로 2개 종류의 광원이 구비되어야 하는 것은 아니다. 따라서 하나의 광원으로 두 종류의 파장 영역을 각각 제공할 수 있다면 이 역시 본 발명에서 말하는 제1광원(110)과 제2광원(120)을 구비한 것으로 간주될 수 있다. In all embodiments of the present invention, the first light source 110 and the second light source 120 are separated to logically divide the light irradiation wavelength range of each light source 110 or 120, and must be physically divided into two types. It is not necessary to have a light source. Therefore, if two types of wavelength ranges can be provided by one light source, this can also be regarded as having the first light source 110 and the second light source 120 in the present invention.

보다 구체적인 예로서, 단일의 광원과 특정 구간의 파장만을 투과하게 해주는 파장 필터링 수단을 통해 가시광선과 적외선을 각각 구분지어 제공할 수 있다면 본 발명의 권리범위에 모두 포함되는 것으로 보아야 한다. 이러한 파장 필터링 수단의 예로 셀로판(cellophane), 무기형광체(inorganic phosphors)가 도포된 필름, 양자점(Quantum dot)이 도포된 필름, 페로브스카이트(Perovskite)가 도포된 필름 등을 들 수 있다.As a more specific example, if visible light and infrared light can be separately provided through a single light source and a wavelength filtering means that transmits only a wavelength of a specific section, it should be considered to be included in the scope of the present invention. Examples of such wavelength filtering means include cellophane, a film coated with inorganic phosphors, a film coated with quantum dots, and a film coated with Perovskite.

따라서 제1광원(110)으로 발광다이오드(LED), 할로겐램프, 형광등, 백열등과 같은 인공 광원이 사용될 수도 있고, 태양광과 같은 자연 광원이 사용될 수도 있으며, 위와 같은 인공 광원과 자연 광원이 함께 사용될 수도 있다.Therefore, as the first light source 110, an artificial light source such as a light emitting diode (LED), a halogen lamp, a fluorescent lamp, and an incandescent lamp may be used, or a natural light source such as sunlight may be used, and the artificial light source and the natural light source as described above may be used together. May be.

촬상 수단(130)은 제1광원(110)의 가시광선이 조사된 식물 피사체로부터 제1 이미지를 획득하고, 상기 제2광원(120)의 적외선이 조사된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 디지털 카메라이다. 촬상 수단(130)의 이미지 센서로 전하결합소자(Charge-Coupled Device, CCD), 상보형금속산화반도체(Complementary metal-oxide semiconductor, CMOS), 밀착형 화상 감지기(Contact Image Sensor, CIS)의 타입이 사용될 수 있으며 그 외에 어떠한 종류의 이미지 센서라도 무방하다.The imaging means 130 is a digital device that acquires a first image from a plant subject irradiated with visible light from the first light source 110, and obtains a second image of the subject irradiated with infrared rays from the second light source 120. It's a camera. The image sensor of the imaging means 130 includes a charge-coupled device (CCD), a complementary metal-oxide semiconductor (CMOS), and a contact image sensor (CIS). It can be used, and any other type of image sensor is fine.

촬상 수단(130)이 촬영한 이미지에서 피사체의 형상이 배경과 보다 분명하게 구분되도록 하기 위해 가급적 촬영 전에 피사체의 후면에는 광 흡수가 원활한 재질 또는 색상의 배경판이 설치되는 것이 바람직하다. In the image captured by the imaging means 130, in order to more clearly distinguish the shape of the subject from the background, it is preferable that a background plate of a material or color having a smooth light absorption is installed on the rear surface of the subject as much as possible before photographing.

이미지 분석기(140)는 상기 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리하여 제3 이미지를 획득하는 이미지 프로세싱 모듈(14)과, 상기 제3 이미지에서 마스킹된 피사체 부위의 크기를 측정하는 계산 모듈(15)을 포함한다. The image analyzer 140 includes an image processing module 14 that obtains a third image by masking a subject part from the second image, and a calculation module 15 that measures the size of the subject part masked from the third image. Includes.

피사체 부위의 크기를 측정한다 함은, 피사체 부위의 가로 또는 세로 방향의 길이를 측정하는 것을 가리킬 수도 있고, 피사체 부위가 차지하는 면적을 계산하는 것을 가리킬 수도 있다.Measuring the size of the subject part may refer to measuring the length of the subject part in the horizontal or vertical direction, or may refer to calculating the area occupied by the subject part.

마스킹 처리라 함은, 피사체와 배경의 경계를 구분짓는 이미지 처리 프로세스를 말한다. 이미지 프로세싱 모듈(14)은 상기 제2 이미지를 구성하는 각 픽셀의 값을 미리 정해진 문턱값(threshold value)과 비교하고, 피사체를 나타내는 제1 픽셀들과 배경을 나타내는 제2 픽셀들로 구분되도록 각 픽셀들을 세팅한다. 일례로, 이미지 프로세싱 모듈(14)은 피사체를 나타내는 제1 픽셀들은 흰색으로 세팅하고 배경을 나타내는 제2 픽셀들은 검은색으로 세팅할 수 있다. 다만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 피사체와 배경을 명확히 구분할 수 있다면 사용자가 원하는 임의의 2가지 색상으로 세팅도 가능하다.Masking processing refers to an image processing process that separates the boundary between a subject and a background. The image processing module 14 compares the value of each pixel constituting the second image with a predetermined threshold value, and divides each pixel into first pixels representing a subject and second pixels representing a background. Set the pixels. For example, the image processing module 14 may set first pixels representing a subject to white and second pixels representing a background to black. However, the present invention is not necessarily limited thereto, and if the subject and the background can be clearly distinguished, it is possible to set the color to any two colors desired by the user.

상기 마스킹 처리 이전에, 이미지 프로세싱 모듈(14)은 상기 제2 이미지에서 청색 계열의 픽셀을 약화시키는 이미지 처리를 더 수행할 수 있다. 다시 말해, 적외선 계열의 빛이 조사된 파사체의 이미지에서, 다수의 적색 계열 픽셀에서 소수의 청색 계열 픽셀을 약화시킴으로써 피사체와 배경 간 색상의 대비가 더욱 분명해 지도록 한다. 이를 위해, 픽셀값 중 적색 계열의 값에서 청색 계역을 값을 적절한 가중치를 가지고 빼주는 아래의 알고리즘이 적용될 수 있다. Prior to the masking process, the image processing module 14 may further perform image processing to attenuate blue pixels in the second image. In other words, in the image of the projectile irradiated with infrared light, the color contrast between the subject and the background becomes more clear by weakening a few blue pixels from a plurality of red pixels. To this end, the following algorithm may be applied to subtract the blue range value from the red color range value among the pixel values with an appropriate weight.

NEW CHANNEL = RED - k * BLUE (k는 미리 정해진 가중치값)NEW CHANNEL = RED-k * BLUE (k is a predetermined weight value)

한편, 하나의 예로서, 이미지 프로세싱 모듈(14) 및 계산 모듈(15)은 범용 개인용 컴퓨터(personal computer, PC)에서 구동되는 소프트웨어 프로그램으로 구현될 수 있다. 이 경우, 이미지 분석기(140)는 이미지 프로세싱 모듈(14) 및 계산 모듈(15)을 탑재한 소프트웨어 프로그램을 실행하는 데스크톱 PC, 노트북 PC, 또는 서버 컴퓨터로 간주된다. Meanwhile, as an example, the image processing module 14 and the calculation module 15 may be implemented as software programs running on a general-purpose personal computer (PC). In this case, the image analyzer 140 is regarded as a desktop PC, a notebook PC, or a server computer executing a software program equipped with the image processing module 14 and the calculation module 15.

다른 예로서, 이미지 프로세싱 모듈(14) 및 계산 모듈(15)은 ROM, PROM, EPROM, EEPROM, 플래시메모리 등의 비휘발성 메모리에 펌웨어 형태로 임베디드(embedded)되는 소프트웨어로 구현될 수 있다. As another example, the image processing module 14 and the calculation module 15 may be implemented as software embedded in a nonvolatile memory such as ROM, PROM, EPROM, EEPROM, and flash memory in the form of firmware.

제1광원(110), 제2광원(120) 및 촬상 수단(130)이 함께 장착되어 디지털 카메라 또는 폐쇄회로 카메라 등과 같은 하나의 기기(100)로 구현될 경우, 그 기기(100)는 촬영된 이미지 데이터를 이미지 분석기(140)로 전송하기 위하여 유선 또는 무선의 통신 모듈(12)을 더 구비할 수 있다. 또한 기기(100)는 제1광원(110), 제2광원(120) 및 촬상 수단(130)을 미리 설정된 알고리즘에 따라 순차적으로 제어하기 위한 제어 모듈(11)을 더 구비할 수 있다. When the first light source 110, the second light source 120 and the imaging means 130 are mounted together and implemented as a single device 100 such as a digital camera or a closed circuit camera, the device 100 is A wired or wireless communication module 12 may be further provided to transmit image data to the image analyzer 140. In addition, the device 100 may further include a control module 11 for sequentially controlling the first light source 110, the second light source 120, and the imaging unit 130 according to a preset algorithm.

도면에 도시되지는 않았지만 제1광원(110), 제2광원(120) 및 촬상 수단(130)이 하나의 기기가 아니라 개별적으로 구현되는 실시예를 상정해 볼 수도 있다. 이 경우, 제1광원(110), 제2광원(120) 및 촬상 수단(130)은 각각 서로 간에 또는 이미지 분석기(140)와 커뮤니케이션하기 위한 통신 모듈(도면에 미도시)을 각각 구비하여야 하며, 이미지 분석기(140)의 제어 모듈(도면에 미도시)이 전송하는 제어 신호에 따라 동작될 수 있다.Although not shown in the drawings, an embodiment in which the first light source 110, the second light source 120, and the imaging unit 130 are implemented individually, rather than a single device, may be assumed. In this case, the first light source 110, the second light source 120 and the imaging means 130 must each have a communication module (not shown in the drawing) for communicating with each other or with the image analyzer 140, It may be operated according to a control signal transmitted by a control module (not shown in the drawing) of the image analyzer 140.

이미지 분석기(140)는 기기(100) 또는 촬상 수단(130)로부터 이미지 데이터를 전송 받거나 제1광원(110), 제2광원(120) 및 촬상 수단(130)에 제어신호를 전송하기 위해 통신 모듈(13)을 더 구비할 수 있다.The image analyzer 140 is a communication module for receiving image data from the device 100 or the imaging means 130 or transmitting a control signal to the first light source 110, the second light source 120, and the imaging means 130. (13) may be further provided.

<실시예 2><Example 2>

도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 식물 모니터링 장치의 구성도이고, 도 4는 도 3의 구성을 상세하게 표시한 블록도이다.3 is a configuration diagram of a plant monitoring device according to another embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of FIG. 3 in detail.

도 3에서 보듯, 일 실시예의 식물 모니터링 장치(200)는 가시광선을 조사하는 제1광원(210)과, 근적외선을 조사하는 제2광원(220)과, 디지털 방식의 촬상 수단(230)와, 식물 피사체의 성분을 분석하는 이미지 분석기(240) 및 스펙트럼-성분 테이블(250)을 포함하여 이루어진다.As shown in FIG. 3, the plant monitoring apparatus 200 according to an embodiment includes a first light source 210 for irradiating visible light, a second light source 220 for irradiating near-infrared rays, a digital imaging means 230, It comprises an image analyzer 240 and a spectrum-component table 250 for analyzing the components of the plant subject.

제1광원(210), 제2광원(220) 및 촬상 수단(230)과 각 구성에 포함되는 제어모듈(21), 통신모듈(22, 23)은 전술한 제1광원(110), 제2광원(120), 촬상 수단(130) 및 각 구성에 포함되는 구성들과 동일하므로 중복되는 설명은 생략한다.The first light source 210, the second light source 220 and the imaging means 230, and the control module 21 and communication modules 22 and 23 included in each component are the aforementioned first light source 110 and the second light source. Since the light source 120, the imaging means 130, and the components included in each component are the same, a duplicate description will be omitted.

이미지 분석기(240)는 상기 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리하여 제3 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지에서 상기 제3 이미지의 배경 부위에 상응하는 부분을 제거한 제4 이미지를 획득하는 이미지 프로세싱 모듈(24)과, 상기 제4 이미지의 파장과 미리 저장된 스펙트럼-성분 테이블(250)을 비교하여 식물의 성분 상태를 도출하는 계산 모듈(25)을 포함하여 이루어진다. 여기서 제2 이미지의 마스킹 처리 및 청색 계열 픽셀의 약화 처리는 전술한 이미지 프로세싱 모듈(14)과 동일하게 적용될 수 있다.The image analyzer 240 obtains a third image by masking a subject portion from the second image, and obtains a fourth image by removing a portion corresponding to the background portion of the third image from the first image. A module 24 and a calculation module 25 for deriving a plant component state by comparing the wavelength of the fourth image with the previously stored spectrum-component table 250 are included. Here, the masking process of the second image and the process of weakening the blue-based pixel may be applied in the same manner as the image processing module 14 described above.

제1 이미지는 가시광선에 대한 촬영 이미지이므로 식물 피사체 부위와 배경 부위의 경계 즉, 양 부위의 색상 대비가 제3 이미지에 비해 상대적으로 불분명할 수 있다. 따라서 본 실시예에서는 제1 이미지에서 배경 부위를 직접 마스킹 처리하기 보다는, 배경 부위가 명확하게 마스킹 처리된 제3 이미지를 제1 이미지에 적용하는 방식으로 제3 이미지의 배경 부위를 정확하게 마스킹 처리한다.Since the first image is a photographed image for visible light, the boundary between the plant subject portion and the background portion, that is, the color contrast of both portions may be relatively unclear compared to the third image. Therefore, in the present embodiment, rather than directly masking the background portion of the first image, the background portion of the third image is accurately masked by applying a third image whose background portion is clearly masked to the first image.

배경 부위가 정확하게 마스킹 처리될수록 피사체-배경의 경계 부위의 모호함으로 인한 스펙트럼 혼선이 감소하므로 식물 피사체의 RGB 스펙트럼 분석 결과는 더욱 정확해진다.The more accurately the background area is masked, the more accurate the RGB spectrum analysis result of the plant subject becomes because the spectral crosstalk due to the ambiguity of the subject-background boundary area decreases.

스펙트럼-성분 테이블(250)은 식물의 종류별로 또는 특정 식물에 대한 미리 정해진 특정 부위(예를 들면, 잎, 꽃, 잎과 줄기)에 대한 이미지에 포함된 미리 정해진 특정 파장 또는 적어도 둘 이상의 특정 파장들의 조합의 특성 값과 그에 해당하는 성분 값을 매칭시킨 데이터 세트(data set)이다. 여기서 특성 값이라 함은 파장의 세기(intensity) 또는 해당 파장의 빛의 밝기를 가리킬 수 있다.The spectrum-component table 250 includes a predetermined specific wavelength or at least two or more specific wavelengths included in an image for a predetermined specific area (eg, leaf, flower, leaf and stem) for each plant type or specific plant. It is a data set obtained by matching the characteristic values of the combination of these and the corresponding component values. Here, the characteristic value may refer to the intensity of a wavelength or the brightness of light of a corresponding wavelength.

일례로, 촬상 수단으로 RGB 카메라를 사용할 경우, 특정 식물의 잎 부위에 대한 RGB 스펙트럼에 대하여 특히 R 이미지를 로그화한 후, 로그화된 R 이미지를 반전시켜 스펙트럼-성분 테이블(250)의 스펙트럼 필드를 정의하고, R 로그의 단위화된 수치값에 대응하는 특정 성분의 수치 또는 성분(들)의 수치 조성을 스펙트럼-성분 테이블(250)의 성분 필드로 정의할 수 있다. 이 경우, 스펙트럼-성분 테이블(250)은 RGB-성분 테이블(250)이라 불리우더라도 양자는 동일하게 해석된다. 나아가, 스펙트럼-성분 테이블(250)의 RGB-성분 패턴을 분석함으로써 RGB-성분 간의 정규화된(normalized) 관계식을 도출할 수도 있다. As an example, when an RGB camera is used as an imaging means, a spectral field of the spectrum-component table 250 is performed by inverting the logged R image after specifically logging the R image for the RGB spectrum of a leaf part of a specific plant. Is defined, and a numerical composition of a specific component or component(s) corresponding to a unitized numerical value of R log may be defined as a component field of the spectrum-component table 250. In this case, even though the spectrum-component table 250 is called the RGB-component table 250, both are interpreted in the same way. Furthermore, by analyzing the RGB-component pattern of the spectrum-component table 250, a normalized relational expression between the RGB-components may be derived.

다른 일례로, 촬상 수단으로 모노크롬 카메라를 사용할 경우 400 - 1000 nm 의 파장 범위 내에서 특징적인 특정 파장의 이미지를 로그화하여 스펙트럼-성분 테이블(250)의 스펙트럼 필드를 정의하고, 특정 파장의 로그에 관한 단위화된 수치값에 대응하는 특정 성분의 수치 또는 성분(들)의 수치 조성을 스펙트럼-성분 테이블(250)의 성분 필드로 정의할 수 있다. 나아가, 스펙트럼-성분 테이블(250)의 특정 파장(들)-성분 패턴을 분석함으로써 특정 파장(들)-성분 간의 정규화된(normalized) 관계식을 도출할 수도 있다.As another example, when a monochrome camera is used as an imaging means, a spectral field of the spectrum-component table 250 is defined by logging an image of a characteristic specific wavelength within a wavelength range of 400-1000 nm, and A numerical composition of a specific component or a numerical composition of the component(s) corresponding to the unitized numerical value of the spectrum-component table 250 may be defined as a component field of the spectrum-component table 250. Further, by analyzing the specific wavelength(s)-component pattern of the spectrum-component table 250, a normalized relational expression between the specific wavelength(s)-components may be derived.

스펙트럼-성분 테이블(250)은 상기 제4 이미지의 파장 분포와 실제 측정한 식물의 성분 값을 식물의 생장 전주기에 걸쳐 주기적으로 측정 및 저장함으로써 새로 구축될 수도 있고, 미리 조사되어 배포되는 기존의 데이터베이스를 활용할 수도 있다.The spectrum-component table 250 may be newly constructed by periodically measuring and storing the wavelength distribution of the fourth image and the measured component value of the plant throughout the entire growth cycle of the plant. You can also use a database.

이하에서는 설명의 편의를 위해 촬상 수단으로 RGB 카메라를 이용하는 실시예들을 설명하지만, 전술한 바와 같이 반드시 RGB 카메라에 한정되는 것은 아니며 특정 파장(들)의 특징을 구분할 수 있는 어떠한 종류의 카메라도 사용될 수 있다.Hereinafter, embodiments using an RGB camera as an imaging means will be described for convenience of explanation, but as described above, it is not necessarily limited to an RGB camera, and any type of camera capable of distinguishing characteristics of a specific wavelength(s) may be used. have.

<실시예 3><Example 3>

실시예 3은 대상 식물의 크기 또는 잎의 면적과(and), 동일 대상 식물의 성분 값 또는 성분 값의 조성을 함께 측정/분석하는 식물 모니터링 장치에 관한 것이다.Example 3 relates to a plant monitoring device that measures/analyzes the size of the target plant or the area of the leaf and the component value or the composition of the component value of the same target plant.

도 5는 실시예 3의 식물 모니터링 장치에 관한 구성도이고, 도 6은 도 5의 식물 모니터링 장치에 대한 상세 블록도이다.5 is a configuration diagram of the plant monitoring device of Example 3, and FIG. 6 is a detailed block diagram of the plant monitoring device of FIG. 5.

실시예 3의 제1광원(310), 제2광원(320) 및 촬상 수단(330)과 각 구성에 포함되는 제어모듈(31), 통신모듈(32)은 전술한 제1광원(110), 제2광원(120), 촬상 수단(130) 및 각 구성에 포함되는 구성들과 동일하고, 실시예 3의 이미지 분석기의 이미지 프로세싱 모듈(34)은 전술한 이미지 프로세싱 모듈(24)와 동일하므로 중복되는 설명은 생략한다.The first light source 310, the second light source 320 and the imaging means 330 of the third embodiment, the control module 31 and the communication module 32 included in each configuration are the aforementioned first light source 110, The second light source 120, the imaging means 130, and the configurations included in each configuration are the same, and the image processing module 34 of the image analyzer of the third embodiment is the same as the image processing module 24 described above. Description is omitted.

실시예 3의 계산 모듈(35)은 실시예 1의 계산 모듈(14)와 실시예 2의 분석 모듈(24)의 역할을 동시에 수행한다는 점에 특징이 있다. 즉, 이미지 프로세싱 모듈(34)이 마스킹 처리한 제3 이미지에서 피사체 부위의 크기를 측정하는 한편, 이미지 프로세싱 모듈(34)이 생성한 제4 이미지의 RGB 값과 미리 저장된 스펙트럼-성분 테이블(350)를 비교하여 식물의 성분 상태를 도출한다.The calculation module 35 of the third embodiment is characterized in that it simultaneously performs the role of the calculation module 14 of the first embodiment and the analysis module 24 of the second embodiment. That is, the image processing module 34 measures the size of the subject part in the masked third image, while the RGB value of the fourth image generated by the image processing module 34 and the pre-stored spectrum-component table 350 Compared to derive the state of the composition of the plant.

<실시예 4><Example 4>

실시예 4는 실시예 1의 식물 크기 모니터링 결과 및/또는 실시예 2의 식물 성분 모니터링 결과를 피드백 받아 식물의 생육 조건을 조절하는 식물 재배 시스템에 관한 것이다. 여기서 식물의 생육 조건이라 함은 식물에 조사되는 광의 세기(intensity), 광의 파장(wavelength), 주변 온도, 주변 습도, 이산화탄소 농도 등을 포괄하는 의미이다. 설명의 편의를 위해 본 명세서에서는 인공 광원의 세기 또는 파장을 조절하는 일 실시예에 대해 상술한다.Example 4 relates to a plant cultivation system in which the plant size monitoring result of Example 1 and/or the plant component monitoring result of Example 2 are fed back to control the growth conditions of plants. Here, the term "plant growth conditions" means to include the intensity of light irradiated to the plant, the wavelength of light, ambient temperature, ambient humidity, and carbon dioxide concentration. For convenience of description, in this specification, an embodiment of adjusting the intensity or wavelength of an artificial light source will be described.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 식물 재배 시스템의 구성도이고, 도 8은 도 7의 시스템에 대한 블록 구성도이다.7 is a block diagram of a plant cultivation system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 8 is a block diagram of the system of FIG. 7.

도 7에서 보듯, 일 실시예의 식물 재배 시스템은 적어도 하나의 식물 모니터링 장치(300)와, 적어도 하나의 LED를 포함하며 식물 생장을 위한 광 스펙트럼을 제공하는 주 광원(400)과, 식물 모니터링 장치(300)가 제공한 식물 크기값 및/또는 식물 성분 값에 기초하여 상기 주 광원의 광 세기 및 광 파장 중 적어도 하나를 조정하는 제어 서버(500) 및 생장 데이터베이스(550)를 포함하여 이루어진다.As shown in FIG. 7, the plant cultivation system of an embodiment includes at least one plant monitoring device 300, at least one LED, and includes a main light source 400 providing a light spectrum for plant growth, and a plant monitoring device ( The control server 500 and the growth database 550 are configured to adjust at least one of the light intensity and light wavelength of the main light source based on the plant size value and/or the plant component value provided by 300).

전술한 바와 같이 실시예 1의 식물 모니터링 장치(100)는 대상 식물의 크기 또는 잎의 면적을 측정하고, 실시예 2의 식물 모니터링 장치(200)는 대상 식물의 특정 성분의 값 또는 성분 값의 조성을 분석한다. 실시예 4의 식물 재배 시스템은 실시예 1의 식물 모니터링 장치(100)를 하나 또는 복수로 구비하는 실시예로 구현될 수도 있고, 실시예 2의 식물 모니터링 장치(200)를 하나 또는 복수로 구비하는 실시예로 구현될 수도 있다. 또한, 실시예 3의 식물 모니터링 장치(300)를 하나 또는 복수로 구비하는 실시예로 구현될 수도 있다. 여기서는 실시예 3의 식물 모니터링 장치(300)를 복수로 구비하는 일 실시예를 설명한다.As described above, the plant monitoring device 100 of Example 1 measures the size of the target plant or the area of the leaf, and the plant monitoring device 200 of Example 2 determines the value of a specific component or the composition of the component value of the target plant. Analyze. The plant cultivation system of Example 4 may be implemented as an embodiment including one or more of the plant monitoring device 100 of Example 1, and one or more of the plant monitoring device 200 of Example 2 It may be implemented as an embodiment. In addition, it may be implemented as an embodiment including one or a plurality of the plant monitoring device 300 of the third embodiment. Here, an embodiment including a plurality of the plant monitoring device 300 of Example 3 will be described.

실시예 4에서 특히 식물 모니터링 장치가 복수로 구비되는 경우를 상정하면, 제1광원(310), 제2광원(320), 촬상 수단(330), 제어 모듈(31) 및 통신 모듈(32)은 각 식물 모니터링 장치(300)에 할당된 특정 식물을 촬영하기 위해 장치별로 구비된다. 이에 비해, 이미지 프로세싱 모듈(34), 계산 모듈(35), 분석 모듈(36)을 포함하는 이미지 분석기(340) 및 스펙트럼-성분 테이블(350)는 복수의 식물 모니터링 장치(300)에 대하여 공동으로 활용 가능하므로 소정의 통신망으로 연결된 제어 서버(500)에 1개만 설치될 수 있다. 이 경우, 복수의 모니터링 장치(300)들이 보내온 이미지 데이터를 동시 다발적으로 신속히 처리하기 위해 이미지 분석기(340)는 이미지 프로세싱-계산-분석 프로세스를 동시에 다중으로 실행하도록 설계될 수 있다.Assuming that a plurality of plant monitoring devices are provided in Example 4, the first light source 310, the second light source 320, the imaging means 330, the control module 31 and the communication module 32 are It is provided for each device to photograph a specific plant allocated to each plant monitoring device 300. In contrast, the image processing module 34, the calculation module 35, the image analyzer 340 including the analysis module 36, and the spectrum-component table 350 are jointly used for the plurality of plant monitoring devices 300. Since it can be utilized, only one may be installed in the control server 500 connected through a predetermined communication network. In this case, the image analyzer 340 may be designed to simultaneously perform multiple image processing-calculation-analysis processes in order to simultaneously and rapidly process image data sent by the plurality of monitoring devices 300.

식물 모니터링 장치(300)에 포함되는 제1광원(310), 제2광원(320), 촬상 수단(330), 제어 모듈(31), 통신 모듈(32, 33) 및 이미지 분석기(340)의 이미지 프로세싱 모듈(34), 계산 모듈(35), 분석 모듈(36) 그리고 스펙트럼-성분 테이블(350)는 실시예 1 내지 실시예 3에서의 각 대응하는 구성과 기능과 역할이 동일하므로 중복되는 설명은 생략한다.Images of the first light source 310, the second light source 320, the imaging means 330, the control module 31, the communication modules 32 and 33, and the image analyzer 340 included in the plant monitoring device 300 The processing module 34, the calculation module 35, the analysis module 36, and the spectrum-component table 350 have the same configurations, functions, and roles in the first to third embodiments. Omit it.

컨트롤러(50)는 이미지 분석기의 계산 모듈(31)이 전송한 피사체의 크기 또는 면적값과 분석 모듈(32)이 전송한 식물의 성분 값을 생장 데이터베이스(550)와 비교한다. The controller 50 compares the size or area value of the subject transmitted by the calculation module 31 of the image analyzer and the component value of the plant transmitted by the analysis module 32 with the growth database 550.

생장 데이터베이스(550)는 특정 식물 A에 대하여 미리 설정된 생육 단위별로 표준 잎 크기 및 목표 성분 값을 저장하고 있다. 예를 들어 아나벨 딸기 품종에 대한 3일차, 7일차, 15일차, 20일차, 30일차의 표준 잎 크기는 각각 1.1cm, 2.5cm, 4.3cm, 5.8cm이고, 갈릭산 성분의 목표 함유량은 각 0.012mg, 0.034mg, 0.086mg, 0.126mg으로 생장 데이터베이스(550)에 미리 저장될 수 있다. The growth database 550 stores standard leaf size and target component values for each growth unit set in advance for a specific plant A. For example, the standard leaf sizes of the 3rd, 7th, 15th, 20th, and 30th days of the Anabell strawberry variety are 1.1cm, 2.5cm, 4.3cm, and 5.8cm, respectively, and the target content of the garlic acid component is 0.012, respectively. It may be previously stored in the growth database 550 in mg, 0.034mg, 0.086mg, 0.126mg.

컨트롤러(50)는 3일차에 측정한 잎의 크기가 0.8cm이고 갈릭산 함유량이 0.0008mg이라면 생장 데이터베이스(550)에 미리 저장된 1.1cm 및 0.012mg의 값에 비해 차이가 나므로 잎의 크기를 좀더 키우기 위해 또는 갈릭산의 생성이 촉진되도록 주 광원(400)의 광 세기, 파장, 광 주기 온도 중 적어도 하나를 조정한다.If the leaf size measured on the 3rd day is 0.8cm and the gallic acid content is 0.0008mg, there is a difference compared to the values of 1.1cm and 0.012mg previously stored in the growth database 550, so that the leaf size is further increased. At least one of the light intensity, wavelength, and light period temperature of the main light source 400 is adjusted to promote the generation of hazardous or gallic acid.

<실시예 5><Example 5>

도 9 및 도 10은 일 실시예에 따른 식물 모니터링 및 식물 재배 방법을 순차적으로 도시한 플로우챠트이다. 9 and 10 are flowcharts sequentially showing a plant monitoring and plant cultivation method according to an embodiment.

도 9은 식물의 성분 값을 도출하기 위한 전단계로서 RGB-성분 관계식 또는 스펙트럼-성분 테이블을 미리 구축하는 과정을 도시한다.9 shows a process of pre-building an RGB-component relational equation or a spectrum-component table as a preliminary step for deriving a component value of a plant.

식물 모니터링 장치는 제1광원의 가시광선이 조사된 식물 피사체의 제1 이미지을 획득하는 한편(S101), 동일 식물에 대하여 제2광원의 적외선이 조사된 피사체의 제2 이미지를 획득한다(S202). 제2광원의 적외선은 0.7 ~ 1.3 ㎛ 파장 영역의 근적외선이 사용될 수 있으나 전술한 바와 같이 반드시 이에 한정하는 것은 아니며 식물의 종류나 재배 시설의 광 환경 등의 요소에 의해 파장 영역이 일부 변경될 수 있다.The plant monitoring apparatus acquires a first image of a plant subject irradiated with visible light from the first light source (S101), and acquires a second image of the subject irradiated with infrared rays from the second light source on the same plant (S202). As for the infrared rays of the second light source, near infrared rays in the 0.7 ~ 1.3 ㎛ wavelength range may be used, but the wavelength range may be partially changed depending on factors such as the type of plant or the light environment of the cultivation facility, but is not limited thereto as described above. .

식물 모니터링 장치는 상기 제2 이미지에서 청색 계열의 픽셀을 약화시키는 이미지 처리를 수행한다(S103). 적외선 계열의 빛이 조사된 파사체의 이미지에서, 다수의 적색 계열 픽셀에서 소수의 청색 계열 픽셀을 약화시킴으로써 피사체와 배경 간 색상의 대비가 더욱 분명해 지도록 한다. S103 단계는 피사체 형상의 경계를 보다 명확하게 구분하기 위한 전처리 단계로서 필요에 따라 선택적으로 수행할 수 있다.The plant monitoring device performs image processing to attenuate blue pixels in the second image (S103). In the image of the projectile irradiated with infrared light, the color contrast between the subject and the background becomes more clear by weakening a few blue pixels from a plurality of red pixels. Step S103 is a pre-processing step for more clearly distinguishing the boundary of the subject shape, and may be selectively performed as necessary.

식물 모니터링 장치는 상기 제2 이미지 또는 제2 이미지에서 청색 계열 픽셀이 약화된 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리하여 제3 이미지를 획득한다(S104). 다시 말해, 피사체 부위와 배경 부위의 경계를 기준으로 피사체 부위와 배경 부위를 각각 흰색 및 검은색으로 처리한다. The plant monitoring apparatus obtains a third image by masking a subject portion in the second image or the image in which the blue pixels are weakened in the second image (S104). In other words, the subject part and the background part are treated as white and black, respectively, based on the boundary between the subject part and the background part.

식물 모니터링 장치는 상기 제1 이미지에서 상기 제3 이미지의 배경 부위에 상응하는 부분을 제거하여 제4 이미지를 획득한다(S105). 가시광선으로 피사체를 촬영할 때 가급적 피사체의 배경에 광을 흡수하는 재질 또는 색상의 배경판을 설치하여 최대한 배경이 검은색 계열로 표현되도록 하는 것이 바람직하지만, 그럼에도 불구하고 배경판이 가지는 광 흡수성의 한계로 인해 피사체와 배경을 구분하는 데 한계가 발생한다. 따라서 동일한 피사체에 대하여 배경을 순수 검은색으로 처리한 제3 이미지를 이용하여 제1 이미지에서 피사체를 제외한 배경 부위를 검은색으로 처리함으로써 해당 이미지에서 검은색 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들의 RGB값 분석을 용이하게 할 수 있다. The plant monitoring device obtains a fourth image by removing a portion corresponding to the background portion of the third image from the first image (S105). When photographing a subject with visible light, it is desirable to install a background plate of a material or color that absorbs light in the background of the subject as much as possible so that the background is expressed as black as possible, but nevertheless, due to the limitation of light absorption of the background plate. Therefore, there is a limit to distinguishing the subject from the background. Therefore, it is easy to analyze the RGB values of the remaining pixels except the black pixels in the first image by processing the background part excluding the subject as black using the third image in which the background is treated as pure black for the same subject. I can do it.

식물 모니터링 장치는 상기 제4 이미지에서 식물 피사체 부위의 RGB 값을 분석하여 메모리에 기록한다. 그리고 성분측정계나 기타 공지의 식물 성분 측정 공정을 이용하여 실제 측정한 식물의 성분 값과 함께 스펙트럼-성분 테이블에 저장한다(S106). S101 내지 S106 단계는 해당 식물 생장의 전주기에 걸쳐 일정 주기로 수행되어 하나의 스펙트럼-성분 테이블을 완성한다. 나아가, 스펙트럼-성분 테이블로부터 생장 주기에 대한 현재 RGB값과 기 도출된 표준 RGB값과의 관계를 분석함으로써 RGB-성분 관계식을 도출할 수도 있다.The plant monitoring device analyzes the RGB value of the plant subject part in the fourth image and records it in the memory. Then, it is stored in the spectrum-component table along with the actual measured plant component values using a component measuring system or other known plant component measuring process (S106). Steps S101 to S106 are performed at a constant cycle over the entire cycle of the plant growth to complete one spectrum-component table. Furthermore, it is possible to derive an RGB-component relational expression by analyzing the relationship between the current RGB value for the growth period and the previously derived standard RGB value from the spectrum-component table.

도 10은 식물의 생장 상태를 모니터링하고, 도 9에서 도출한 스펙트럼-성분 테이블을 이용하여 식물 생장을 제어하는 방법을 순차적으로 도시한 플로우챠트이다.FIG. 10 is a flowchart sequentially showing a method of monitoring plant growth and controlling plant growth using the spectrum-component table derived from FIG. 9.

도 10에서, 식물 피사체의 이미지 획득, 전처리, 마스킹 처리 및 배경부위 삭제 단계(S201~S204, S206)는 도 9의 S101~S104, S105 단계와 동일하므로 중복되는 설명은 생략한다.In FIG. 10, since the steps of acquiring, pre-processing, masking and deleting the background portion of the plant subject (S201 to S204, S206) are the same as steps S101 to S104 and S105 of FIG. 9, a duplicate description will be omitted.

식물 모니터링 장치는 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹한 제3 이미지로부터 피사체 부위의 크기 또는 면적을 산출하고(S205), 배경 부위가 제거된(또는 검은색 등으로 색상 처리된) 제4 이미지로부터 피사체 부위의 RGB 값을 산출한다(S207). 그리고 식물 재배 장치는 식물 모니터링 장치로부터 제공 받은 피사체의 크기 및 RGB에 상응하는 성분 값을 생장 데이터베이스와 비교하고, 식물의 크기 및/또는 성분 값이 생장 데이터베이스에 미리 저장된 목표치에 비해 부족할 경우 주 광원의 세기, 파장을 가변하거나 전열기를 이용하여 주변 온도를 가변하거나, 가습기를 이용하여 습도를 조절하거나, 환풍기 또는 환풍창을 제어하여 CO2 농도를 조절하는 방식 등으로 식물의 생장 환경을 조절한다(S208).The plant monitoring device calculates the size or area of the subject part from the third image masking the subject part in the second image (S205), and the subject from the fourth image from which the background part has been removed (or color processed in black, etc.) The RGB value of the part is calculated (S207). In addition, the plant cultivation device compares the component value corresponding to the size of the subject and RGB provided from the plant monitoring device with the growth database, and when the size and/or component value of the plant is insufficient compared to the target value previously stored in the growth database, the main light source The growth environment of plants is controlled by varying the intensity and wavelength, varying the ambient temperature using an electric heater, controlling the humidity using a humidifier, or controlling the concentration of CO2 by controlling a ventilator or ventilation window (S208) .

상술한 식물 이미지 분석 시스템의 부분적 기능들은 이를 구현하기 위한 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현됨으로써, 컴퓨터를 통해 판독될 수 있는 기록매체에 포함되어 제공될 수도 있음을 당업자들이 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리, USB 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드 뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 반대도 마찬가지이다.It will be easily understood by those skilled in the art that the partial functions of the plant image analysis system described above may be provided by being included in a recording medium that can be read through a computer by tangibly implementing a program of instructions for implementing the same. The computer-readable recording medium may include a program command, a data file, a data structure, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and constructed for the present invention, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and floptical disks. Magneto-optical media and hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, USB memory, and the like. The computer-readable recording medium may be a transmission medium such as an optical or metal wire or a waveguide including a carrier wave for transmitting a signal specifying a program command or a data structure. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.It goes without saying that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims, as well as a variety of application ranges.

100, 200, 300 : 식물 모니터링 장치
110, 210, 310 : 제1광원 120, 220, 320 : 제2광원
130, 230, 330 : 촬상 수단 140, 240, 340 : 이미지 분석기
150, 250, 350 : RGB-성분 테이블
400 : 주 광원 500 : 제어 서버
550 : 생육 데이터베이스
100, 200, 300: plant monitoring device
110, 210, 310: first light source 120, 220, 320: second light source
130, 230, 330: imaging means 140, 240, 340: image analyzer
150, 250, 350: RGB-component table
400: main light source 500: control server
550: growth database

Claims (16)

가시광선을 조사하는 제1광원;
근적외선을 조사하는 제2광원;
상기 제1광원의 가시광선이 조사된 식물 피사체로부터 제1 이미지를 획득하고, 상기 제2광원의 근적외선이 조사된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 촬상 수단; 및
상기 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리하여 제3 이미지를 획득하는 이미지 프로세싱 모듈과, 상기 제3 이미지에서 피사체 부위의 크기를 측정하는 계산 모듈이 구비되는 이미지 분석기
를 포함하는 식물 모니터링 장치.
A first light source for irradiating visible light;
A second light source irradiating near infrared rays;
An imaging means for acquiring a first image from a plant subject irradiated with visible light from the first light source and a second image of the subject irradiated with near infrared rays from the second light source; And
An image analyzer including an image processing module that obtains a third image by masking a subject part from the second image, and a calculation module that measures the size of the subject part from the third image
Plant monitoring device comprising a.
상기 이미지 프로세싱 모듈은,
상기 마스킹 처리 이전에, 상기 제2 이미지에서 청색 계열의 픽셀을 약화시키는 이미지 처리를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 식물 모니터링 장치.
The image processing module,
Prior to the masking process, the plant monitoring apparatus further performs image processing to attenuate blue pixels in the second image.
제1항에 있어서,
상기 마스킹 처리는, 상기 제2 이미지를 구성하는 각 픽셀을 값을 미리 정해진 문턱값(threshold value)과 비교하여 피사체를 나타내는 제1 픽셀들과 배경을 나타내는 제2 픽셀들로 구분되도록 픽셀들을 세팅하는 것을 특징으로 하는 식물 모니터링 장치.
The method of claim 1,
In the masking process, pixels are set to be divided into first pixels representing a subject and second pixels representing a background by comparing a value of each pixel constituting the second image with a predetermined threshold value. Plant monitoring device, characterized in that.
제1항의 식물 모니터링 장치;
적어도 하나의 LED를 포함하며 식물 생장을 위한 광 스펙트럼을 제공하는 주 광원; 및
상기 식물 모니터링 장치가 제공한 피사체 크기에 기초하여 상기 주 광원의 광 세기 및 광 파장 중 적어도 하나를 조정하는 컨트롤러
를 포함하는 식물 재배 시스템.
The plant monitoring device of claim 1;
A main light source comprising at least one LED and providing a light spectrum for plant growth; And
Controller for adjusting at least one of light intensity and light wavelength of the main light source based on the size of the subject provided by the plant monitoring device
Plant cultivation system comprising a.
가시광선을 조사하는 제1광원;
근적외선을 조사하는 제2광원;
상기 제1광원의 가시광선이 조사된 식물 피사체로부터 제1 이미지를 획득하고, 상기 제2광원의 근적외선이 조사된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 촬상 수단; 및
상기 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리하여 제3 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지에서 상기 제3 이미지의 배경 부위에 상응하는 부분을 제거한 제4 이미지를 획득하는 이미지 프로세싱 모듈과, 상기 제4 이미지의 분석 결과를 기초로 식물의 성분 상태를 도출하는 계산 모듈을 포함하는 이미지 분석기
를 포함하는 식물 모니터링 장치.
A first light source for irradiating visible light;
A second light source irradiating near infrared rays;
An imaging means for acquiring a first image from a plant subject irradiated with visible light from the first light source and a second image of the subject irradiated with near infrared rays from the second light source; And
An image processing module that obtains a third image by masking a subject portion from the second image, and obtains a fourth image by removing a portion corresponding to a background portion of the third image from the first image; and the fourth An image analyzer that includes a calculation module that derives the state of plant components based on the analysis results of the image.
Plant monitoring device comprising a.
제5항에 있어서,
상기 이미지 분석기는,
상기 제4 이미지의 RGB 값과 미리 준비된 RGB-성분 테이블을 비교하여 식물의 성분 상태를 도출하는 것을 특징으로 하는 식물 모니터링 장치.
The method of claim 5,
The image analyzer,
A plant monitoring device, characterized in that for deriving a plant component state by comparing the RGB value of the fourth image with a previously prepared RGB-component table.
제5항에 있어서,
상기 이미지 분석기는,
상기 제4 이미지의 RGB 값을 미리 준비된 RGB-성분 관계식에 대입하여 식물의 성분 상태를 도출하는 것을 특징으로 하는 식물 모니터링 장치.
The method of claim 5,
The image analyzer,
The plant monitoring device, characterized in that to derive the component state of the plant by substituting the RGB value of the fourth image into a previously prepared RGB-component relational equation.
제5항에 있어서,
상기 이미지 프로세싱 모듈은,
상기 마스킹 처리 이전에, 상기 제2 이미지에서 청색 계열의 픽셀을 약화시키는 이미지 처리를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 식물 모니터링 장치.
The method of claim 5,
The image processing module,
Prior to the masking process, the plant monitoring apparatus further performs image processing to attenuate blue pixels in the second image.
제5항에 있어서,
상기 마스킹 처리는, 상기 제2 이미지를 구성하는 각 픽셀을 값을 미리 정해진 문턱값(threshold value)과 비교함으로써 피사체를 나타내는 제1 픽셀들과 배경을 나타내는 제2 픽셀들로 구분되도록 픽셀들을 세팅하는 것을 특징으로 하는 식물 모니터링 장치.
The method of claim 5,
In the masking process, pixels are set to be divided into first pixels representing a subject and second pixels representing a background by comparing a value of each pixel constituting the second image with a predetermined threshold value. Plant monitoring device, characterized in that .
제5항의 식물 모니터링 장치;
적어도 하나의 LED를 포함하며 식물 생장을 위한 광 스펙트럼을 제공하는 주 광원; 및
상기 식물 모니터링 장치가 제공한 성분 상태에 기초하여 상기 주 광원의 광 세기 및 광 파장 중 적어도 하나를 조정하는 컨트롤러
를 포함하는 식물 재배 시스템.
The plant monitoring device of claim 5;
A main light source comprising at least one LED and providing a light spectrum for plant growth; And
Controller for adjusting at least one of the light intensity and the light wavelength of the main light source based on the state of the component provided by the plant monitoring device
Plant cultivation system comprising a.
가시광선이 조사된 피사체의 제1 이미지를 획득하는 단계;
근적외선이 조사된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 단계;
상기 제2 이미지에서 피사체 부위를 마스킹 처리한 제3 이미지를 획득하는 단계;
상기 제3 이미지에서 피사체 부위의 크기를 측정하는 단계;
상기 제1 이미지에서 상기 제3 이미지의 배경 부위에 상응하는 부분을 제거한 제4 이미지를 획득하는 단계;
상기 상기 제4 이미지의 분석 결과를 기초로 식물의 성분 상태를 도출하는 단계; 및
상기 측정된 피사체 부위의 크기 및 상기 도출된 식물 성분 상태를 기초로 식물 생장을 위한 주 광원의 광 세기 및 광 파장 중 적어도 하나를 조정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 식물 재배 방법.
Obtaining a first image of a subject irradiated with visible light;
Obtaining a second image of the subject irradiated with near infrared rays;
Obtaining a third image obtained by masking a subject part from the second image;
Measuring the size of the subject part in the third image;
Obtaining a fourth image by removing a portion corresponding to a background portion of the third image from the first image;
Deriving a component state of the plant based on the analysis result of the fourth image; And
Adjusting at least one of the light intensity and light wavelength of the main light source for plant growth based on the measured size of the subject part and the derived plant component state
Plant cultivation method comprising a.
제11항에 있어서,
상기 마스킹 처리 이전에, 상기 제2 이미지를 가공하여(processing) 청색 계열의 픽셀을 약화시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 식물 재배 방법.
The method of claim 11,
Prior to the masking process, processing the second image to weaken blue pixels.
제11항에 있어서,
상기 마스킹 처리는, 상기 제2 이미지를 구성하는 각 픽셀을 값을 미리 정해진 문턱값(threshold value)과 비교함으로써 피사체를 나타내는 제1색상의 픽셀들과 배경을 나타내는 제2색상의 픽셀들로 구분하는 것을 특징으로 하는 식물 재배 방법.
The method of claim 11,
The masking process divides each pixel constituting the second image into pixels of a first color representing a subject and pixels of a second color representing a background by comparing a value with a predetermined threshold value. Plant cultivation method, characterized in that.
제11항에 있어서,
상기 식물의 성분 상태 도출 단계는,
상기 제4 이미지를 분석하여 도출한 RGB 값과 미리 준비된 RGB-성분 테이블을 비교하여 식물의 성분 상태를 도출하는 것을 특징으로 하는 식물 재배 방법.
The method of claim 11,
The step of deriving the component state of the plant,
And comparing the RGB values derived by analyzing the fourth image with a previously prepared RGB-component table to derive the component state of the plant.
제14항에 있어서,
상기 RGB-성분 테이블은,
상기 제4 이미지의 RGB 값과 실제 측정한 식물의 성분 값을 저장하는 단계를 주기적으로 반복하여 생성되는 것을 특징으로 하는 식물 재배 방법.
The method of claim 14,
The RGB-component table,
The plant cultivation method, characterized in that it is generated by periodically repeating the step of storing the RGB value of the fourth image and the actually measured plant component value.
제11항에 있어서,
상기 근적외선의 파장 영역은 0.7 ~ 1.3 ㎛인 것을 특징으로 하는 식물 재배 방법.
The method of claim 11,
The plant cultivation method, characterized in that the wavelength region of the near infrared is 0.7 ~ 1.3 ㎛.
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