본 연구에서는 온라인 감염 씨감자 비파괴선별 시스템을 구축하고 감염 씨감자 선별을 위한 통계적 모델을 개발하여 적용함으로써 선별시스템의 성능을 평가하였다. 선별모델 개발을 위해 토양병 및 잠복 감염의 대표적인 병원성 세균인 pectobacteruim atrosepticum을 인위적으로 씨감자에 감염시켜 씨감자 내부에 병징이 발현되도록 하여 실험하였다. 구축된 선별시스템을 통해 감염 및 정상 씨감자의 투과스펙트럼을 획득한 후 최소자승판별법(partial least square-discriminant analysis)을 이용하여 감염 씨감자 검출모델을 개발하였다. 개발된 모델의 검정결정계수는($R^2$) 0.943이었고 분류의 정확도는 99%(n=80) 이상으로 우수한 선별성능을 보였다. 개발된 온라인 감염 씨감자 선별시스템은 씨감자 선별뿐만 아니라 다양한 농산물의 감염을 검출하는 기반기술로 응용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 가시광 및 근적외선(VIS/NIR) 분광기술을 이용하여 혈란을 비파괴적으로 검출할 수 있는 측정방법을 개발하고자 하였다. 실험에 사용된 혈란 시료는 0.1 mL, 0.07 mL, 0.04 mL, 0.01 mL의 닭의 혈을 인공적으로 노른자 주변에 주입하여 제작하였다. 분석을 위해 사용된 스펙트럼 영역은 471 ~ 1154nm 이었으며, 스펙트럼 해상도는 1.5 nm이었다. 혈란 측정을 위한 두 개 광원의 각도는 30도이었으며 광원과 시료간 거리는 100 mm로 설정하였다. 또한 광원의 열로 인해 시료가 손상되지 않도록 측정을 위한 노출시간은 30 ms으로 설정하였다. 측정된 스펙트럼에 부분최소자승 분류방법(PLS-DA)을 적용하여 선별모델을 개발하였다. 개발된 모델들로 분석한 결과 혈란의 선별 정확도는 0.1 mL, 0.07 mL 0.04 mL, 0.01 mL 혈란 시료에 대해 각각 97.9%, 97.9%, 94.8%, 86.5% 이었다. 가시광 및 근적외선 스펙트럼 기술은 0.04 mL 이상의 혈점이 포함된 혈란을 비파괴적으로 선별 할 수 있는 가능성을 보여 주었다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.171-190
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1996
Quality evaluation of agricultural products has been a subject of interest to many researches for many years. As a results, several nondestructive techniques for quality evaluation of agricultural products have been developed. These methods are based on the detection of various physical properties that correlate well with certain quality factors of the products. This paper presents an overview of various quality evaluation techniques that are based on one of the following properties : density, firmness , vibration characteristic , X-ray and gamma ray transmission, optical reflectance and transmission , electrical properties, aromatic volatile emission, and nuclear magnetic resonance (NMR). The sophistication of nondestructive methods has evolved rapidly with modern technologies. The use of various modern image acquisition techniques, such as solid state TV camera, line-scan camera, X-ray scanning , ultrasonic scanning and NMR imaging, in conjunction with image-processing te hniques has provided new opportunities for researchers to develop many new and improved techniques for nondestructive quality evaluation of agricultural products.
Nondestructive evaluation of seed viability is one of the highly demanding technologies for seed production industry. Conventional seed sorting technologies, such as tetrazolium and standard germination test are destructive, time consuming, and labor intensive methods. Near infrared spectroscopy technique has shown good potential for nondestructive quality measurements for food and agricultural products. In this study, FT-NIR spectroscopy was used to classify normal and artificially aged lettuce seeds. The spectra with the range of 1100~2500 nm were scanned for lettuce seeds and analyzed using the principal component analysis(PCA) method. To classify viable seeds from nonviable seeds, a calibration modeling set was developed with a partial least square(PLS) method. The calibration model developed from PLS resulted in 98% classification accuracy with the Savitzky-Golay $1^{st}$ derivative preprocessing method. The prediction accuracy for the test data set was 93% with the MSC(Multiplicative Scatter Correction) preprocessing method. The results show that FT-NIR has good potential for discriminating non-viable lettuce seeds from viable ones.
Density is a physical property which contains information relating to the internal quality of fruits and vegetables, and can be used as an index for nondestructive quality evaluation. Density sorting has been employed by farmers for some agricultural products since ancient times. In this study, an automatic density measuring system based on the platform scale or water displacement method was developed for density sorting of watermelon. It consisted of water tan, load cell, net tray, electric motor, limit switch, control system and its program. The resolution of density was 0.001 g/㎤. In order to calibrate and evaluate the accuracy, the density was measured using a balloon kept in cold water. It showed 1.002 g/㎤ which almost correspond to real density of water. Test results with 6 watermelons and 3 replications showed that the standard deviations of the dens were 0.001∼0.004 g/㎤. The relationship between density and internal quality of watermelon was investigated using the system. The densities of hollow watermelons were less than 0.950 g/㎤, it was apparent that the density of the watermelon was related to the degree of hollowness. But the soluble solid contents and internal defects could not be estimated from the density.
Surface color is the most important quality factor for the grade evaluation of cherry tomato. Color is one of the representative indicators for the maturity which is closely related to the internal quality of cherry tomato, such as firmness, sugar content, and acidity. This study was carried out to investigate the relationship between surface color and internal quality of cherry tomatoes harvested from both hydroponic and soil culture at different ripening stages. To calculate the color values of cherry tomatoes an automatic color imaging system was constructed. A specially designed image processing algorithm for the color measurement was developed. The color values of L*, a*, b* were calculated from the initial color values of RGB and then compared with the internal quality. Statistical analyses indicated that the internal quality was more highly correlated with the surface color than size of cherry tomatoes. Color image features were also investigated to detect external damage of cherry tomatoes. The value of (R value - R mean value)/R mean value was the most effective image feature for the detection of damaged areas on the surface of cherry tomatoes. The results of this study demonstrated the feasibility of color sorting process as an alternative of the conventional drum type size sorting system for cherry tomato industry.
본 연구에서는 발아여부를 고속 대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 $25^{\circ}C$에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자 판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다.
Purpose: Nondestructive evaluation of seed viability is a highly demanded technique in the seed industry. In this study, hyperspectral imaging system was used for discrimination of viable and non-viable radish seeds. Method: The spectral data with the range from 400 to 1000 nm measured by hyperspectral reflectance imaging system were used. A calibration and a test models were developed by partial least square discrimination analysis (PLS-DA) for classification of viable and non-viable radish seeds. Either each data set of visible (400~750 nm) and NIR (750~1000 nm) spectra and the spectra of the combined spectral ranges were used for developing models. Results: The discrimination accuracy of calibration was 84% for visible range and 76.3% for NIR range. The discrimination accuracy of test was 84.2% for visible range and 75.8% for NIR range. The discrimination accuracies of calibration and test with full range were 92.2% and 92.5%, respectively. The resultant images based on the optimal PLS-DA model showed high performance for the discrimination of the nonviable seeds from the viable seeds with the accuracy of 95%. Conclusions: The results showed that hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable radish seeds from massive amounts of viable seeds.
본 연구에서는 초분광 반사광 영상기술을 이용하여 비파괴적으로 상추의 건전종자와 퇴화종자를 선별하는 기술을 개발하고자 하였다. 750~1000nm의 근적외선 초분광 반사광 영상의 분광데이터를 이용하여 상추의 발아종자와 불발아 종자를 판별하는 PLS-DA 모델을 개발하고 개발된 모델의 성능 평가를 실시하였다. 모델 calibration의 판별 정확도는 81.6%였으며, test의 결과는 81.2%의 판별 정확도를 보였다. 또한 개발된 PLS-DA 모델을 적용한 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 불발아 종자를 동시에 영상으로 검출 가능한 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 초분광 반사광 영상에 PLS-DA 모델이 적용된 영상을 이용한 검출 정확도는 91%로 나타났으며, 이는 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 상추 종자의 비파괴 품질선별에 이용될 수 있음을 보여 주었다.
Purpose: Conventional methods used to evaluate seeds viability are destructive, time consuming, and require the use of chemicals, which are not feasible to implement to process plant in seed industry. In this study, the effectiveness of Fourier transform near infrared (FT-NIR) spectroscopy to differentiate between viable and nonviable watermelon seeds was investigated. Methods: FT-NIR reflectance spectra of both viable and non-viable (aging) seeds were collected in the range of 4,000 - 10,000 $cm^{-1}$ (1,000 - 2,500 nm). To differentiate between viable and non-viable seeds, a multivariate classification model was developed with partial least square discrimination analysis (PLS-DA). Results: The calibration and validation set derived from the PLS-DA model classified viable and non-viable seeds with 100% accuracy. The beta coefficient of PLS-DA, which represented spectral difference between viable and non-viable seeds, showed that change in the chemical component of the seed membrane (such as lipids and proteins) might be responsible for the germination ability of the seeds. Conclusions: The results demonstrate the possibility of using FT-NIR spectroscopy to separate seeds based on viability, which could be used in the development of an online sorting technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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