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스마트 양봉을 위한 RGB 영상기반 꿀벌 응애(Varroa Mite) 판별에 관한 연구
이홍구 ( Hong-gu Lee ),김민지 ( Min-jee Kim ),한정우 ( Jeong-woo Han ),황남희 ( Nam-hee Hwang ),한웅철 ( Xiong-zhe Han ),이호영 ( Ho-young Lee ),김동원 ( Dong-won Kim ),김수배 ( Su-bae Kim ),김준호 ( Joon-ho Kim ),모창연 ( Changye 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
꿀벌 응애(Varroa jacobsoni)는 꿀벌 진드기라고 불리는 해충으로 양봉농가에 큰 피해를 미치는 주요 꿀벌 해충이다. 외형적으로 1.6 mm x 1.1 mm 크기에 꿀벌 무늬와 비슷한 적갈색을 띄고 있는 꿀벌 해충으로 벌통 내부 검사시 육안 식별이 쉽지 않다. 이에 꿀벌 응애를 식별하고 방제시기를 판단할 수 있는 영상 모니터링 기술이 요구되고 있다. 또한 영상 모니터링시 날씨와 측정시간 등 주변환경이 달라짐에 따라 꿀벌와 꿀벌응애의 색분포가 변하게 되어 이들의 판별정확도가 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 꿀벌과 꿀벌 응애를 판별하기 위한 최적의 꿀벌 영상 획득 방법 및 영상 처리 방법을 구명하고자 하였다. 꿀벌과 꿀벌 응애 영상은 RGB 머신비전 카메라(FLIR, United States)를 사용하여 획득하였고 카메라와 소비 사이의 거리를 5수준(300, 500, 700, 1,100 mm)으로 설정하였다. 획득된 영상은 ImageJ를 사용해 거리별 꿀벌과 꿀벌 응애의 픽셀을 분석했다. 또한 Python 기반으로 히스토그램 평활화 및 정규화, 색 영역 변경 및 조합, 이미지 연산 처리를 적용하여 추출되는 특징을 비교했다. 이미지 처리 결과 자연광에 의해 몰려있던 색상 분포가 평활화 및 정규화되었고, 적용된 색 영역 및 연산에 따라 달라지는 특징을 비교하여 특징 추출에 적합한 조건을 구명했다. 본 연구는 추후 스마트 양봉 시스템 중 꿀벌 모니터링을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.