• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제29권3호
• /
• pp.281-286
• /
• 2004

The end-effector is the one of the important factors on development of the cucumber robot to harvester a cucumber. Three end-effectors were designed the single blade end-effector with one blade, the double blade end-effector with two blades and the triple blade end-effector with three blades. Performance tests of the end-effector, the fully integrated system, were conducted to determine the cutting rate by using two different kinds of cucumber. The success rates of cucumber cutting ratio of single end-effector, double end-effector and triple end-effector in laboratory. were 61.7%, 95%, 86.7%, respectively. The cutting rate of single blade or double blade was a little difference with respect to the different diameters of cucumber stem. However, the success cutting rate of the end-effector with triple blade was 61.7% under 29mm diameter of a grabbing stem section. The triple end-effector was not suitable for harvesting a cucumber, but was considered to be suitable for harvesting a grape, an apple and a tomato. The success rate of cucumber cutting ratio of triple end-effectors in greenhouse was 84%. The failure cutting rate was 16% which are due to abnormal shape of cucumber fruit.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
• /
• pp.859-866
• /
• 1993

With the object of doing mechanical grafting of cucurbitaceous vegetables, the grafting robot was developed in 1989. This robot consists of the following components : feeding wheels, grippers, conveying wheels, cutters , fixing clipper, discharger , controller and power supply. One cycle time to produce a grafted plant is about 3 seconds, Results of some cucumber grafting tests : successful grafting rate of 98 percent and after acclimation, a successful agglutination rate of 95 percent. These techniques are now transferring to the private company. The commercial robot will come into the market in this year.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제33권6호
• /
• pp.453-461
• /
• 2008

This study was conducted to develop a root-removed splice grafting system for cucurbitaceous vegetables, mainly watermelon and cucumber seedlings, for the seedlings factories where currently most of seedlings grafting works are carried out by manual works. The major results of the study are as follows. The dimensions of rootstocks and scions, except cotyledon width, of root- removed splice grafting of watermelon and cucumber were shown to be varied within the 2.5-fold range. The growth status of seedlings were not consistent in terms of cotyledon sprouting direction and angle which were considered as one of the important factors for in root-removed splice grafting. The grafting work of root-removed splice for grafted watermelon and cucumber could be divided by four sub-operations: seedling supplying, cutting, clipping and potting, while a part or all root of the rootstock was removed in the seedlings supplying operation. The cutting angles of the rootstock and scion were $34-45^{\circ}$ and $20-45^{\circ}$, respectively, while the stem length of the scion varied from 6 mm to 12 mm. The splices of rootstock and scion were heaped up in parallel and then fixed by a clip. It indicated that the ideal grafting system, adopting conventional grafting processes of seedlings specifications as well as conventionally manual root-removed splice grafting method, performed very well for seedlings gripping and transporting, supplying clip, clipping and discharging grafted seedlings while workers supplied seedlings to the semi-automatical system.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.63-71
• /
• 2011

영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.322-327
• /
• 2019

접목시기의 줄기직경을 조사한 결과 토마토 접수는 $2.5{\pm}0.3mm$, 대목은 $3.1{\pm}0.7mm$인 것으로 조사되었고, 오이 접수는 $2.2{\pm}0.2mm$, 대목은 약 $3.6{\pm}0.3mm$인 것으로 조사되었다. 절단 기준점의 높이 차는 4mm 이상일 때 대부분의 모종에 대해 접촉면이 작아 접목 불량이 발생하였고, 2mm 이하일 때 접수와 대목의 절단면 겹침으로 인하여 접촉부가 작아 불량이 발생하는 것으로 분석되어 3mm가 적당한 것으로 사료된다. 접수 및 대목 줄기직경이 모두 얇을 경우 접수 및 대목 중 하나의 줄기직경이 평균값 이상을 이용해야 하는 것으로 분석되었다. 또한 줄기의 절단 각도는 인력으로 작업하기 때문에 접수는 $13{\sim}55^{\circ}$, 대목은 $15{\sim}67^{\circ}$의 범위로 다양한 것으로 조사되어 접목 불량의 원인이 될 수 있으므로 기계절단을 통하여 접수와 대목의 절단각도를 일치시킴으로써 접목성공률을 향상 시킬 필요가 있을 것으로 사료된다. 모종 줄기 절단면 촬영 및 영상처리로 모종의 휨을 인식 및 계산하여 그립퍼의 회전각을 제어하여 정확도 시험을 실시한 결과 접수와 대목 절단면은 정확히 접합되는 것으로 조사되었다. 영상 인식 기술을 적용한 접목로봇을 이용하여 오이와 토마토에 대한 접목시험을 실시한 결과 오이는 $96{\pm}3.2%$, 토마토는 $95{\pm}4%$의 접목 성공률이 조사되었다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2004

본 연구는 오이수확기의 매니퓰레이터 개발을 위한 기구학적 분석을 하는 것이다. 매니퓰레이터의 정방향 기구학 및 역방향 기구학 분석을 한 후 실제 장치의 반복오차 측정실험을 통해 이론 값을 검증하였다. 매니퓰레이터는 총 세 개의 링크로서 한 개의 수직링크와 두 개의 호전링크로 구성되어져 있으며, 세 개의 스테핑 모터가 각 관절에 장착되어 링크에 동력을 전달한다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. D-H Parameter를 이용하여 정방향 기구학에 의한 매리퓰레이터의 변환 연산자를 얻었다. 역방향 기구학의 해는 두가지로 나타났으며 삼각함수를 이용하여 해를 구하였다. 매리퓰레이터의 반복오차를 측정한 검증 실험에서는 X, Y, Z축에 대하여 반복 오차가 최대 2.60mm, 2.05mm, 1.55mm로 나타났으며, 정방향 및 역방향 기구학에서 오차의 최대지점 및 최소지점의 실제 좌표는 일치하였다. 반복오차 측정 결과는 매리퓰레이터의 목표지점인 오이의 직경에 비해 비교적 작게 나타났다. 측정오차는 실험중 발생한 실험오차로 판단된다. 매니퓰레이터의 오차를 줄이고 작업능률의 향상을 위해서는 링크의 수를 줄이고 오이의 품종 및 재배환경을 고려하여야 하며, 경량이면서도 견고한 재료를 사용하여 하중을 줄여야 한다.