박과 작물에서 과일썩음병(bacterial fruit blotch)을 일으키는 Acidovorax citrulli를 종자로부터 검출하기 위한 특이적이고 민감한 nested-PCR 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 Next Generation Sequencing을 이용하여 draft genome sequencing을 얻은 후 이를 분석하여 PCR 프라이머를 디자인하였고, 이들 프라이머의 A. citrulli에 대한 특이성을 확인하여 Ac-ORF 21F/Ac-ORF 21R의 nested PCR 프라이머를 최종 선발하였다. Ac-ORF 21F/Ac-ORF 21R는 오직 A. citrulli에서만 특이적으로 140bp 크기의 DNA를 증폭하였으며, 그 검출민감도는 1차 PCR 검출한계(10 ng genomic DNA/PCR)보다 검출한계를 10,000배 증가시켰다. 개발된 nested-PCR 방법을 통해 병원균을 인공접종한 수박 종자의 외부검사에서 $10^1cfu/ml$까지 인공 접종 한 모든 종자 시료에서 병원균을 검출하였고, 병원균을 인공접종 한 수박 종자의 내부검사에서는 병원균이 검출되지 않았다. 자연 감염 수박 종자의 외부검사에서는 10개의 반복 시료 중 2개에서, 그리고 종자 내부검사에서는 10개의 반복 시료 중 5개에서 A. citrulli를 검출하였다. 본 연구에서 개발한 nested-PCR은 특이성과 민감도가 높고 인공접종과 자연감염 수박 종자에서도 병원균의 검출이 가능하여 박과 작물의 종자로부터 A. citrulli를 검출하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
Geometrical characteristics of fruit including perimeter, projected area and length of minor and major axis were calculated by computer programs to be used in fruit sorting by image processing system. The results are summerized as follows. 1. A program calculating perimeter, projected area, and length of minor and major axis by edge detection and chain code was developed. 2. Geometrical characteristics of given figures were calculated to verify the program and the discrepancies from the measured values were about 5%. 3. Regression models for estimating volums of apples were developed and regression coefficients for each variety were found. 4. Abnormal apples could be recognized by comparing the ratio of minor axis to major axis and the standard value was proposed.
Phytoalexin scoparone (6,7-dimethoxycoumarin) was induced in flavedo tissue of lemon fruit inoculated with Penicillium digitatum during heat treatment for 3 days at $36^{\circ}$. The compound was also induced in the flavedo tissue after UV illuminatiion. Induction of scoparone was deteected in the flavedo tissue by histological analysis. This fluorescent scoparone accumulated only on the 4-5 layers of cells adjacent to the inoculation site. Preinoculation with P. digitatum and subsequent heat-treatment induced resistance in the lemon fruit tissues after challenge-inoculation at the site of the first infection. the data obtained in the study suggest that lemon fruit acquired resistance against P. digitatum parallel with the scoparone production at the infection site.
Authors investigated on the content of tin metals in 108 samples of tinplated canned fruit commercial. 1. The highest concentration of tin in 11 kinds of samples of canned fruit that is, apricot nectar was 114ppm and lowest of that 2.5∼3ppm. 2. There was 48.6ppm of tin content in orange nectar A that of pineapple nectar 56.6ppm in higher remarkably and that of the other samples was no appearance difference. 3. There was 114ppm(number 10), 5.3∼56.6ppm(number 8) and 8.7∼48.6ppm(number 3) of tin content in minimum between maximum concentration for difference remarkably and that of others there was no difference considerably, The highest concentration in detection frequency of content range was 8∼ 14ppm in 41. 7% and 2.5"6.6ppm in 36.1% and that of concentration was lower for comparison the others. 5. There was lower contration of tin in all samples for law of food hygiene in limitation 150ppm.
A phage technique for detection of Xanthomonas axonopodis pv. citri, a causal bacterium of canker on Sastuma mandarin fruits was developed. Phage and ELISA techniques were compared for their sensitivity for detection of Xanthomonas axonopodis pv. citri on orange fruits. Both of techniques revealed a similar efficiency for the bacterial detection; the pathogenic bacteria were observed in pellet from the fruits with over one canker spot with below 2 mm in diameter. In field assays, the increase of phage population(120%) on surface of the fruits related to the disease development one month later indicated that the bacterial pathogens inhabit on the surface. The procedure will be effectively used for detection of only living bacterial pathogen on fruit surfaces of Satsuma mandarin and for the disease forecasting.
농가를 운영함에 있어서 수확한 작물에 대한 품질을 평가하여 불량품을 분류하는 작업은 매우 중요하다. 그러나, 농가는 부족한 자본과 인력으로 인하여 품질평가에 소요되는 비용과 시간을 감당하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 인공지능 기술인 딥 러닝 알고리즘을 이용하여 과일의 표피를 분석함으로써 불량을 검출하고자 한다. 과일을 촬영한 동영상 이미지에 대하여 영역기반 합성곱 신경망(Region Convolutional Neural Network)을 기반으로 한 YOLOv3 알고리즘을 적용하여 표피를 분석할 수 있는 모델을 개발하였다. 총 4개의 클래스를 정해서 학습을 진행하였고, 총 97,600번의 epoch을 통해서 우수한 성능의 불량검출 모델을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안한 농작물 불량검출 모델은 데이터 수집, 분석된 데이터를 통한 품질평가, 그리고 불량검출에 이르는 과정의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 농작물들 중에서도 외상에 가장 취약한 복숭아를 대상으로 분석모델을 개발하였기 때문에, 다른 작물에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Apple scar skin viroid (ASSVd), Apple chlorotic leaf spot virus(ACLSV), Apple stem pitting virus (ASPV), Apple stem grooving virus (ASGV)는 사과를 감염시키는 대표적인 바이러스로, 이러한 4종 바이러스에 복합 감염된 사과 '홍로'의 동절기 가지의 휴면아(측아)로부터 다양한 크기 (0.4 mm ~ 1.2 mm)와 발달단계 (이하 Stage 1, Stage 2, Stage 3라 칭함)의 경정 및 측부 분열조직을 절취하여 BA 3.0 mg/L 와 IBA 0.1 mg/L가 혼합된 배지에 배양하여 캘러스를 형성시킨 후, 감염 바이러스바이러스의 제거유무를 조사하였다. 직경 10 mm이상 증식된 캘러스 31 계통을 RT-PCR 분석으로 제거효율을 알아 본 결과, ACLSV는 100%, ASSVd와 ASPV는 93.5%의 높은 제거 효율을 보인 반면, ASGV는 25.8%로 상대적으로 제거효율이 낮았다. 4종 바이러스가 동시에 모두 제거되는 경우는 Stage 1의 휴면아의 분열조직을 배양하였을 때만 가능하였는데, 그 이유는 ASGV가 이 시기의 배양에서 주로 제거되었기 때문으로, ASGV는 다른 바이러스와는 달리 분열조직의 발달단계가 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 휴면아의 분열조직을 배양하여 바이러스를 제거한 예는 세계적으로 보고된 바가 없는 것으로서, 본 연구결과는 향 후 사과의 무병묘 생산에 매우 유용한 자료로 활용될 것이다.
국내외적으로 ACLSV, ASGV, ApMV, ASSVd와 같은 바이러스 및 바이로이드 병의 발생으로 사과 과실의 생산량 감소와 기형적인 외형 등 많은 문제점들이 보고되었다. 하지만 사과 바이러스의 감염에 대한 방제 대책은 거의 알려진 바가 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사과 신품종인 '단홍', '홍안', '새나라', '썸머드림'을 분양하기에 앞서 바이러스 무병묘를 생산하는 시스템을 확립하고자 하였다. $37^{\circ}C$가 유지되는 항온 항습장치에서 4주간 열처리를 하였으며 기내에서 경정 배양을 하였다. 열처리된 각각의 사과 신품종들은 바이러스 진단 프라이머를 통해 RT-PCR을 수행하여 바이러스 진단을 수행하였다. 결과적으로 '단홍'은 28%의 바이러스 무병묘를 확보할 수 있었으며 '홍안'은 16%, '새나라'와 '썸머드림'은 12%의 확률로 바이러스 무병 사과를 확보할 수 있었다. 본 연구결과는 열처리 및 경정배양을 통해 사과 신품종에서 바이러스 무병묘 생산 시스템 구축이 가능함을 보여주었다.
과일 품질 자동 선별 시스템에서 흠집이나 부패한 부위가 존재하는 불량 과일을 우선적으로 검출하여 제거하는 작업은 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 영상처리 기법을 이용하여 불량 부위가 있는 과일 검출하는 방법의 한계점을 극복하기 위하여, 최신 인공지능 기술인 Yolo V4 딥러닝 지능기술을 이용하여 과일 불량 부위를 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 흠집 또는 부패 부위가 존재하는 1,100개의 불량 사과 및 1,300개의 불량 배를 포함한 총 2,400개의 불량 과일에 대하여 Yolo V4 딥러닝 모델을 사용하여 학습하고 불량 부위 검출 실험을 하였다. 성능 실험 결과에 따르면 사과의 정확률은 0.80, 재현율은 0.76, IoU는 69.92%, mAP는 65.27%이고, 배의 정확률은 0.86, 재현율은 0.81, IoU는 70.54%, mAP는 68.75%의 성능을 나타내었다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존 영상처리 기법을 이용한 방법보다 불량 부위가 있는 과일을 실시간으로 정확하게 선별하여 기존 과일 자동 품질 선별시스템의 성능을 획기적으로 개선할 수 있다.
Tsuchikawa, Satoru;Ito, Satomi;Inoue, Kinuyo;Miyamoto, Kumi
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1627-1627
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2001
In this study, a newly constructed optical measurement system, whose main components were a parametric tunable laser and a near infrared photoelectric multiplier, was applied to detection of the information for the inside of Satsuma mandarin using time-of-flight near infrared spectroscopy (TOF-NIRS). The combined effects on the time resolved profile of sample diameter, sugar content, the wavelength of the laser beam, and the detection position of transmitted light were investigated in detail. The samples used were Satsuma mandarin (Citrus unshu $M^{ARC}$.) (location: Wakayama, Japan) having the diameters of 50-84 mm. The sugar content measured by a refractometer varied from 9.9 to 16.3 Brix%. Equator of sample was irradiated vertically with the pulsed laser, and transmitted output power was measured on the restricted position of the equator using the optical fiber cable. The sampling time and the number of averaging the output power were 100 ns and 100 times, respectively. The variation of the attenuance of peak maxima At, the time delay of peak maxima t and the variation of full width at half maximum w were strongly dependent on the detection position and the wavelength of the laser beam. At, t and w increased gradually as the sample diameter increased to be much absorbed and vigorously scattered. On the other hand, each optical parameter had a tendency to increase as the sugar content increased. Such behavior was remarkable when the transmitted light was detected at the side face of a sample. When we apply TOF-NIRS to detection of the information for the inside of fruit with high moisture content like Satsuma mandarin, it is very important to give attention to the difference in the scattered light within tissues and the semi-straightly propagated light. Furthermore, we tried to express the resulting phenomena by using a model samples composed of water, sucrose, and milk. The variation of the time resolved profile is strongly governed by the combination of the light absorption component, scattering medium, and refractive index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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