초록
본 논문에서는 인간의 노력을 줄이고 정확성을 높이기 위해 사과의 색을 기반으로 하는 분류 시스템을 제안하였다. 제안된 분류 시스템은 카메라, 모터 및 라즈베리 파이로 구성되어 있고, 미성숙, 성숙, 익은 등으로 총 4가지 종류의 사과를 분류할 수 있다. 시장에서 다양한 종류의 사과를 100개 구입하여 무작위로 선택하여 평가하였다. 정확도는 95%였고 처리 시간은 사과당 약 8초였다. 제안한 시스템은 인력 감축에 유용할 것으로 예상된다.
This paper presented the basics of using a sorting system to reduce human effort and increase accuracy. The proposed system has consisted of a camera, motors, and a Raspberry Pi. This system can classify the apples as immature, mature, ripe condtion, and etc. In this experiment, 100 apples were randomly selected by purchasing various apples from a local market. The accuracy percentage was 95% and processing time was about 8 seconds per each apple. The proposed system could be useful to reduce labor.