In Korea and Japan, dried oak mushrooms are classified into 12 to 16 different categories based on its external visual quality. And grading used to be done manually by the human expert and is limited to the randomly sampled oak mushrooms. Visual features of dried oak mushrooms dominate its quality and are distributed over both sides of the gill and the cap. The 2nd prototype computer vision based automatic grading and sorting system for dried oak mushrooms was developed based on the 1st prototype. Sorting function was improved and overall system for grading was simplified to one stage grading instead of two stage grading by inspecting both front and back sides of mushrooms. Neuro-net based side(gill or cap) recognition algorithm of the fed mushroom was adopted. Grading was performed with both images of gill and cap using neural network. A real time simultaneous discharge algorithm, which is good for objects randomly fed individually and for multi-objects located along a series of discharge buckets, was developed and implemented to the controller and the performance was verified. Two hundreds samples chosen from 10 samples per 20 grade categories were used to verify the performance of each unit such as feeding, reversing, grading, and discharging unites. Test results showed that success rates of one-line feeding, reversing, grading, and discharging functions were 93%, 95%, 94%, and 99% respectively. The developed prototype revealed successful performance such as the approximate sorting capability of 3,600 mushrooms/hr per each line i.e. average 1sec/mushroom. Considering processing time of approximate 0.2 sec for grading, it was desired to reduce time to reverse a mushroom to acquire the reversed surface image.
An on-line real time grading and sorting system for dried oak mushrooms was developed for on-site application. Quality grades of the mushrooms were determined according to an industrial specification. Three dimensional visual quality features were used for the grading. A progressive color computer vision system with white LED illumination was implemented to develop an algorithm to extract external quality patterns of the dried oak mushrooms. Cap (top) and gil (stem) surface images were acquired sequentially and side image was obtained using mirror. Algorithms for extracting size, roundness, pattern and color of the cap, thickness, color of the gil and amount of rolled edge of the dried mushroom were developed. Utilizing those quality factors normal and abnormal ones were classified and normal mushrooms were further classified into 30 different grades. The sorting device was developed using microprocessor controlled electro-pneumatic system with stainless buckets. Grading accuracy was around 97% and processing time was 0.4 s in average.
표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.
To increase the production of mushrooms and the economic efficiency of mushroom cultivation, the pinchips(PC) and sawdusts(SD) of three Korean oak species were tested as cultivating media for Lentinus edodes with varing the composition of the media. The results are as follows. 1. Organic acids(tannic acid and citric acid), which were added in the PC medium to enrich the quality of mushrooms, did not increase the growths of the mycelia and the quality. 2. The mushrooms were able to be harvrested from six months after beginning the cultivation. No significant differences were found among the qualities of the mushrooms produced by various treatments. 3. The production rate of mushroom was relatively high with, 28.4~29.3% (700~730gr./2,500gr pack). The net profit estimated was about 1,450 won per pack.
As a basic research for the development of the automatic grading and sorting system for dried oak mushrooms, the device to acquire both cap and gill side images of mushroom has been developed and neural network based side recognition and quality grading has been proposed via inputting both side images. 20 quality grades have been selected considering the requirement of grade classifications imposed by the mushroom company. Developed DC motor driven‘V’type reversing device for the image acquisition of both side images of mushroom showed more than 95% success. Most error was caused by very small size mushrooms with a radius of around 1cm. However, it required a further research to reduce the reversing time. Grading and side recognition were performed via inputting normalized size factors and average gray levels of $8{\times}8$ grids converted from the raw images of both surfaces to the multi-layer back propagation(BP) network. Accuracy of the grading showed about 88.5% and the total grading time including reversing operation was around 2 seconds.
한국의 버섯재배는 1960년대 초에 정부에서 농산물 수출과 농민의 소득을 증대시키기 위하여 양송이와 표고의 증산계획을 세워 시작하였다. 농촌진흥청 산림청 등 국가 연구기관에서는 유전적 소질이 우수한 품종의 육성, 양질의 종균보급, 고품질 버섯을 대량생산하는 기술을 개발하고 농민에게 재배기술을 교육하고 현지 지도를 하였으며, 재배시설비 등을 정책적으로 지원하였다. 재배방법이 개발되어 농가에서 대량으로 생산하기 시작한 버섯종류는 표고, 양송이, 느타리버섯, 팽이, 영지, 큰느타리버섯 등이다. 현재 버섯을 재배하는 농가는 약 2만호, 생 버섯의 총 생산량은 약 17만톤으로 느타리버섯이 가장 많고 다음이 팽이, 표고, 양송이 순으로 많다. 버섯의 총 농업생산액은 7,000억원을 넘으며, 연중생산이 가능한 농가의 중요한 소득작목으로 발전하였다.
이 연구는 낙엽송 목재를 톱밥으로 만들어 표고버섯의 균상재배를 함으로써, 목재이용률을 높이고, 버섯을 효율적으로 재배할 수 있는 방법과 경제성을 조사한 것이다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 낙엽송 톱밥을 이용한 표고재배에서 참나무톱밥재배와 비교하여 볼 때 균사발육이나 버섯품질에 차이가 없는 것으로 나타났다. 2. 낙엽송 톱밥재배는 종균접종후 6개월부터 제 1차기 버섯수확이 가능하면서 품질에 있어서도 각(各) 처리구간(處理區間)에 차이가 없는 것으로 나타났다. 3. 낙엽송재의 Lignin함유량은 28.7-28.6%이었으나 버섯재배 폐(廢)잔사는 18.2%로 감소되었다. 그러나 1% NaOH 추출성분은 낙엽송재의 것은 30.4-34.4%이었으나 표고재배 폐(廢)잔사의 것은 68.%로 증가하였다. 4. PP비닐대(袋) 1개(2500g입)당 표고버섯 총생산비율은 29.7-31.5%의 높은 값으로 나타나고, 이때 버섯생산량은 760-780g으로 그 순수익은 1,475원이었다.
표고 수확후 적정 예냉조건을 구명하기 위해 차압예냉방법으로 2수준 (0℃에서 30분, 0℃에서 1시간), 저온실 냉각으로 3수준 (-3℃에서 1일, 0℃에서 1일, 3℃에서 1일)을 비교하여 냉각 후 랩 (PVC) 포장하여 저온 (1℃)에 6주간 보관하면서 품질 특성 및 상품성률을 조사하여 신선 표고의 유통수명을 연장할 수 있는 가장 효과적인 예냉방법을 구명하고자 하였다. 대조구로 예냉처리하지 않은 무처리를 두었다. 신선 표고의 예냉 후 저온저장시 상품성에 영향을 미치는 품질 요인은 변색과 부패 발생이었고, 이취는 6주간 저장 동안 발생하지 않거나 약하게 발생하여 상품성에 영향을 미치지 않았다. 모든 처리구에서 상품율 100%를 나타내는 저장 기한은 3주까지였다. 저온저장 5주째 표고의 상품율은 0℃ 저온실냉각처리구, 차압예냉 1시간 처리구, 무처리구에서 상품율 100% 였으며, 차압예냉 30분처리구는 80%, -3℃ 저온실 냉각처리구는 86.7% 였다. 예냉 후 1℃ 저온저장 6주째에는 0℃ 저온실 냉각처리구에서 80%, 3℃ 저온실 냉각처리구는 66.7%, 차압예냉 1시간 처리구는 46.7%, 그 외 처리구는 33% 이하의 상품율을 보였다. 따라서 표고를 6주간 보관 시 가장 적합한 예냉방법은 수확 직후 0℃ 저온실에 적재 후 강제통풍예냉을 1일간 실시하는 방법이었다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.607-614
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1996
A computer vision based automatic intelligent sorting system for dried oak mushrooms has been developed. The developed system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, two sets of computer vision system for grading , and computer with digital I/O board for PLC interface, and pneumatic actuators for the system control. Considering the efficiency of grading process and the real time on-line system implementation, grading was done sequentially at two consecutive independent stages using the captured image of either side. At the first stage, four grades of high quality categories were determined from the cap surface images and at the second stage 8 grades of medium and low quality categories were determined from the gill side images. The previously developed neuro-net based mushroom grading algorithm which allowed real time on-line processing was implemented and tested. Developed system revealed successful performance of sorting capability of approximate y 5, 000 mushrooms/hr per each line i.e. average 0.75 sec/mushroom with the grading accuracy of more than 88%.
This study was undertaken to examine the feasibility of black locust (Robinia pseudoacacia) as substrates for several edible mushrooms. For the cultivation of several edible and/or medicinal fungi on black locust, optimum bulk densities, synthetic or semisynthetic additives, natural additives and pretreatment methods were investigated. Fruit body yields of the fungi on various sawdust media composed of different wood species were also analyzed for testing the capability of black locust as a substrate for mushroom production. Mycelial growths decreased proportional when the bulk density increased. The most suitable carbon and nitrogen sources as additives to promote the mycelial growth were sucrose (2%, w/w) and ammonium phosphate (0.2%, w/w) respectively. When corn-powder and beer-waste as natural additives were added to sawdust of black locust showed the significant growth of mycelia. And the optimum mixing ratio was 10:2:1 (sawdust: corn-powder: beer-waste, w/w). Black locust after cold water treatment showed the outstanding mycelial growths. Any significant changes of pH, moisture content (%) and dry-weight losses (%) could not be found among culture substrates (sawdust of black locust, oak and poplar wood) examined before and after harvesting of fruit bodies. Yield of fruit bodies on black locust culture media were comparable with those culture media composed with oak and poplar wood. The present work indicated strongly the potentiality of black locust as raw materials for edible and medicinal mushrooms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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