KR20230049378A - 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법 - Google Patents
비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230049378A KR20230049378A KR1020210132457A KR20210132457A KR20230049378A KR 20230049378 A KR20230049378 A KR 20230049378A KR 1020210132457 A KR1020210132457 A KR 1020210132457A KR 20210132457 A KR20210132457 A KR 20210132457A KR 20230049378 A KR20230049378 A KR 20230049378A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- soft rot
- cabbage
- diagnosing
- spectrum
- imaging device
- Prior art date
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 title claims description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 19
- 235000000536 Brassica rapa subsp pekinensis Nutrition 0.000 title abstract description 17
- 241000499436 Brassica rapa subsp. pekinensis Species 0.000 title abstract description 17
- 235000010149 Brassica rapa subsp chinensis Nutrition 0.000 title description 10
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 claims abstract description 47
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 claims abstract description 9
- 240000007124 Brassica oleracea Species 0.000 claims description 80
- 235000003899 Brassica oleracea var acephala Nutrition 0.000 claims description 80
- 235000011301 Brassica oleracea var capitata Nutrition 0.000 claims description 80
- 235000001169 Brassica oleracea var oleracea Nutrition 0.000 claims description 80
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 44
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 44
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 21
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 208000016247 Soft tissue disease Diseases 0.000 claims description 6
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 6
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims description 3
- 238000012628 principal component regression Methods 0.000 claims description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 claims description 3
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 claims description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 2
- 238000010238 partial least squares regression Methods 0.000 claims 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract 2
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 abstract 1
- 239000003205 fragrance Substances 0.000 description 12
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 241000531155 Pectobacterium Species 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- OWBTYPJTUOEWEK-UHFFFAOYSA-N butane-2,3-diol Chemical compound CC(O)C(C)O OWBTYPJTUOEWEK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000013332 literature search Methods 0.000 description 3
- 238000001819 mass spectrum Methods 0.000 description 3
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 3
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 241000588701 Pectobacterium carotovorum Species 0.000 description 1
- 238000011529 RT qPCR Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012136 culture method Methods 0.000 description 1
- 238000012258 culturing Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 230000036571 hydration Effects 0.000 description 1
- 238000006703 hydration reaction Methods 0.000 description 1
- 235000021109 kimchi Nutrition 0.000 description 1
- 239000002075 main ingredient Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 238000003762 quantitative reverse transcription PCR Methods 0.000 description 1
- 238000003753 real-time PCR Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/314—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2823—Imaging spectrometer
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/255—Details, e.g. use of specially adapted sources, lighting or optical systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/02—Food
- G01N33/025—Fruits or vegetables
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2823—Imaging spectrometer
- G01J2003/2826—Multispectral imaging, e.g. filter imaging
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/314—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
- G01N2021/3148—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths using three or more wavelengths
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
본 발명은 비파괴 분석기술을 기반으로 배추 연부병을 진단하는 다분광 영상장치의 제작방법에 있어서, a) 초분광 카메라를 이용하여 적어도 하나의 배추 샘플을 촬영하면서 배추 샘플에 대한 초분광 이미지 데이터를 그룹별로 확보하는 단계; b) 상기 a)단계에 확보된 이미지 데이터 중 샘플별 관심영역(ROI)을 설정하고, 상기 설정된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터를 추출하는 단계; c) 상기 b)단계에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터를 분석하여 배추 연부병 진단용 인덱스 파장 영역(범위) 또는 인덱스 파장을 선정하는 단계; d) 상기 c)단계에서 선정된 인덱스 파장 영역 또는 인덱스 파장에 대한 정량/정성 분석을 수행하는 단계; e) 상기 d)단계의 분석결과를 기반으로 다변량통계 분석을 실시하여 배추 연부병 진단용 최적화 스펙트럼 인덱스를 최종적으로 확정하는 단계; 및 f) 상기 e)단계에서 확정된 최적화 스펙트럼 인덱스를 표준형으로 설정하여, 해당 영역의 스펙트럼만 선택적으로 센싱가능한 이미지 센서를 제작하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하여,
보다 신속하고 비파괴적으로 배추의 연부병을 실시간 모니터링할 수 있고, 이에 따라, 보다 효율적인 배추 연부병의 진단이 가능한 효과가 있다.
보다 신속하고 비파괴적으로 배추의 연부병을 실시간 모니터링할 수 있고, 이에 따라, 보다 효율적인 배추 연부병의 진단이 가능한 효과가 있다.
Description
본 발명은 배추의 연부병(무름병) 현상만을 모니터링하기 위해 초분광 기술 기반의 배추 연부병 전용 파장대 레퍼런스(인덱스)를 확립하여 표준화 레퍼런스로 정의하고, 비파괴 분석기법을 통해 최적화 스펙트럼 밴드를 추출하여 해당 스펙트럼 영역에 대해서만 이미지 센싱되도록 한 구성을 통해 보다 신속하고 비파괴적으로 배추의 연부병을 모니터링할 수 있고, 이에 따라, 보다 효율적인 배추 연부병의 진단이 가능한 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법에 관한 것이다.
일반적으로, 김치 주재료 배추의 조직을 무르게하는 배추 무름병(연부병) 부패균인 Pectobacterium Carotovorum subsp Carotvorum(PCC)은 배추세포 조직에 보균상태로 생존하다가 수확, 운송, 가공단계에서 물리적 압렵을 받게되면서 세포 조직이 연부화 또는 수화되면서 배추의 부패를 초래하곤 한다.
이와 관련하여, 무름(연부병)을 진단하는 기술은 분자생물학적 분석 기반의 실시간 중합효소 연쇄 반응(quantitative real time polymerase chain reaction, RT-qPCR) 기술이 주류를 이루고 있으나, 분자생물학적 분석기술의 경우, ① 분석용 검체를 위한 전처리과정이 필요하여 분석절차가 요구되며, ② 분석에 3시간 이상이 소요되어 현장 진단이 불가능하며, 그 밖의 배지배양법을 이용한 검출기술 또한 ③ 2일의 분석 소요시간이 발생하여, ④ 현장 진단이 불가능할 뿐만 아니라 현재까지 배추 무름(연부병) 부패균을 선택적으로 분리 배양할 수 있는 영양배지가 상용화되어 있지 못하므로 분석결과에 대한 신뢰성까지 영향을 미친다.
또한, 분광계 기준 광원을 바탕으로 검체로부터 반사된 특정 파장을 측정하는 분광광도계 기술이 오랫동안 주목받아 왔지만, 최근에는 비파괴 분석 기술 적용이 가능한 초분광 이미지 센싱 기술이 각광을 받고있다.
상기 초분광 이미지 센싱 기술은 기존 분석방법과 비교하여 배추 무름병을 1분 이내로 진단할 수 있는 최신 기술으로서, 200개 이상의 스펙트럼 밴드를 가지면서 검체(물질)의 물성을 파악할 수 있을 정도로 스펙트럼 분해능을 제공한다.
그러나, 현재로서는, 배추의 무름병을 예측 및 진단하기 위하여, 초분광 센서로부터 추출한 이미지가 어느 파장대 영역인지 또는 어떤 특정 파장인지를 정의할 수 있는 레퍼런스가 존재하지 않는 실정이다.
따라서, 무름병을 예측 및 진단할 수 있는 초분광 기술 기반의 배추 반사 파장대 레퍼런스가 반드시 요구되고 있다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 배추의 연부병(무름병) 현상만을 모니터링하기 위해 초분광 기술 기반의 배추 연부병 전용 파장대 레퍼런스(인덱스)를 확립하여 표준화 레퍼런스로 정의하고, 비파괴 분석기법을 통해 최적화 스펙트럼 밴드를 추출하여 해당 스펙트럼 영역에 대해서만 이미지 센싱되도록 한 구성을 통해 보다 신속하고 비파괴적으로 배추의 연부병을 모니터링할 수 있고, 이에 따라, 보다 효율적인 배추 연부병의 진단이 가능한 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법을 제공하는데 목적이 있다.
다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 기술적 수단인 본 발명의 일 실시예에 따른 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치는, 광원, 광학계, 스펙트럼 분산모듈 및 이미지 센서를 포함하여 이루어지는 다분광 영상장치에 있어서, 상기 이미지 센서는, 서로 다른 길이를 갖는 6개의 필터가 부착되어 배추에 대한 연부병 진단용 파장 데이터만 선택적으로 획득할 수 있다.
또한, 상기 연부병 진단용 파장 데이터는, 미리 설정된 6개 파장대 영역의 스펙트럼일 수 있고, 상기 파장대 영역은, 970 nm, 1110 nm, 1200 nm, 1245 nm, 1270 nm, 1349 nm 일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 비파괴 분석기술을 기반으로 배추 연부병을 진단하는 다분광 영상장치의 제작방법에 있어서, a) 초분광 카메라를 이용하여 적어도 하나의 배추 샘플을 촬영하면서 배추 샘플에 대한 초분광 이미지 데이터를 그룹별로 확보하는 단계; b) 상기 a)단계에 확보된 이미지 데이터 중 샘플별 관심영역(ROI)을 설정하고, 상기 설정된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터를 추출하는 단계; c) 상기 b)단계에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터를 분석하여 배추 연부병 진단용 인덱스 파장 영역(범위) 또는 인덱스 파장을 선정하는 단계; d) 상기 c)단계에서 선정된 인덱스 파장 영역 또는 인덱스 파장에 대한 정량/정성 분석을 수행하는 단계; e) 상기 d)단계의 분석결과를 기반으로 다변량통계 분석을 실시하여 배추 연부병 진단용 최적화 스펙트럼 인덱스를 최종적으로 확정하는 단계; 및 f) 상기 e)단계에서 확정된 최적화 스펙트럼 인덱스를 표준형으로 설정하여, 해당 영역의 스펙트럼만 선택적으로 센싱가능한 이미지 센서를 제작하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 b) 단계에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터는, 상기 서포트 벡터 머신 알고리즘 기반으로 패턴인식 및 자료분석을 위한 기계학습의 처리 결과를 나타낼 수 있다.
또한, 상기 c) 단계는, 상기 b)단계에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터 중 변곡점을 분석할 수 있고, 상기 선정된 배추 연부병 진단용 인덱스 파장은 24개의 특정 파장일 수 있다.
또한, 상기 e)단계는, e-1) 실측값을 기반으로 PLS-DA 통계처리하여 통계적으로 유의한 스펙트럼을 선별하는 단계; e-2) 실측값을 기반으로 기계학습을 통해 스펙트럼을 선별하는 단계; 및 e-3) 상기 e-1) 및 e-2) 단계에서 중복된 스펙트럼을 배추 연부병 진단용 최적화 스펙트럼 인덱스로 최종적으로 확정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 e-1) 단계의 PLS-DA 통계처리 방법은, 부분 최소 제곱 회귀 분석(Partial Least-Squares) 기반의 판별분석(Discriminant Analysis)을 이용할 수 있고, 주성분 회귀 분석과 관련 있는 통계적 방법일 수 있다.
또한, 상기 e-2) 단계의 결과값은, 상기 기계학습의 한 종류인 랜덤포레스트 분류법을 이용하여 평균 예측치를 출력한 결과값일 수 있다.
또한, 상기 f) 단계에서는, 상기 이미지 센서에 서로 다른 길이의 필터를 6개 부착하여 상기 이미지 센서가 배추에 대한 연부병 진단용 파장 데이터만 선택적으로 획득하도록 제작할 수 있다.
또한, 상기 연부병 진단용 파장 데이터는, 상기 e)단계에서 확정된 최적화 스펙트럼 인덱스를 표준형으로 하는 6개 파장대 영역의 스펙트럼일 수 있고, 상기 파장대 영역은, 970 nm, 1110 nm, 1200 nm, 1245 nm, 1270 nm, 1349 nm 일 수 있다.
본 발명에 따른 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법은 초분광 카메라를 통해 확보된 배추 이미지에 대해 반사율 스펙트럼 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하여 배추 연부병(무름병)만 전용으로 진단할 수 있는 최적화 스펙트럼 인덱스를 마련하며, 최적화 스펙트럼 인덱스만을 선택적으로 센싱하는 이미지 센서를 제작하는 구성을 통해 보다 신속하고 비파괴적으로 배추의 연부병을 실시간 모니터링할 수 있고, 이에 따라, 보다 효율적인 배추 연부병의 진단이 가능한 효과가 있다.
또한, PCC에 기인한 질병 판단의 정확성을 확보할 수 있으며, 배추 연부병의 전조증상 및 잠재적 리스크를 내재한 배추 선별까지 가능해질 수 있다.
더불어, 장치의 콤팩트화로 다양한 공정 시스템에 광범위한 호환이 이루어질 수 있고, 연부병 배추 선별 시스템의 자동화 공정이 가능해짐에 따라, 수동공정에서 비롯되는 선별 오류를 최소화하면서 비파괴적인 분석기술까지 더해져 배추의 품질 유지 및 경제성 확보를 기대할 수 있는 장점이 있다.
다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일반적인 초분광 이미징 시스템(영상장치)의 구성을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 시제품을 나타낸 참고도.
도 3은 상기 다분광 영상장치의 제작방법을 나타낸 흐름도.
도 4는 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 초분광 이미지 데이터 확보단계를 통한 이미지를 나타낸 참고도.
도 5는 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계를 통한 스펙트럼 그래프를 나타낸 참고도.
도 6은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 선정단계에서 상기 선정을 위한 변곡점 분석 그래프를 나타낸 참고도.
도 7은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 선정단계에서 선정된 스펙트럼 파장 관련 문헌조사표를 나타낸 참고도.
도 8은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 확정단계에서의 결과를 나타낸 나타낸 참고도.
도 9 내지 도 13은 상기 다분광 영상장치의 제작을 위한 실험예에 따라 결과를 나타낸 참고도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 시제품을 나타낸 참고도.
도 3은 상기 다분광 영상장치의 제작방법을 나타낸 흐름도.
도 4는 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 초분광 이미지 데이터 확보단계를 통한 이미지를 나타낸 참고도.
도 5는 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계를 통한 스펙트럼 그래프를 나타낸 참고도.
도 6은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 선정단계에서 상기 선정을 위한 변곡점 분석 그래프를 나타낸 참고도.
도 7은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 선정단계에서 선정된 스펙트럼 파장 관련 문헌조사표를 나타낸 참고도.
도 8은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 확정단계에서의 결과를 나타낸 나타낸 참고도.
도 9 내지 도 13은 상기 다분광 영상장치의 제작을 위한 실험예에 따라 결과를 나타낸 참고도.
이하에서는, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 일반적인 초분광 이미징 시스템(영상장치)의 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 시제품을 나타낸 참고도이며, 도 3은 상기 다분광 영상장치의 제작방법을 나타낸 흐름도이고, 도 4는 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 초분광 이미지 데이터 확보단계를 통한 이미지를 나타낸 참고도이며, 도 5는 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계를 통한 스펙트럼 그래프를 나타낸 참고도이고, 도 6은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 선정단계에서 상기 선정을 위한 변곡점 분석 그래프를 나타낸 참고도이며, 도 7은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 선정단계에서 선정된 스펙트럼 파장 관련 문헌조사표를 나타낸 참고도이고, 도 8은 상기 다분광 영상장치의 제작방법 중 스펙트럼 인덱스 확정단계에서의 결과를 나타낸 나타낸 참고도이며, 도 9 내지 도 13은 상기 다분광 영상장치의 제작을 위한 실험예에 따라 결과를 나타낸 참고도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 일반적인 초분광 이미징 시스템은 광원, 광학계, 스펙트럼(분광) 분산모듈 및 이미지 센서를 포함하여 이루어질 수 있고, 다분광 이미지 시스템은 상기 초분광 이미지 시스템과 동일 구성을 가지되, 스펙트럼 밴드의 개수에 따라 구분된다.
예컨대, 상기 스펙트럼 밴드가 10개 이하이면, 다분광 이미징(Multi-spectral imaging), 10개 이상이면, 초분광(Hyper-spectral) 이미징, 1,000개 이상이면, 극초분광(Ultra hyperspectral) 이미징으로 구분한다.
즉, 본 발명에 따른 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치(100)는 광원, 광학계, 스펙트럼 분산모듈 및 이미지 센서를 포함하여 이루어지는 다분광 카메라로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면, 결론적으로, 5 내지 10개의 스펙트럼 밴드를 갖도록 구성하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이, 상기 다분광 영상장치(100)의 각각의 구성은 통상적으로 게재된 일반적인 공지의 구성이 적용될 수 있으며, 다만, 본 발명에 따른 상기 이미지 센서는 도 2를 참조하여, 서로 다른 길이를 갖는 6개의 필터가 부착되어 배추에 대한 연부병 진단용 파장 데이터만 선택적으로 획득하도록 구성할 수 있다.
여기서, 상기 연부병 진단용 파장 데이터는 미리 설정된 6개 파장대 영역의 스펙트럼일 수 있고, 상기 파장대 영역은 970 nm, 1110 nm, 1200 nm, 1245 nm, 1270 nm, 1349 nm 인 것이 바람직하며, 이러한 상기 파장대 영역을 갖는 근거는 이하의 설명에서 더 구체적으로 후술하기로 한다.
이하, 도 3 내지 도 8을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 비파괴 분석기술을 기반으로 배추 연부병을 진단하는 다분광 영상장치(100)의 제작방법을 설명하기로 하며, 도 9 내지 도 13을 참조하여, 상기 제작방법을 위한 본 발명의 실험예를 함께 설명하기로 한다.
도 3의 (a)에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 비파괴 분석기술을 기반으로 배추 연부병을 진단하는 다분광 영상장치(100)의 제작방법은 초분광 이미지 데이터 확보단계(S100), 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계(S200), 스펙트럼 인덱스 선정단계(S300), 정량/정성 분석단계(S400), 스펙트럼 인덱스 확정단계(S500) 및 이미지 센서 제작단계(S600)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 S100 단계의 초분광 이미지 데이터 확보단계에서는 초분광 카메라를 이용하여 적어도 하나의 배추 샘플을 촬영하면서 상기 배추 샘플에 대한 초분광 이미지 데이터를 그룹별로 확보한다.
예컨대, 본 발명의 실시예에서 상기 배추 샘플은 10℃ 조건에서 저장된 생 배추(F1), 25℃ 조건에서 저장된 생 배추(F2), 10℃ 조건에서 저장된 PCC(펙토박테리움) 5 log/mL 접종 배추(P1), 25℃ 조건에서 저장된 PCC(펙토박테리움) 5 log/mL 접종 배추(P2)를 준비할 수 있고, 상기 S100단계를 통해 확보된 초분광 이미지 데이터는 도 4와 같다.
여기서, 상기 S100 단계와 관련한 실험예로, 도 9에서는 상기 배추 샘플(F1, F2, P1, P2)의 각각의 수분함량을 보여준다.
상기 도 9의 수분함량을 통해 확인할 수 있듯이, 본 발명에 사용된 배추 샘플(F1, F2, P1, P2) 그룹 간에 펙토박테리움에 의한 물성변화가 발생했음을 인지할 수 있다.
상기 S200 단계의 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계에서는 상기 초분광 이미지 데이터 확보단계(S100)에서 확보된 이미지 데이터 중 샘플별 관심영역(ROI)을 설정하고, 상기 설정된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터를 추출한다.
이러한 상기 S200 단계를 통해 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터의 그래프는 도 5와 같고, 상기 S200 단계에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터는 본 발명에 따르면, 상기 서포트 벡터 머신 알고리즘 기반으로 패턴인식 및 자료분석을 위한 기계학습의 처리 결과를 나타낼 수 있다.
예컨대, 상기 S200 단계와 관련한 실험예로, 도 10에서는 상기 배추 샘플(F1, F2, P1, P2)의 펙토박테리움 검출에 대한 정량분석 결과를 보여주고 있다.
상기 펙토박테리움 검출량을 통해 확인할 수 있듯이, 상기 F1에서는 불검출되었고, 상기 F2, P1, P2에서는 각각 1.41 log, 3.21 log, 5.95 log 값을 보였다.
즉, 본 발명에서 사용된 상기 배출 샘플(F1, F2, P1, P2) 그룹 간에 펙토박테리움 오염수준을 확인하였다.
상기 S300 단계의 스펙트럼 인덱스 선정단계에서는 상기 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계(S200)에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터를 분석하여 배추 연부병 진단용 인덱스 파장 영역(범위) 또는 인덱스 파장을 선정한다.
여기서, 상기 S300 단계는 상기 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계(S200)에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터 중 도 6에 나타낸 바와 같이, 특이 패턴을 분석할 수 있고, 바람직하게는, 변곡점을 분석하여 총 24개의 특정 파장을 배추 연부병 진단용 인덱스 파장으로 선정할 수 있다.
예컨대, 상기 S300 단계와 관련한 실험예로, 도 11에서는 상기 배추 샘플(F1, F2, P1, P2)의 휘발성 향기성분 프로파일 결과를 보여주고 있다.
상기 배추의 향기성분 강도 패턴의 주성분 분석 통계처리를 통해 확인할 수 있듯이, 상기 배추 샘플(F1, F2, P1, P2) 그룹 중 상기 P2 샘플 그룹이 F1, F2, P1의 샘플 그룹과 명확하게 분류됨을 확인하였다.
- A-1 : Blank 그룹의 향기성분 발현 패턴
- A-2 : F1 샘플 그룹의 향기성분 발현 패턴
- A-3 : F2 샘플 그룹의 향기성분 발현 패턴
- A-4 : P1 샘플 그룹의 향기성분 발현 패턴
- A-5 : P2 샘플 그룹의 향기성분 발현 패턴
- A-6 : 총 5개 그룹의 향기성분 발현 패턴 분석 후 특정 스팟(11개 스팟) 지정
- B : 총 5개 그룹의 향기성분 발현 패턴 결과를 중첩시켜 향기성분 발현 강도 비교
- C : 주성분 분석 통계기법을 이용한 샘플 그룹별 상관성 분석
상기 S400 단계의 정량/정성 분석단계에서는 상기 스펙트럼 인덱스 선정단계(S300)에서 선정된 인덱스 파장 영역 또는 인덱스 파장에 대한 정량/정성 분석을 수행한다.
이러한 상기 S400 단계는 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 스펙트럼 인덱스 선정단계(S300)에서 선정된 분광(스펙트럼) 파장과 관련한 문헌조사를 수행할 수 있으며, 도 12의 실험예와 같은 분석을 수행할 수도 있다.
좀 더 구체적으로, 상기 S400 단계와 관련한 실험예로, 상기 도 12에서는 상기 배추 샘플(F1, F2, P1, P2) 그룹의 휘발성 향기성분의 정량/정성분석 결과값을 보여주고 있다.
상기 펙토박테리움에 의해 무름현상이 발현될 경우, 상기 배추에서 특정 휘발성 향기 성분(2,3-butanediol)이 배출되는데 상기 F1, F2, P1 샘플 그룹에서는 배출되지 않았고, 상기 P2 샘플 그룹에서만 상기 휘발성 향기성분(2,3-butanediol)이 배출되어 검출(C)되었다.
- A. 미국국립표준기술연구소의 2,3-butanediol Mass spectrum 자료
- B. P2 샘플 그룹의 실측값(Mass spectrum)
- C. P2 샘플 그룹의 실측값(Mass spectrum peak area)
상기 S500 단계의 스펙트럼 인덱스 확정단계에서는 상기 정량/정성 분석단계(S400)의 분석결과를 기반으로 다변량통계 분석을 실시하여 배추 연부병 진단용 최적화 스펙트럼 인덱스를 최종적으로 확정한다.
이러한 상기 S500 단계는 도 3의 (b)와 같이, 실측값을 기반으로 PLS-DA 통계처리하여 통계적으로 유의한 스펙트럼을 선별하는 단계(S510)와, 상기 실측값을 기반으로 기계학습을 통해 스펙트럼을 선별하는 단계(S520) 및 상기 S510 단계 및 S520 단계에서 중복된 스펙트럼을 배추 연부병 진단용 최적화 스펙트럼 인덱스로 최종적으로 확정하는 단계(S530)를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 S510 단계의 PLS-DA 통계처리 방법은 부분 최소 제곱 회귀 분석(Partial Least-Squares) 기반의 판별분석(Discriminant Analysis)을 이용할 수 있고, 주성분 회귀 분석과 관련 있는 통계적 방법일 수 있다.
또한, 상기 S520 단계의 결과값은 상기 기계학습의 한 종류인 랜덤포레스트 분류법을 이용하여 평균 예측치를 출력한 결과값일 수 있다.
상기 S500 단계는 PLS-DA 통계처리에 따른 통계적으로 유의한 선별결과, 기계학습을 통한 스펙트럼 선별결과, 6개의 스펙트럼 인덱스(970 nm, 1110 nm, 1200 nm, 1245 nm, 1270 nm, 1349 nm) 분석결과를 도 8의 A-1, A-2, B 와 같이 각각 나타낼 수 있고, 상기 S500 단계를 통해 확정된 최적화 스펙트럼에서 상기 배추 샘플(F1, F2, P1, P2) 그룹별 고유의 반사율 결과값을 도 13과 같이 나타낼 수 있다.
상기 S600 단계의 이미지 센서 제작단계에서는 상기 스펙트럼 인덱스 확정단계(S500)에서 확정된 최적화 스펙트럼 인덱스를 표준형으로 설정하여, 해당 영역의 스펙트럼만 선택적으로 센싱가능한 이미지 센서를 제작한다.
이러한 상기 S600 단계에서는 상기 이미지 센서에 서로 다른 길이의 필터를 6개 부착하여 상기 이미지 센서가 배추에 대한 연부병 진단용 파장 데이터만 선택적으로 획득하도록 제작하는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 연부병 진단용 파장 데이터는 상기 S600 단계에서 확정된 최적화 스펙트럼 인덱스를 표준형으로 하는 6개 파장대 영역의 스펙트럼인 것이 바람직하고, 상기 파장대 영역은, 970 nm, 1110 nm, 1200 nm, 1245 nm, 1270 nm, 1349 nm 인 것이 바람직하다.
따라서, 본 발명의 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치(100) 및 이의 제작방법은 초분광 카메라를 통해 확보된 배추 이미지에 대해 반사율 스펙트럼 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하여 배추 연부병(무름병)만 전용으로 진단할 수 있는 최적화 스펙트럼 인덱스를 마련하며, 최적화 스펙트럼 인덱스만을 선택적으로 센싱하는 이미지 센서를 제작하는 구성을 통해 보다 신속하고 비파괴적으로 배추의 연부병을 실시간 모니터링할 수 있고, 이에 따라, 보다 효율적인 배추 연부병의 진단이 가능한 장점이 있다.
또한, PCC에 기인한 질병 판단의 정확성을 확보할 수 있으며, 배추 연부병의 전조증상 및 잠재적 리스크를 내재한 배추 선별까지 가능한 효과가 있다.
더불어, 장치의 콤팩트화로 다양한 공정 시스템에 광범위한 호환이 이루어질 수 있고, 연부병 배추 선별 시스템의 자동화 공정이 가능해짐에 따라, 수동공정에서 비롯되는 선별 오류를 최소화하면서 비파괴적인 분석기술까지 더해져 배추의 품질 유지 및 경제성 확보를 기대할 수 있게 된다.
상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.
본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.
100 : 다분광 영상장치
S100 : 초분광 이미지 데이터 확보단계
S200 : 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계
S300 : 스펙트럼 인덱스 선정단계
S400 : 정량/정성 분석단계
S500 : 스펙트럼 인덱스 확정단계
S600 : 이미지 센서 제작단계
S100 : 초분광 이미지 데이터 확보단계
S200 : 반사율 스펙트럼 데이터 추출단계
S300 : 스펙트럼 인덱스 선정단계
S400 : 정량/정성 분석단계
S500 : 스펙트럼 인덱스 확정단계
S600 : 이미지 센서 제작단계
Claims (10)
- 광원, 광학계, 스펙트럼 분산모듈 및 이미지 센서를 포함하여 이루어지는 다분광 영상장치에 있어서,
상기 이미지 센서는,
서로 다른 길이를 갖는 6개의 필터가 부착되어 배추에 대한 연부병 진단용 파장 데이터만 선택적으로 획득하는 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 연부병 진단용 파장 데이터는,
미리 설정된 6개 파장대 영역의 스펙트럼인 것을 특징으로 하고,
상기 파장대 영역은,
970 nm, 1110 nm, 1200 nm, 1245 nm, 1270 nm, 1349 nm 인 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치.
- 비파괴 분석기술을 기반으로 배추 연부병을 진단하는 다분광 영상장치의 제작방법에 있어서,
a) 초분광 카메라를 이용하여 적어도 하나의 배추 샘플을 촬영하면서 배추 샘플에 대한 초분광 이미지 데이터를 그룹별로 확보하는 단계;
b) 상기 a)단계에 확보된 이미지 데이터 중 샘플별 관심영역(ROI)을 설정하고, 상기 설정된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터를 추출하는 단계;
c) 상기 b)단계에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터를 분석하여 배추 연부병 진단용 인덱스 파장 영역(범위) 또는 인덱스 파장을 선정하는 단계;
d) 상기 c)단계에서 선정된 인덱스 파장 영역 또는 인덱스 파장에 대한 정량/정성 분석을 수행하는 단계;
e) 상기 d)단계의 분석결과를 기반으로 다변량통계 분석을 실시하여 배추 연부병 진단용 최적화 스펙트럼 인덱스를 최종적으로 확정하는 단계; 및
f) 상기 e)단계에서 확정된 최적화 스펙트럼 인덱스를 표준형으로 설정하여, 해당 영역의 스펙트럼만 선택적으로 센싱가능한 이미지 센서를 제작하는 단계를 포함하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 제작방법.
- 제 3 항에 있어서,
상기 b) 단계에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터는,
상기 서포트 벡터 머신 알고리즘 기반으로 패턴인식 및 자료분석을 위한 기계학습의 처리 결과를 나타내는 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 제작방법.
- 제 3 항에 있어서,
상기 c) 단계는,
상기 b)단계에서 추출된 샘플 그룹별 반사율 스펙트럼 데이터 중 변곡점을 분석하는 것을 특징으로 하고,
상기 선정된 배추 연부병 진단용 인덱스 파장은 24개의 특정 파장인 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 제작방법.
- 제 3 항에 있어서,
상기 e)단계는,
e-1) 실측값을 기반으로 PLS-DA 통계처리하여 통계적으로 유의한 스펙트럼을 선별하는 단계;
e-2) 실측값을 기반으로 기계학습을 통해 스펙트럼을 선별하는 단계; 및
e-3) 상기 e-1) 및 e-2) 단계에서 중복된 스펙트럼을 배추 연부병 진단용 최적화 스펙트럼 인덱스로 최종적으로 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 제작방법.
- 제 6 항에 있어서,
상기 e-1) 단계의 PLS-DA 통계처리 방법은,
부분 최소 제곱 회귀 분석(Partial Least-Squares) 기반의 판별분석(Discriminant Analysis)을 이용하는 것을 특징으로 하고,
주성분 회귀 분석과 관련 있는 통계적 방법인 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 제작방법.
- 제 6 항에 있어서,
상기 e-2) 단계의 결과값은,
상기 기계학습의 한 종류인 랜덤포레스트 분류법을 이용하여 평균 예측치를 출력한 결과값인 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 제작방법.
- 제 3 항에 있어서,
상기 f) 단계에서는,
상기 이미지 센서에 서로 다른 길이의 필터를 6개 부착하여 상기 이미지 센서가 배추에 대한 연부병 진단용 파장 데이터만 선택적으로 획득하도록 제작하는 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 제작방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 연부병 진단용 파장 데이터는,
상기 e)단계에서 확정된 최적화 스펙트럼 인덱스를 표준형으로 하는 6개 파장대 영역의 스펙트럼인 것을 특징으로 하고,
상기 파장대 영역은,
970 nm, 1110 nm, 1200 nm, 1245 nm, 1270 nm, 1349 nm 인 것을 특징으로 하는 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치의 제작방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210132457A KR102590616B1 (ko) | 2021-10-06 | 2021-10-06 | 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210132457A KR102590616B1 (ko) | 2021-10-06 | 2021-10-06 | 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230049378A true KR20230049378A (ko) | 2023-04-13 |
| KR102590616B1 KR102590616B1 (ko) | 2023-10-17 |
Family
ID=85979084
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210132457A KR102590616B1 (ko) | 2021-10-06 | 2021-10-06 | 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102590616B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117705754A (zh) * | 2023-11-30 | 2024-03-15 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像的纺织品聚酯纤维含量在线检测方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060134885A (ko) * | 1998-05-26 | 2006-12-28 | 미쓰이 긴조꾸 고교 가부시키가이샤 | 청과물의 내부품질을 측정하는 측정장치 및 측정방법 |
| JP2008131856A (ja) * | 2005-02-28 | 2008-06-12 | Japan Tobacco Inc | 多重フィルタロッドの検査装置 |
| JP2018096834A (ja) * | 2016-12-13 | 2018-06-21 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | データ処理装置、データ処理方法、プログラム、および電子機器 |
| KR20180088116A (ko) | 2017-01-26 | 2018-08-03 | 삼성전자주식회사 | 식품 관리를 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법 |
| KR102305320B1 (ko) * | 2017-04-09 | 2021-09-24 | 사이머 엘엘씨 | 공간 출력으로부터 스펙트럼 형상을 복원하는 방법 |
-
2021
- 2021-10-06 KR KR1020210132457A patent/KR102590616B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060134885A (ko) * | 1998-05-26 | 2006-12-28 | 미쓰이 긴조꾸 고교 가부시키가이샤 | 청과물의 내부품질을 측정하는 측정장치 및 측정방법 |
| JP2008131856A (ja) * | 2005-02-28 | 2008-06-12 | Japan Tobacco Inc | 多重フィルタロッドの検査装置 |
| JP2018096834A (ja) * | 2016-12-13 | 2018-06-21 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | データ処理装置、データ処理方法、プログラム、および電子機器 |
| KR20180088116A (ko) | 2017-01-26 | 2018-08-03 | 삼성전자주식회사 | 식품 관리를 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법 |
| KR102305320B1 (ko) * | 2017-04-09 | 2021-09-24 | 사이머 엘엘씨 | 공간 출력으로부터 스펙트럼 형상을 복원하는 방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117705754A (zh) * | 2023-11-30 | 2024-03-15 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像的纺织品聚酯纤维含量在线检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102590616B1 (ko) | 2023-10-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Giovenzana et al. | Rapid evaluation of craft beer quality during fermentation process by vis/NIR spectroscopy | |
| CN1995987B (zh) | 基于高光谱图像技术的农畜产品无损检测方法 | |
| CN104136908B (zh) | 用于鉴定培养物中微生物的光谱手段和方法 | |
| Pilling et al. | High-throughput quantum cascade laser (QCL) spectral histopathology: a practical approach towards clinical translation | |
| Yu et al. | Identification of crack features in fresh jujube using Vis/NIR hyperspectral imaging combined with image processing | |
| Shenderey et al. | NIRS detection of moldy core in apples | |
| US20080132418A1 (en) | Method for the Spectral Identification of Microorganisms | |
| CN110763698B (zh) | 一种基于特征波长的高光谱柑橘叶片病害识别方法 | |
| JP7499795B2 (ja) | 微生物を同定する方法およびシステム | |
| US11408819B2 (en) | Process and system for identifying the gram type of a bacterium | |
| CN111742055B (zh) | 使用光谱技术识别微生物的方法 | |
| Beghi et al. | Rapid evaluation of grape phytosanitary status directly at the check point station entering the winery by using visible/near infrared spectroscopy | |
| CN102788794A (zh) | 基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置及方法 | |
| US20190178793A1 (en) | Controlled water activity of microorganisms for spectral identification | |
| GB2545877A (en) | Method | |
| KR20230049378A (ko) | 비파괴 분석기술 기반의 배추 연부병 진단용 다분광 영상장치 및 이의 제작방법 | |
| Xing et al. | Wavelength selection for surface defects detection on tomatoes by means of a hyperspectral imaging system | |
| Yao et al. | Hyperspectral bright greenish-yellow fluorescence (BGYF) imaging of aflatoxin contaminated corn kernels | |
| Singh et al. | Near-infrared hyperspectral imaging for quality analysis of agricultural and food products | |
| Sun et al. | Early detection of mechanical damage in Chinese winter jujube (Zizyphus jujuba Mill. cv. Dongzao) using NIR hyperspectral images | |
| RU2798738C1 (ru) | Способ и система идентификации микроорганизмов | |
| Wang et al. | Characteristics of maize endosperm and germ in the geographical origins and years identification using hyperspectral imaging | |
| Ding et al. | Image Analysis for Rapid Assessment and Quality-Based Sorting of Corn Stover | |
| Xing et al. | Combining multispectral reflectance and fluorescence imaging for identifying bruises and stem-end/calyx regions on Golden Delicious apples | |
| Álvarez-Cid et al. | Goal-driven phenotyping through spectral imaging for grape aromatic ripeness assessment |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| GRNT | Written decision to grant |