Abstract
This study deals with internal state and tissue density analysis methods for red ginseng grade determination. For internal measurement of red ginseng, there have been various studies on nondestructive testing methods since the 1990s, It was difficult to grasp the most important inner hole and inside whites in the grading. So in this study, we developed a closed capturing device for infra-red illumination environment, and developed an internal measurement system that can detect the presence and diameter of inner hole and inside whites. Made devices consisted of infrared lights with a high transmission rate of red ginseng in 920 nanometer wave band, a infra-red camera and a Y axis actuator with a red ginseng automatically controlled focus on the camera. The proposed algorithm performs an auto-focus system on the Y-axis actuator to automatically adjust the sharp focus of the object according to the size and thickness. Then red ginseng is rotated $360^{\circ}$ at $1^{\circ}$ intervals and 360 total images are acquired, and reconstructed as a sinogram through Radon transform and Back-projection algorithm was performed to acquire internal images of red ginseng. As a result of the algorithm, it was possible to acquire internal cross-sectional image regardless of the thickness and shape of red ginseng. In the future, if more than 10,000 different shapes and sizes of red ginseng internal cross-sectional image are acquired and the classification criterion is applied, it can be used as a reliable automated ginseng grade automatic measurement method.
본 연구는 홍삼 등급 판정을 위한 내부 상태 및 조직의 치밀도 분석 방법에 관한 것이다. 홍삼 내부 측정을 위해 1990년대 이후부터는 자기공명영상법(MRI), X-ray 판별 등의 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어졌지만, 등급 판정에 가장 중요한 내공(內空), 내백(內白)을 파악하는데 어려움이 있어 정확한 내부 판정이 불가능하였다. 그리하여 본 연구에서는 적외선 조명 환경의 폐쇄형 영상 취득 장치를 제작하고 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있는 내부 측정 시스템을 개발하였다. 제작한 장치는 홍삼 내부 투과율이 높은 950nm 파장대역의 적외선 조명, 적외선 대역 촬영이 가능한 카메라, 카메라에 홍삼의 초점을 자동제어 할 수 있는 Y축 제어 액추에이터 그리고 홍삼을 $1^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 영상을 취득할 수 있는 회전 액추에이터로 구성이 되어있다. 제안하는 알고리즘은 Y축 액추에이터에서 Auto-Focus 알고리즘을 수행하여 홍삼의 크기와 두께 변화에 따라 객체의 선명한 초점을 자동으로 맞춰준다. 그다음 홍삼을 $1^{\circ}$ 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 총 360장의 홍삼 영상을 취득하면 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성하고, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층영상복원(Back-projection) 알고리즘이 수행되어 홍삼 내부 영상을 획득하였다. 알고리즘 수행 결과 홍삼 두께나 모양에 관계없이 내부 단면영상 획득이 가능하였고 영상을 통해 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있었다. 추후 10,000개 이상의 다양한 모양과 크기를 가지는 홍삼에 대하여 내부 영상을 취득하여 등급 판별 기준을 적용한다면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정 방법으로 사용가능 할 것이다.