Abstract

한국과 일본의 경우 건표고를 외관의 품질상태 에 따라 12등급에서 16등급으로 구분하고 있다. 그리고 등급판정 작업은 임의로 추출한 샘플을 대상으로 전문 감정가에 의해 수작업으로 수행되고 있다. 건표고의 품질을 결정짓는 외관의 품질인자들은 갓과 내피에 고루 분포하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 영상처리 시스템에 의거하여 개발한 건표고 자동 등급판정 및 선별 시작시스템의 구조와 기능 그리고 성능에 대하여 설명하였다. 개발한 시작시스템은 표고의 이송과 취급자동화를 위한 진동이송기, 반전장치, 컨베이어 이송장치와 두 세트의 컴퓨터 영상처리 시스템, 그리고 시스템 통괄제어를 위한 IBM PC AT호환 컴퓨터, 디지털 입출력 보드, 전공압실린더 구동제어를 위한 PLC등으로 구성하였다. 등급판정의 효율성 및 실시간 작업시스템을 고려하여 건표고의 등급판정은 두 세트의 컴퓨터 영상처리 시스템을 이용하여 이송되는 건표고의 갓 또는 내피 중 어디가 위를 향하는 지에 따라 두 단계에 걸쳐 독립적으로 판정을 수행하도록 하였다. 첫 번째 영상처리부에서는 갓표면 영상으로부터 4등급의 고품질 표고를 분류하며 두 번째 영상처리부에서는 내피표면 영상으로부터 중간 및 저품질 표고를 8개의 등급으로 분류한다. 실시간 영상정보처리를 목적으로 기존에 개발한 신경회로망을 이용한 등급판정 알고리즘을 시작시스템에 적용하였다. 개발한 시작기는 88% 이상의 등급판정 정확도를 보여 주었으며, 전공압시스템의 구동제약으로 인하여 표고 1개당 약0.7초의 선별시간이 소요되었다. 일조 선별라인의 경우 본 연구에서 제안한 시작기의 선별능력은 표고가 일차 처리부로 갓이 위로 올라와 있는 상태로 계속 공급된다면 시간당 대략 5,000여 개의 표고를 처리할 수 있을 것으로 기대된다.보강하여 가능하면 B-Pillar의 Middle이 Bending type collapse을 방지하여 Pelvis와 Door가 먼저 접촉하는 방법 등이 적용가능하다. 제작하기 이전에 설계된 부품에 대한 스프링 상수 및 내구특성을 체계적으로 규명하여 제품 시험의 횟수를 줄이고, 보다 정밀한 제품을 제작할 수 있도록 하기 위한 것이다.세포수는 초기 배반포기배에서 팽윤 배반포기배로 진행됨에 따라 두배에서 세배 정도 증가되었음을 알 수 있었다. 또한, differential labelling과 bisbenzimide기법에서 얻어진 각각의 총세포수를 비교하였을 때 총세포수는 발달의 진행 정도에 따라 증가되며 그와 동시에 동일한 군 간의 세포수도 거의 유사함을 알 수 있었다. 따라서, ICM과 TE를 differential labelling하는 기법은 수정란의 quality를 평가하는데 매우 유용한 기법으로서 착상전 embryo 발달을 연구하는데 효과적으로 이용될 수 있다는 것을 시사한다. 고도의 유의차를 나타낸 반면 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass 목초구 간에는 아무런 유의차가 인정되지 않았다. 7. 농지보전 처리구인 배수구와 초생수로구는 비처리구에 비해 낮은 침두 유출량과 낮은 토양유실량을 나타내었다.구보다 14% 절감되는 것으로 나타났다.작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성 물질로 증착시키지 않고, Silver Paint 에 시편을 접착하는 방법으로도 만족한 시험 결과를 얻을 수 있었다.째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰

Keywords

• Dried Oak Mushroom;
• Computer Vision;
• Automatic Sorting System;
• Neural Network;
• Automatic Grading

• 건표고;
• 컴퓨터시각;
• 자동선별 시스템;
• 신경회로망;
• 자동등급판정;