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저자정보
김강섭 (National Institute of Agricultural Sciences) 홍영기 (농촌진흥청) 김현종 (National Institute of Agricultural Sciences) 김국환 (국립농업과학원) 김경철 (국립농업과학원) 이명훈 (농촌진흥청)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제45권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
1,460 - 1,471 (12page)
DOI
10.7840/kics.2020.45.8.1460

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농업에서 작물에 대한 품질을 높이는 작업은 중요하다. 스마트팜은 정보통신기술을 이용해 농작물의 생육 환경을 최적으로 유지하는 농업 시스템으로, 스마트팜을 이용하여 생산량 증가와 품질의 상승을 통해 시간, 노동력 등을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 방법을 사용하여 토마토의 생육량을 측정하고, 이를 이용해 작물이 올바르게 자라고 있는지 판단을 자동으로 하는 시스템을 구축한다. 토마토 생육량 측정 시스템의 단계로는 HSV 색상 모델을 이용해 색상 범위를 지정하고, 이 범위를 사용하여 블러링과 잡음 제거를 통해 해당 객체를 검출하고, 검출된 객체들을 통해 생장 길이를 계산한다. 또한 생장 길이를 계산하는데 중요한 역할을 하는 참조를 설정하여 여러 실험을 통해 최적의 참조를 찾아낸다. 앞으로 다양한 환경과 작물에서 취득한 데이터를 기반으로 측정 시스템을 더욱 발전해 나간다면 보다 농업 환경에 강건한 측정 시스템이 될 것이다.
#영상처리 #토마토 #생육량 #참조모델 #Image Processing #Tomato #Growth Rate #Reference Model

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
M. Lee, J. Hwang, and H. Yoe, “Agricultural production system based on IoT,” 2013 IEEE 16th Int. Conf. Computational Sci. and Eng., Sydney, NSW, pp. 833-837, 2013. google schola S. Kim, M. Lee, and C. Shin, “IoT-based strawberry disease prediction system for smart farming,” Sensors, vol. 18, no. 11, 2018. google schola Y. Kang, “A study on the improvement for smart farm policy using AHP analysis,” M.S. Thesis, Dept. of Food Industrial Management, Dongguk University Graduate Schools, 2020. google schola H.-S. Park, “Vehicle tracking system using HSV color space at nighttime,” J. KIIECT, vol. 8, no. 4, pp. 270-274, 2015. google schola S. E. Umbaugh, “Digital image processing and analysis : human and computer vision applications with CVIPtools,” Boca Raton, FL: CRC Press. ISBN 978-1-4398-0205-2, 2010. google schola

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