남경 농대 면화 품격 시각인식 기술 돌파

청하다

장기간 우리 면화 채취, 인수는 감관 검사를 위주로, 계기 테스트를 보좌로 삼아 목화 채출 품질이 높아질 필요가 있다.

2005년부터 왕령 팀은 이 그림의 특징에 근거하여 논 씨 면성도 인식, 품급 연구를 시작한다.

연구원들이 먼저 CCD 디지털카메라를 사용해 아침, 중, 저녁 3기 ‘솜12 ’ 1 ~7급 씨면의 정면화상 총 350폭을 사용한 뒤 기술처리를 통해 알코올 이미지를 복잡한 배경에서 분할해 씨 면백도, 황도, 잡질 함량을 반영하는 14개 무늬 특징, 면 판자 크기, 구조를 반영하는 16개 형태의 특징, 씨면의 성숙도 판별과 품급 인식, 식별율은 85.3%, 88.4%에 달했다.

왕령 부교수는 시각인식 기술을 갖춘 목화 채취 로봇이 아날로그를 실시간으로 씨를 따고 분급할 수 있으며 면화 품종의 다양성을 낮춰 생산 원가를 낮춰 면화 등급을 높여 채수할 수 있는 높은, 중저급 면화분창고는 합리적으로 추정된다.

이 기술의 돌파도 우리나라의 면화 품질 검사는 수확 후 검출되어 수확 전에 검출해 로봇을 따기 전에도 알 수 있을 것이며, 어느 땅의 면화 품질이 좋고, 어느 땅의 면화 품질이 나빠서 중복 또는 무의미한 노동을 피해 면화 작업의 정세화를 실현할 수 있다.

현재 우리나라는 아직 국정의 면화 정급기구에 완전히 부합되지 않은 것으로 알려졌다. 이를 위해 목화 채취 로봇 시각 시스템 중 씨앗 성숙도 및 품격 표현 연구의 깊숙이 전개되면서 국정에 맞는 면화에 유리한 면화