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Vis-NIR 초분광 영상을 이용한 딸기 잿빛 곰팡이 감염 조기 검출
천승우 ( Seung-woo Chun ),송두진 ( Doo-jin Song ),부등 ( Tengfu ),이광호 ( Kwang-ho Lee ),김경수 ( Kyoung-su Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1
잿빛 곰팡이병(Botrysis cinerea)은 딸기를 포함하여 세계적으로 200종 이상의 작물을 감염시켜 경제적으로 심각한 손실을 초래하는 대표적인 식물병원성 진균이다. 딸기의 경우 식물 병원성 미생물 감염시 연약한 조직 및 높은 대사율로 인해 조직 손상과 부패로 유통기한이 다른 과일에 비해 매우 짧은 것이 특징이며, 감염 초기에는 상당 기간 잠복 상태로 남아 있어 생산, 유통 및 보관 단계에서 감염에 대한 신속하고 간편한 조기 검출이 매우 중요하다. 기존의 이러한 감염을 감지하는 질량 분석 및 분광기술과 같은 미생물학적 방법 및 물리·화학적 방법들은 시간과 비용이 많이 소요되고 전문성이 요구되므로 제약적인 경우가 많다. 따라서, 본 연구에서는 영상 기술과 분광 기술이 융합된 초분광 영상 기술을 이용하여 딸기의 감염 부위나 감염 정도를 비파괴적으로 신속하게 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 설향 품종의 딸기 총 70개를 대조군 및 감염군으로 구분하여 사용하였으며 감염군은 잿빛 곰팡이 주사 주입 방식으로 감염시켰다. 초분광 영상 데이터는 Vis-NIR(400~1,000nm) 초분광 영상 센서(microHSI™ 410 Vis-NIR Hyperspectral Sensor, Corning<sup>®</sup> , USA)를 사용하여 암실에서 24시간 간격으로 7일 동안 획득하였다. 초분광 영상 장치는 라인스 캐닝 방식이며, 노출시간 및 스텝 수는 6ms, 150mm로 설정되었다. 획득된 초분광 데이터를 이용하여 잿빛 곰팡이 감염 유무에 따른 머신러닝 분류 알고리즘을 개발하였다. 가시근적외선 분광 영상으로 딸기 잿빛 곰팡이 감염 부위 판별이 가능하였다. 본 연구 결과는 딸기 잿빛 곰팡이 조기 검출 기술 개발을 위한 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
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