Vis-NIR 초분광 영상을 이용한 토마토 내부품질 예측 = Tomato Internal Quality Prediction using Vis-NIR hyperspectral imaging

국문 초록 (Abstract)

토마토 품질은 육안과 중량, 크기 등으로 선별하고 있어 작업자의 숙련도에 따른 편차가 발생하고 많은 노동력이 필요하다. 불균일한 품질로 인해 소비자들의 상품에 신뢰성을 저하시킨다. 분광 기술을 이용한 비파괴 선별은 내부 품질에 대한 측정이 가능하므로 품질 측정 정확도 향상과 품질 균일화로 인해 품질에 대한 신뢰도가 향상되므로 이와 관련된 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 초분광 영상(VNIR: 400-1000nm)를 이용하여 토마토 내부품질 예측 모델을 개발하고자 한다. 토마토는 2022년 7월과 8월에 총 672개의 유럽계 품종과 동양계 품종을 각각 6개의 성숙 단계(Green, Breaker, Turning, Pink, Light-red, Red)로 구분한 후 수확하여 시료로 사용하였다. 토마토의 초분광 영상 데이터는 Vis-NIR(400~1,000nm) 초분광 영상 시스템(microHSI™ 410 Vis-NIR Hyperspectral Sensor, Corning®, USA)을 사용하여 라인스캔 방식으로 10ms 노출시간과 1 mm 스텝 간격으로 측정되었다. 초분광 영상에서 토마토 표면의 평균 스펙트럼을 추출하였다. 부분최소제곱회귀법(Partial Least Squares Regression; PLSR)을 적용하여 토마토 품종에 따른 토마토 내부품질 예측 모델을 개발하였다. 그 결과 유럽계 품종은 동양계 품종보다 경도 품질예측정확도가 더 우수하였으며 경도예측모델의 결정계수(R_p²)와 RMSEP가 각각 0.89, 1.31N로 나타났다. 동양계 품종은 유럽계 품종보다 산도, 당산비에 관한 품질예측정확도가 더 우수하였으며 산도, 당산비 예측모델의 결정계수(R_p²)와 RMSEP가 각각 0.6, 0.1%, 0.64, 0.77으로 나타났다. 본 연구결과는 초분광영상 기술로 토마토의 내부품질에서 경도 예측이 가장 우수하였으며 추후 토마토 품질 판정에 활용할 것으로 보여진다.