• Smart Media Journal
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• v.12 no.10
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• pp.19-28
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• 2023

In the fruit harvesting field, interest in automatic robot harvesting is increasing due to various seasonality and rising harvesting costs. Accurate apple detection is a difficult problem in complex orchard environments with changes in light, vibrations caused by wind, and occlusion of leaves and branches. In this paper, we introduce a dataset and an adaptive heatmap regression model that are advantageous for robot automatic apple harvesting. The apple dataset was labeled with not only the apple location but also the visibility. We propose a method to detect the center point of an apple using an adaptive heatmap regression model that adjusts the Gaussian shape according to visibility. The experimental results showed that the performance of the proposed method was applicable to apple harvesting robots, with MAP@K of 0.9809 and 0.9801 when K=5 and K=10, respectively.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.07a
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• pp.141-147
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• 2002

생물 생산의 여러 과정 중에서도 자동화 기계의 개발과 제어 기술이 요구되는 부분은 이식이나 접목, 작물의 관리, 수확 등의 정밀한 반복 작업으로 볼 수 있다. 특히, 로봇에 의한 수확 작업중의 하나인 과실 수확 로봇은 각각의 대상물을 직접 다루어야 하면서도, 과실의 특성상 수확 작업에 의한 손상의 위험이 크기 때문에 정교한 제어가 요구된다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1998.12a
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• pp.481-486
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• 1998

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.411-420
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• 1997

The mechanization efficiency using high ability machines such as tractors or combines in a paddy field rice farm is high. Mechanization in harvesting fruits and vegetables is difficult, because they are easy to be damaged. Therefore, Advanced techniques for careful handling fruits and vegetables are necessary in automation and robotization. An apple harvesting robot must have a recognition device to detect the positioning of fruit, manipulators which function like human arms, and hand to take off the fruit. This study is related to the development of a rotatic hand as the first stage in developing the apple harvesting robot. The results are summarized as follows. 1. It was found that a hand that was eccentric in rotatory motion, was better than a hand of semicircular up-and-down motion in harvesting efficiency. 2. The hand was developed to control changes in grasp forces by using tape-type switch sensor which was attatched to fingers' inside. 3. Initial finger positioning was set up to control accurate harvesting by using a tow step fingering position. 4. This study showed the possibility of apple harvesting using the developed robot hand.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2000.07a
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• pp.257-262
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• 2000

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.53-53
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• 2017

연구목적: 국내 과일 산업의 한 단계 도약과 대외 경쟁력을 높이기 위해서는 수확작업의 기계화가 시급함. 이 연구는 국내외 과일 수확 기계화 현황과 문제점을 분석하고, 향후 수확작업 기계화 방향을 제시하고자 수행 수확기계 실용화 현황 및 고찰 (국내) 과일을 직접 수확이 아닌 수확 작업을 보조해주는 고지 작업기(수동형, 모터 진동형)와 고소 작업차가 대부분임. 수동형은 사과 감 등을 수확하지만, 작업능률이 낮고 작업자가 쉽게 피로하여 장시간 작업이 불가능하므로 실질적인 대안이 되지 못함. 진동형은 자체 동력을 이용하여 나무에 진동을 가하여 주로 대추 매실 등 소과류 수확에 이용되고, 수확능률은 우수하나 충격 손상이 많아 개선이 요구됨. 고소작업차는 동력원에 따라 충전식과 엔진식으로 구분되고, 충전식은 엔진식에 비해 진동 소음이 적어 쾌적하지만, 작업시간이 배터리 용량에 제한을 받음. 또한 작업대 작동방식에 따라 리프트형과 붐형으로 구분함. 리프트형은 리프트를 이용하여 작업대를 상하로 구동하는 방식으로 높은 위치의 과실 수확이 어렵고, 작업대 넓이 만큼의 작업 공간(과수간의 거리)이 필요함. 붐형은 필요한 곳으로 접근성이 우수하나 무거운 무게를 지탱하기 어렵기 때문에 본체를 무겁게 하거나 수시로 수확된 과일을 하차시켜야 함. (국외) 수확 후 가공되는 과일류와 포도 올리브 오렌지 매실 등 소과류 수확이 기계화되었지만, 사과 복숭아 등 신선과일은 아직도 외국의 값싼 노동자들에 의존하여 수확되고 있음. 현재 실용화된 수확 기계는 진동식 수확기계와 터널식 수확기계가 대표적임. 진동식은 집게형의 부착기를 나무 줄기에 고정한 후 트랙터 동력원으로 나무에 진동을 가하여 수확하고, 올리브 대추 등과 같은 소과류와 과피가 두꺼운 오렌지 등에 적용되고, 수확 작업능률이 매우 높으나 과일의 낙하 상처를 피할 수 없는 단점이 있음. 터널형은 규격화(과수 크기 및 형태, 재식거리)된 과수원에 잘 적응하도록 설계 제작되어, 과수 위를 지나가면서 내부에 설치된 진동장치와 컨테이너로 과일을 수확하고, 와인용 포도 수확기가 대표적임. 기계수확이 가능하도록 과수원 조성단계에서부터 재배양식(과수 좌우 및 전후 거리)을 기계의 제원(바퀴 간격, 작업부 간격 등)에 맞추어 재배함. 과일 수확로봇에 관한 연구는 활발하고 일부에서 실증시험단계에 있음. 결론: 구체적인 추진방향을 제시하면, 단기적으로는 과일 수확작업자의 작업편이성과 노동강도를 줄일 수 있도록 소형 저가 범용성이 우수한 보조기구/기계의 보급을 확대하고, 중장기적으로는 수확기계/수확로봇 개발을 위한 연구개발비 투자를 늘리는 동시에, 기계/로봇이 과수원에 잘 적응할 수 있도록 수형 재식거리 등 재배양식의 표준화가 추진되어야 함.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.25 no.5
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• pp.399-408
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• 2000

This study is final focused on developing fruit harvesting robot can distinguish fruit type and status accurately. Multi-joint robot is able to discriminate tree shape and select mature fruit by image processing. The multi-joint robot consists of (a) rotating base, (b)turning first joint-arm, (c)rotating and turning second joint-arm, (d)rotating and turning third joint-arm, (e)rotating and turning last joint and (f)picker hand. The operational ranges of the robot are: horizontal 860~2,220mm, vertical 1,440~2,260mm, 270 degrees’rotation angle, 90 or 270 degrees’turning angle. The robot weighs 330kg. The multi-joint robot was designed in high accuracy and efficiency by getting as close as the movements of human arms and waist.