Factory-style plant production system aims to produce the standardized horticultural products with high quality and cleanness. In Korea, researches for year-round leaf vegetables production system are in progress and the most of them are focused on environment control. Automating technologies for harvesting, transporting and grading need to be developed. A lettuce harvesting system applicable to the plant factory was studied. It was composed of an articulated robot with a cutter and a gripper, lettuce feeding conveyor and air blower. Success rate of the developed system was 94.7 %. The system carried out harvesting a lettuce smoothly and the harvesting time was about 6 seconds per lettuce. The results showed a feasibility of robotic lettuce harvesting.
A stereo vision system was developed for robot milking system (RMS) using two monochromatic cameras. An algorithm for inverse perspective transformation was developed for the 3-D information acquisition of all teats. To verify performance of the algorithm in the stereo vision system, indoor tests were carried out using a test-board and model teats. A real cow and a model cow were used to measure distance errors. The maximum distance errors of test-board, model teats and real teats were 0.5 mm, 4.9 mm and 6 mm, respectively. The average distance errors of model teats and real teats were 2.9 mm and 4.43 mm, respectively. Therefore, it was concluded that this algorithm was sufficient for the RMS to be applied.
Currently, the agricultural population in Korea indicates a decreasing and aging orientation. As the population of farm labor continues to decline, so farmers are feeling the pressure to be stable crop production. To solve the problem caused by the decreasing of farm labor, it is necessary to change over to "Digital agriculture". Digital agriculture is tools that digitally collect, store, analyze, and share electronic data and/or information in agriculture, and aims to integrate the several digital technologies into crop and livestock management and other processes in agriculture fields. In addition, digital agriculture can offer the opportunity to increase crop production, save costs for farmer. Therefore, in this study, for data-based Digital Agriculture, a greenhouse environment monitoring system for crop growth monitoring based on Node-RED, which even beginners can use easily, was developed, and the implemented system was verified in a hydroponic greenhouse. Several sensors, such as temperature, humidity, atmospheric pressure, CO2, solar radiation, were used to obtain the environmental data of the greenhouse. And the environmental data were processed and visualized using Node-RED and MariaDB installed in rule.box digital. The environment monitoring system proposed in this study was installed in a hydroponic greenhouse and obtained the environmental data for almost two weeks. As a result, it was confirmed that all environmental data were obtained without data loss from sensors. In addition, the dashboard provides the names of installed sensors, real time environmental data, and changes in the last three days for each environmental data. Therefore, it is considered that farmers will be able to easily monitor the greenhouse environment using the developed system in this study.
외국의 경우 게놈 연구 및 바이오산업에 DNA 칩을 제작할 수 있는 로봇 시스템을 싼 가격에 사용하고 있으나 우리나라의 경우 자동화 시스템을 비싼 가격에 외국에서 도입하여 사용하기 때문에 바이오산업 및 연구 분야에서의 생산비를 높이게 돼 국내외적으로 생명공학의 경쟁력을 저하시키는 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 유전체 연구에 필수적인 DNA 칩 제작을 위한 연구용 pin 타입 microarrayer를 개발하였으며, 그 구체적인 연구결과는 다음과 같다. 1. 본 연구에서는 DNA칩 제작을 위한 연구용 pin 타입 microarrayer를 개발하였으며 3축 직교좌표형 로봇 본체, DNA를 묻혀 silylated 슬라이드에 점착하는 DNA 점착 헤드, 칩 및 웰 플레이트 고정부, 핀을 세척 및 건조하는 세척 및 건조장치 등으로 시스템을 구성하였다. 2. DNA 점착 헤드는 DNA 점착시 제도용 펜촉을 사용하도록 설계, 제작하였으며, 슬라이드에 DNA를 점착할 때는 핀이 일정한 힘으로 슬라이드를 누르며 점착할 수 있도록 자석의 반발력을 이용하였다. 3. DNA 점착 헤드 핀의 세척을 위하여 증류수 분사 및 진동 브러쉬를 이용하였으며 세척실험 결과, 핀을 1mm/s로 이동시키며 브러쉬를 통과하도록 하는 방법이 세척효과가 높은 것으로 나타났으며, 핀 건조실험결과는 $8.5kg_f/cm^2$의 압축공기를 30초 동안 핀에 분사하였을 때 핀이 건조되는 것으로 나타났다. 4. 본 로봇 시스템을 이용하여 DNA를 12장의 슬라이드에 모두 점착시키기 위하여 웰 플레이트에서 핀이 DNA를 묻히는 실험을 실시한 결과, 10초 이상 핀에 DNA를 묻혔을 때 슬라이드 12장을 모두 찍는 것으로 나타났으며, 슬라이드에 핀이 1초간 접촉할 때의 DNA 스팟의 크기는 평균$280{\mu}$ 가 되는 것으로 나타났다. 최소 점 간격을 0.32mm로 설정한 후 DNA를 점착해 본 결과 최대 8,100여 점의 DNA 스팟을 한 슬라이드에 점착할 수 있는 것으로 나타났다. 5. 본 로봇 시스템은 12장의 동일 DNA 칩을 생성하기 위해 핀의 세척, 건조, DNA를 묻히는 과정 및 DNA 점착 등의 한 과정을 2분 50초 동안 수행할 수 있는 것으로 나타났다.
Seung-Woo Kang;Soo-Hyun Cho;Dae-Hyun Lee;Kyung-Chul Kim
농업과학연구
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제50권3호
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pp.399-406
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2023
In this study, we propose a ripe tomato bunch localization method based on convolutional neural networks, to be applied in robotic harvesting systems. Tomato images were obtained from a smart greenhouse at the Rural Development Administration (RDA). The sample images for training were extracted based on tomato maturity and resized to 128 × 128 pixels for use in the classification model. The model was constructed based on four-layer convolutional neural networks, and the classes were determined based on stage of maturity, using a Softmax classifier. The localization of the ripe tomato bunch region was indicated on a class activation map. The class activation map could show the approximate location of the tomato bunch but tends to present a local part or a large part of the ripe tomato bunch region, which could lead to poor performance. Therefore, we suggest a recursive method to improve the performance of the model. The classification results indicated that the accuracy, precision, recall, and F1-score were 0.98, 0.87, 0.98, and 0.92, respectively. The localization performance was 0.52, estimated by the Intersection over Union (IoU), and through input recursion, the IoU was improved by 13%. Based on the results, the proposed localization of the ripe tomato bunch area can be incorporated in robotic harvesting systems to establish the optimal harvesting paths.
우리나라의 젖소 사육은 `95년 말 23.5천호의 낙농농가에서 553천두를 사육하던 것이, IMF의 영향을 받기 시작한 `97년 말에는 17.4천호의 낙농농가에서 544천두를 사육하여, 사육농가 호수는 26%가 감소한 반면 전체적인 사육 마리 수는 2.7%의 감소에 불과하였다. 이것으로 소규모 영세 사육농가가 줄어들고 점차 사육규모가 확대되고 있음을 알 수 있다.(중략)
This study proposed the new method of discerning the assembled parts and presuming the position of central point in a Cowl Cross Bar (CCB) using a Charge-Couple Device (CCD) camera attached to a robot in the auto assembly line. Three control points of an ellipse were decided by three reference points, which were equally distanced. The radii of these reference points were determined by the size of the object, and the repeated presumption secured the precise determination. The comparison of the central point of ellipse presumed by Randomized Hough Transform (RHT) with the part information stored in a database was used for determining the faulty part in an assembly. The method proposed in this study was applied for the real-time inspection of elliptical parts, such as bolt, nut hole and so on, connected to a CCB using a CCD camera. The findings of this study showed that the precise decision on whether the parts are inferior or not can be made irrespective of the lighting condition of industrial site and the noises of the surface of the part. In addition, the defect decision on the individual elliptic parts assembled in a CCB showed more than 98% accuracy within a 500-millisecond period at most.
육묘상자는 매우 유연하므로 인력에 의존하여 취급하는데는 많은 애로사항이 발생한다. 그러므로 본 연구에서는 육묘상자를 취급하기 위하여 수직축, 수평축를 갖춘 핑거의 로봇 핸드를 개발하였다. 수평축의 길이를 달리하여 육묘상자의 각 지점의 처짐량을 측정하였다 핑거의 수평길이가 250mm 일 때 $540{\times}270mm$의 육묘상자의 처짐량이 15mm이하로 되어 적당하다라고 판단된다. 본 연구에서 사용한 핑거의 움직임에는 LM시스템을 사용하였다. 개발한 로봇 핸드는 충남대학교 농업기계공학과에 기 보유하고 있는 직교좌표형 로봇 본체에 장착하여 성능실험을 실시한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다. 앞으로 전용 로봇 본체를 개발하여 실용화 되기를 기대한다.
인간 게놈 프로젝트가 지속적으로 진행됨에 따라 계속적으로 대량의 유전체 정보가 밝혀지고 있으며, 이미 밝혀진 유전체의 염기서열을 바탕으로 다양한 생물의 전체 유전자의 기능을 효율적으로 해석하는 기술의 개발이 요구되고 있다. 식물 게놈 프로젝트 또한 식량확보라는 단순하면서도 전략적인 차원에서 가장 절실히 요구되는 기본 과학기술 연구분야이다. 게놈(genome)은 유전자(gene)와 염색체(chromosome)의 합성어로 한 생물체가 지닌 모든 유전 정보의 집합체이고, 동종의 재결합 DNA 분자를 포함하는 동일 세포의 개체를 클론(clone)이라 하며, 클론의 집합체를 콜로니(Colony)라 한다 생물체의 모든 유전정보를 가진 게놈은 핵산(nucleotide acid)이라 불리는 염기로 이루어져 있으며, 이들은 서로 상보적인 쌍을 이루어 두 가닥으로 형성되어 있다. 이를 한 쌍의 base pair라 한다. (중략)
산업의 발전과 더불어 농업인구는 해마다 감소하고 있으며 농업 연령층은 고령화 현상이 나타나고 있다. 전체 농가인구와 호당 농업인구가 줄어들고 있는데 반해 호당 경지면적은 매년 증가하고 있다. 노동력은 농업생산비의 가장 큰 비중을 차지하고 있고, 농가의 연령층 또한 고령화가 되어가고 있음을 고려해 본다면 농업의 기계화ㆍ자동화의 필요는 절대적이다. 수확은 재배 과정 가운데 노동력, 시간 및 비용이 가장 많이 소요되는 작업이다. 본 연구는 수확용 매니퓰레이터의 개발을 위한 기구학적 분석을 하는 것이다. 구체적인 연구 목적은 매니퓰레이터의 정방향 기구학 및 역방향 분석을 통해 방정식을 구한 후 장치를 작동시켜 반복오차를 측정한 후 이 값을 이론값과 비교하여 검증하도록 하였다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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