The existing fruit sorter has the method of tilting tray and extracting fruits by the action of solenoid or springs. In peaches, the most sort processing is supported by man because the sorter make fatal damage to peaches. In order to sustain commodity and quality of peach non-destructive, non-contact and real time based sorter was needed. This study was performed to develop peach sorter using near-infrared spectroscopy in real time and nondestructively. The prototype was developed to decrease internal and external damage of peach caused by the sorter, which had a way of extracting tray with it. To decrease positioning error of measuring sugar contents in peaches, fiber optic with two direction diverged was developed and attached to the prototype. The program for sorting and operating the prototype was developed using visual basic 6.0 language to measure several quality index such as chlorophyll, some defect, sugar contents. The all sorting result was saved to return farmers for being index of good quality production. Using the prototype, program and MLR(multiple linear regression) model, it was possible to estimate sugar content of peaches with the determination coefficient of 0.71 and SEC of 0.42bx using 16 wavelengths. The developed MLR model had determination coefficient of 0.69, and SEP of 0.49bx, it was better result than single point measurement of 1999's. The peach sweetness grading system based on NIR reflectance method, which consists of photodiode-array sensor, quartz-halogen lamp and fiber optic diverged two bundles for transmitting the light and detecting the reflected light, was developed and evaluated. It was possible to predict the soluble solid contents of peaches in real time and nondestructively using the system which had the accuracy of 91 percentage and the capacity of 7,200 peaches per an hour for grading 2 classes by sugar contents. Draining is one of important factors for production peaches having good qualities. The reason why one farm's product belows others could be estimated for bad draining, over-much nitrogen fertilizer, soil characteristics, etc. After this, the report saved by the peach grading system will have to be good materials to farmers for production high quality peaches. They could share the result or compare with others and diagnose their cultural practice.
This study attempted to proposed the strategies for development of peach packinghouses. The overview of the conditions of existing peach packinghouses located Chongdo county was provided. Then, the grading system of packinghouse was newly suggested. In empirical analysis, the optimal size, location, and equipments were taken into account for the case of establishing new packinghouse. The main finding of this study was that the planning and construction of peach packinghouse should be executed in accordance with the regional peculiarities. Specifically, First, the packinghouse could make higher profit by high-quality goods using realistic grading/standardization. It would be preferred by customers that the effective itemization of fruits like peach. Second, it would be necessary that the scale of packinghouse was examinated in the county or town level. Third, in order to make an effective management of the packinghouse, several alternatives for operation were suggested. Also the software of packinghouse should be arranged to satisfy the packinghouse, producers, and customers.
본 연구는 소비자와 생산자는 물론이고 유통종사자까지도 모두 이익을 볼 수 있는 과학적이고 합리적인 등급화 방안의 모색을 위해 복숭아 생산자, 유통종사자, 소비자의 등급화에 대한 실태 및 의향을 조사 분석하여 각 주체의 입장차이를 조화시킬 수 있는 방안을 도출함을 목적으로 하고 있다. 1997년부터 1999년까지 3년에 걸쳐 생산농가, 소비자 및 유통종사자를 대상으로 면접청취조사와 질문지법을 병행하여 복숭아 농가 등급화실태, 소비실태 및 소비의향, 유통실태를 조사하였다. 현행 등급 기준으로 가장 중요시하는 것은 생산농가에서는 무게를, 유통종사자 및 소비자는 색깔로 나타났으며, 무게와 색깔은 복숭아를 먹어보기 전에 맛을 예측하는 방법으로 향후 비파괴 당도선별이 가능할 경우에는 생산농가, 유통종사자, 소비자 모두가 당도를 1순위로 선택하였다. 특히 소비자는 당도를 가장 중요시하며 소량구입 및 소포장 상자규격을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 그러므로 소비자를 비롯하여 생산자 및 유통종사자들 모두가 이익을 얻을 수 있는 바람직한 복숭아 표준화, 등급화를 이룰 수 있는 세부포장규격을 신설하고 등급을 당도와 무게 범위로 표시하는 이원적인 체계가 시행될 수 있도록 등급을 세분화할 필요성이 대두되고 있다.
본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.
복숭아 Y자 수형에서 기존 나무를 갱신할 때 고접갱신을 통해 조기에 수형을 완성하고 생산성을 유지할 수 있는 방법을 알아보고자 수행한 연구결과는 아래와 같다. 접목위치별 활착률은 원가지 내측에 접목하는 것이 80%로 외측의 73.3%에 비해 다소 양호하였고, 접목활착 후 발아된 신초의 기부직경은 내측이 36.2mm로 외측의 19.6mm에 비해 훨씬 굵게 자랐으며, 신초길이 역시 내측에 접목한 것이 220.3cm로 외측의 166cm에 비해 신초발육이 양호하였다. 고접갱신지는 개식수에 비해 수폭, 기부직경 및 결과지수 등에서 수체생장정도가 적은 것으로 나타났는데 수폭은 개식묘의 436.3cm에 비해 394.7cm에 불과하였고, 수고는 고접위치를 감안하면 고접갱신지가 1m 정도 낮았다. 수형구성을 위한 노력시간은 고접갱신지는 49.9시간/10a이었고, 개식묘는 51.5/10a로 두 처리 간 큰 차이를 보이지 않았지만, 고접갱신수의 경우 중간대목 품종의 관리시간 25.7시간/10a를 더하면 노력시간이 더 소요되는 것으로 나타났다. 수형구성을 위한 노력요소 중 적심>유인>도장지 제거 순으로 많았다. 3년간 누적수량은 처리 당년은 고접갱신수와 개식수 모두 생산량이 없었고 2년차는 고접갱신수의 생산량이 908kg/10a로 개식수 395kg/10a보다 훨씬 많았으나, 3년차에는 개식수의 수량이 고접수를 능가하였다. 그러나 고접수의 경우 중간대목 품종의 생산량을 합치면 개식수에서처럼 생산량의 공백 없이 매년 2,000kg 전후의 생산량을 유지할 수 있었다. 고접갱신 후 수량에 대한 손실보전을 위해 중간대목 품종을 3년에 걸쳐 연차적으로 갱신할 경우 과실수확을 위한 노동력, 과실봉지비, 농약비 및 수확, 선별 비용이 상대적으로 증가 되었지만, 수량증가와 더불어 개식에 따른 묘목비, 장비임대, 굴취비 및 지주시설 보수비용 등이 절감되어 매년 약 299만원/10a 정도의 소득적 이익이 발생하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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