Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.55-55
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2017
본 연구는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 수확작업기의 절단장치를 설계하고자 파프리카 과병의 절단특성을 분석하고자 하였다. 파프리카 과병의 절단특성을 분석하기 위하여 사용한 파프리카는 경기도 평택시에서 재배된 파프리카를 사용하였다. 적색 품종인 Nagano RZ와 황색 품종인 Helsinki, 주황색 품종인 Boogie를 사용하였다. 파프리카 과병의 절단 특성을 분석하기 위하여 상기 세 가지 품종의 파프리카 30개씩 총 90개의 파프리카를 사용하여 과병의 중앙 지점을 절단하였다. 절단 특성을 측정하기 위하여 push-pull gauge인 digitect dtg-20을 사용하였으며, 파프리카의 과병의 절단 특성을 측정하기 위하여 일반 농가에서 사용하는 접도 OLFA CK2의 접도의 칼날을 digitect dtg-20에 장착하여 측정하였다. 파프리카 과병의 절단 특성의 시험 항목은 절단강도를 측정하였다. 파프리카의 과병의 절단 특성 측정은 수확작업기의 파프리카 과병의 절단을 위한 절단장치의 설계를 위하여 진행하였다. 파프리카 과병의 절단 특성은 파프리카의 훼손을 최소화한 수확작업을 위한 중요한 요소이다. 파프리카의 과병의 중앙을 절단하여 절단강도와 절단력을 측정하였다. 그 결과 파프리카 과병의 절단강도는 $4.18{\pm}1.18kgf$로 나타났으며, 최대값은 6.91kgf, 최소값은 2.26kgf로 나타났다. 파프리카 과병은 측정된 절단강도의 최대값인 6.91kgf보다 큰 힘을 이용하여 절단하여야 하므로 그에 맞게 수확작업기의 절단장치의 모터를 선정하고 설계가 이루어져야 한다고 판단한다.
Factory-style plant production system aims to produce the standardized horticultural products with high quality and cleanness. In Korea, researches for year-round leaf vegetables production system are in progress and the most of them are focused on environment control. Automating technologies for harvesting, transporting and grading need to be developed. A lettuce harvesting system applicable to the plant factory was studied. It was composed of an articulated robot with a cutter and a gripper, lettuce feeding conveyor and air blower. Success rate of the developed system was 94.7 %. The system carried out harvesting a lettuce smoothly and the harvesting time was about 6 seconds per lettuce. The results showed a feasibility of robotic lettuce harvesting.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.2
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pp.161-168
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2018
In this study, IT based traceability system which is able to measure weight and moisture content of grain in the post-harvest process of intake, drying, storage and milling was developed in RPC(Rice processing complex). Measured information of weight, moisture content, yield, loss and quality was saved in the DB sever. Simultaneously, lot No. was generated and connecting to quality and traceability information. Also, automatic control system with MMI(Man Machine Interface) and yield and inventory control system(YICS) for grain was developed for the traceability system by applying the TCP/IP communication. In addition, simulation of system was performed for evaluation in RPC.
배추 생산에 있어서 수확, 운반, 적재 작업은 가장 노동이 집약적으로 요구되는 작업들이다. 최근, 여러 종류의 양배추 수화기가 일본과 유럽에서 개발되었다. 하지만 국내에서 재래되는 배추는 크기와 형태에 있어 양배추와는 달라 기 개발 기종의 도입이 어렵다. 또한 수확작업의 생력화 효과는 운반, 정선, 적재 작업과 밀접하게 연계되어 있어 출하시의 작업체계를 고려하여 수화에 따른 수집.반출 시스템을 개발하여야 한다. 수확시의 배추는 중량이 25~45 N 정도로 다 작물에 비하여 무겁고 부피가 크기 때문에 수확작업의 기계화를 위해서는 수확장치와 더불어 연속적으로 수확되는 배추를 적절하게 수집하여 적재하고 반출하는 시스템의 개발이 중요하다. 본 연구에서는 수확작업의 생력화 효과를 높이고 생력화 시스템 비용의 절감을 목적으로 작업자 1인에 의해 작업할 수 있는 반자동 형태의 트랙터 부착형 배추 수집, 적재, 반출시스템 시작기를 개발하였다. 시작기는 배추 이송장치, 적재장치, 팔렛 및 반출장치의 3개 부분과 PLC를 이용한 주 제어기로 구성하였다. 배추 수집용기로는 대략 70개의 배추를 담을 수 있는 크기가 1,050 mm$\times$1.050mm$\times$1,000mm 인 접이식 메쉬 팔렛을 사용하였으며 하단부에 롤러 안내판을 부착하여 적재한 팔렛의 배출이 용이하도록 하였다. 팔렛을 제외한 전체 시작기의 중량은 235 N 이였으며 크기는 3,940mm$\times$520mm$\times$1,630mm 이었다. 본 연구는 수확장치의 기능 및 생력화 효과를 극대화하고 배추의 손상정도를 최소화하는 시스템을 구성하고자 하였다. 이송장치는 트랙터 부착시 횡공간 점유율을 최소화하도록 하였으며 적재장치는 적재시 배추의 손상을 줄이고 배추가 놓이는 자세를 능동적으로 조절할 수 있도록 주름관을 부착하였다. 시작기의 실내시험 결과 이송장치는 0.18 m/s~0.36 m/s의 범위에서 적재장치는 0.4 m/s~2.4 m/s 범위에서 안정적으로 구동하였으며 두 장치를 동시에 구동하여 시험한 결과 이송장치는 0.26 m/s~0.36 m/s, 그리고 적재장치는 0.9 m/s~2.4 m/s 에서 적정하게 안정적으로 구동하였다. 적재장치의 성능에 있어서 1~3단 적재시에는 주름관을 이용하여 적재하고 4~5단 적재시에는 자유낙하에 의한 적재를 수행할 경우 인력에 의한 적재와 거의 동등한 적재량을 보였으며 손상정도는 거의 무시할 정도였다. 트랙터가 0.3 m/s로 주행하는 경우 노지로부터 배추를 뽑아 이송하는 뽑기벨트의 적정속도가 0.46 m/s인 점을 고려할 때 배추 이송 컨베이어는 0.34 m/s 이상의 속도를 유지할 필요가 있었으며 적재 컨베이어는 2 m/s~2.4 m/s의 속도에서 안정적으로 작동하였다. 배추의 주간 거리가 대략 30~40 cm 인 점을 감안하면 적재장치는 초당 1개의 적재성능을 보였다. 실내에서 수행한 시스템의 성능은 배추에 큰 손상없이 전반적으로 성공적으로 구동하였으나 향후 노면이 고르지 못한 포장에서의 성능 시험이 필요하다.
The role of drones has been expanded to various fields such as agriculture, construction, and logistics. In particular, agriculture drones are emerging as an effective alternative to solve the problem of labor shortage and reduce the input cost. In this study therefore, we proposed the fruit recognition algorithm and harvesting mechanism for fruit harvesting drone system that can safely harvest fruits at high positions. In the fruit recognition algorithm, we employ "You-Only-Look-Once" which is a deep learning-based object detection algorithm and verify its feasibility by establishing a virtual simulation environment. In addition, we propose the fruit harvesting mechanism which can be operated by a single driving motor. The rotational motion of the motor is converted into a linear motion by the scotch yoke, and the opened gripper moves forward, grips a fruit and rotates it for harvesting. The feasibility of the proposed mechanism is verified by performing Multi-body dynamics analysis.
Kim, Yi-Hyun;Hong, S.Young;Choe, Eun-Young;Lee, Hoon-Yol
Proceedings of the KSRS Conference
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2009.03a
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pp.40-45
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2009
본 연구에서는 기후 등의 영향을 받지 않고 레이더 산란 측정을 할 수 있는 X-band antenna 기반의 자동관측 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석하여 후방산란계수를 이용한 벼 생육인자를 추정한 것을 목적으로 하였다. 2008년도 국립농업과학원 시험포장 ($37^{\circ}$15'28.0"N, $126^{\circ}$59'21.5"E)에서 추청벼를 대상으로 생육시기별 후방산란계수를 관측하였는데 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소하다가 수확기가 가까워지는 9월 중순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 보였고 특히 W-편파의 경우 9월 초순부터 후방산란계수 증가가 다른 polarization에 비해 크게 나타났다. 후방산란계수와 작물생육인자와의 관계를 분석한 결과 고주파수인 X-band는 상대적으로 바이오메스, 엽 면적지수와의 상관이 낮게 나타났지만 이삭 건물중은 VV-편파 후방산란계수와 상관관계를 보였다. 이삭 건물중과 상관관계가 높게 나타난 X-band의 W-편파 후방산란계수를 이용하여 수확기 이삭 건물중을 추정하였는데 VV-편파 후방산란계수와 이삭 건물중과는 결정계수 $(R^2)$가 0.85이었고, 이삭 건물중 실측값과 추정값을 비교해 본 결과 1:1 line에 근접하게 분포하였다 ($R^2$=0.85).
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1999.07a
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pp.282-289
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1999
선별은 청과물을 포장하기 이전에 크기, 중량, 색깔등 정해진 규격에 따라 고르는 과정을 말하고, 크게 인력선별과 기계선별, 개별선별과 공동선별로 구분한다. 국내의 경우 아직까지도 수확된 청과물은 농가단위로 개별선별하고 있으며, 중량식 선별기를 이용하여 등급선별 한 후 15kg, 10kg 상자에 포장하는 것이 가장 일반적이다. 근래에 청과물의 부가가치를 높이기 위해서 중량에 색깔을 선별할 수 있는 기능을 추가한 기계시스템이 개발되어 산업화된 바 있다(최 등, 1997). 또한 근적외선 분광분석법을 이용하여 과일의 당도를 비파괴적으로 측정 선별할 수 있는 시스템이 개발 실용화 단계에 있다(이 등, 1998). (중략)
졸업앨범은 한 사진관에서 한 학교를 대상으로 진행하는 프로젝트로 그 수량이나 비용으로 인해 커다란 수확을 사진관이나 인쇄소에 제공하지만, 그만큼 위험요소가 많은 프로젝트이다. 본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 편집한 앨범자료를 인쇄하기 위한 자동조판시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템의 이용분야는 졸업앨범 제작 및 결혼기념용 앨범 및 졸업 작업집 등과 같은 사진을 많이 배치하는 책자를 제작하는 곳에 적당하다.
Modern society is characterized by rapid increase in world population, aging of the rural population, decrease of cultivation area due to industrialization. The food problem is becoming an important issue with the farmers and becomes rural. Recently, the researches about the field of the smart farm are actively carried out to increase the profit of the rural area. The existing smart farm researches mainly monitor the cultivation environment of the crops in the greenhouse, another way like in the case of poor quality t is being studied that the system to control cultivation environmental factors is automatically activated to keep the cultivation environment of crops in optimum conditions. The researches focus on the crops cultivated indoors, and there are not many studies applied to the cultivation environment of crops grown outside. In this paper, we propose a method to improve the harvestability of poor areas by monitoring the areas with bad harvests by using big data analysis, by precisely predicting the harvest timing of fruit trees growing in orchards. Factors besides for harvesting include fruit color information and fruit weight information We suggest that a harvest correlation factor data collected in real time. It is analyzed using the Apache Spark engine. The Apache Spark engine has excellent performance in real-time data analysis as well as high capacity batch data analysis. User device receiving service supports PC user and smartphone users. A sensing data receiving device purpose Arduino, because it requires only simple processing to receive a sensed data and transmit it to the server. It regulates a harvest time of fruit which produces a good quality fruit, it is needful to determine a poor harvest area or concentrate a bad area. In this paper, we also present an architectural model to determine the bad areas of fruit harvest using strong data analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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