Implementation of Phenotype Trait Management System using OpenCV

The seed, the most basic component, is an important factor in increasing production and efficiency in agriculture. Seeds with superior genes can be expected to improve agricultural productivity, crop survival, and reproduction. Currently, however, screening of superior seeds depends mostly on manual work, which requires a lot of time and manpower. In this paper, we propose a system that can extract the characteristics of seed phenotypes by using computer image processing technology, so that even a small number of people and a short period of time are needed to extract the characteristics of seeds. The proposed system detects individual seeds from images containing large quantities of seeds, and extracts and stores various characteristics such as representative colors, area, perimeter and roundness for each individual seed. Due to the regularity of input images, the accuracy of individual seed extraction in the proposed system is 99.12% for soybean seeds and 99.76% for rice seeds. The extracted data will be used as basic data for various data analyses that reflect the opinions of experts in the future, and will be used as basic data to determine the expressive nature of each seed.

OpenCV를 이용한 표현체 특성관리 시스템 구현

농업에서 가장 기본이 되는 종자는 생산과 효율을 높이는 중요한 요소다. 우수한 유전자를 가진 종자를 통해 농업의 생산성 향상을 기대할 수 있고, 작물의 생존 및 번식을 증진시킬 수 있다. 하지만 현재 우수한 종자의 선별은 대부분이 수작업에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 인력을 요구한다. 제안된 연구에서는 종자의 표현체 특성을 추출하기 위해 컴퓨터 영상처리기술을 이용하여 적은 인력과 비교적 짧은 시간으로 종자의 특징을 추출할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다량의 종자가 포함된 영상으로부터 개별 종자를 검출하고, 검출된 개별 종자마다 대표색상, 면적, 둘레, 진원도 (Roundness)와 같은 다양한 특징을 추출하고 저장한다. 입력 영상의 규칙성 때문에 제안된 시스템의 개별 종자추출의 정확도는 콩 종자의 경우 99.12%, 벼 종자의 경우 99.76%이다. 추출된 데이터는 향후 전문가의 의견을 반영한 각종 데이터 분석을 위한 기초자료로 활용되며 종자별 표현형 특성을 결정하는 기초자료로 사용될 것이다.