• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제4권1호
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• pp.8-15
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• 2003

In Korea, quality evaluation of dried oak mushrooms are done first by classifying them into more than 10 different categories based on the state of opening of the cap, surface pattern, and colors. And mushrooms of each category are further classified into 3 or 4 groups based on its shape and size, resulting into total 30 to 40 different grades. Quality evaluation and sorting based on the external visual features are usually done manually. Since visual features of mushroom affecting quality grades are distributed over the entire surface of the mushroom, both front (cap) and back (stem and gill) surfaces should be inspected thoroughly. In fact, it is almost impossible for human to inspect every mushroom, especially when they are fed continuously via conveyor. In this paper, considering real time on-line system implementation, image processing algorithms utilizing artificial neural network have been developed for the quality grading of a mushroom. The neural network based image processing utilized the raw gray value image of fed mushrooms captured by the camera without any complex image processing such as feature enhancement and extraction to identify the feeding state and to grade the quality of a mushroom. Developed algorithms were implemented to the prototype on-line grading and sorting system. The prototype was developed to simplify the system requirement and the overall mechanism. The system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, a set of computer vision system with lighting chamber, one chip microprocessor based controller, and pneumatic actuators. The proposed grading scheme was tested using the prototype. Network training for the feeding state recognition and grading was done using static images. 200 samples (20 grade levels and 10 per each grade) were used for training. 300 samples (20 grade levels and 15 per each grade) were used to validate the trained network. By changing orientation of each sample, 600 data sets were made for the test and the trained network showed around 91 % of the grading accuracy. Though image processing itself required approximately less than 0.3 second depending on a mushroom, because of the actuating device and control response, average 0.6 to 0.7 second was required for grading and sorting of a mushroom resulting into the processing capability of 5,000/hr to 6,000/hr.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.224-226
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• 2016

기술의 발전과 민간수요 급증으로 '무인 자율화', '이동체' 특성이 결합된 무인이동체 신시장이 급성장하고 있다. 현재 일부 국가들이 시범주행을 허용하고 있으나, 자율주행차의 정식 운행을 제도화 한 나라는 없다. 기존 차량의 경우에도 후방감지기의 잦은 오작동이나, 후방카메라의 사각지대 또는 운전자의 부주의 때문에 안전사고가 자주 일어나고 있다. 이러한 사소한 결함들을 보완이 되어야 자율주행차, 소형드론의 상용화를 위한 관련 규제를 완화 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 기존의 이동체에서 사용되었던 초음파, 레이저 센서와는 다르게 깊이 카메라를 이용하여 거리측정을 시도해보려 한다. 깊이 카메라는 레이저나 적외선을 객체나 대상 영역에 비추어 되돌아오는 광선을 받아 시간 차이를 계산하는 TOF 방식으로 거리 정보를 계산한다. 이런 카메라는 CCD 카메라 영상 화소 단위로 깊이 정보를 얻을 수 있어 실시간 깊이 정보를 모으는 데 활용할 수 있다. 이런 실시간 깊이 정보들을 이용하여 앞서 말한 문제점을 해결하고, 거리측정을 통한 장애물 회피 시스템 설계를 제안한다.

• 한국안광학회지
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• 제14권4호
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• pp.65-69
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• 2009

목적: 최근 컴퓨터가 대량 보급되면서 VDT 증후군이 점차적으로 증가하고 있다. VDT 증후군은 VDT 작업자들에게 나타나는 근골격계 질환, 신경정신계 장애, 눈의 긴장, 피로, 자극과 충혈 등 안과적 증상을 포함한다. VDT 증후군의 환경요인으로는 전자파, 컴퓨터 화면의 크기, 밝기, 조명, 모니터 및 작업대의 높낮이, 작업시간, 작업의 종류, 작업자와 스크린과의 거리, 실내습도 및 온도, 사무실내의 공기오염, 환기 등이 있다. 본 연구에서는 근거리 시각 작업으로 인한 VDT 증후군에서 나타나는 주요 신체증상 및 신체 및 심리적으로 영향을 줄 수 있는 환경적 요인을 조사하였다. 방법: 연구대상자는 19세부터 28세사이의 남자 54명, 여자 66명으로 총 120명이었다. 책이나 문서 읽기, 컴퓨터 작업 등에 대한 근거리 작업을 할 때에 나타나는 신체적 증상과 육체적 불편함을 설문지를 이용하여 조사하였다. 조사항목에는 근업작업에 따른 주요 신체 증상과 눈의 자각 증상, 작업환경에 대한 만족도, 키보드, 마우스 사용시의 손목 통증 경험 등을 포함하였다. 결과: 장시간 컴퓨터, 문서, 전자기기를 사용할 때에 대부분(70%)이 신체적인 통증을 느끼는 것으로 나타났다. 통증부위는 주로 목과 허리(57.1%), 눈(45.2%), 두통(31%) 등이었다. 환경적 요인에서는 적절치 못한 조명으로 눈의 통증을 호소하는 사람들이 78.3%였다. 대부분의 증상은 '눈의 피로'(38.3%), '눈의 건조성'(31.9%), '눈의 흐릿함'(23.7%)이었다. 대상자들은 의자에 대한 불편함을 호소하였고 키보드, 마우스 사용 때 손목의 통증은 대부분 경험하였다. 결론: 전자기기, 문서 등을 이용할 때 빛, 공간, 자세, 작업대 등의 다양한 환경적 요인들이 조화롭지 못해 눈의 피로, 신체적인 피로감을 느낄 수 있다. 따라서 문서작업을 할 때에는 휴식시간에 대한 자기관리와 같은 예방법을 개발하여 눈의 피로를 줄여야 할 것이다. 또한 지속적인 연구를 통해 근골격계 질환 예방을 위해 최적의 시각적인 환경을 위한 인간공학적 디자인으로 작업환경을 바꾸어야 할 것이다.