스테레오 이미지 이용 고추 모종 초장 및 엽면적 정보 수집 = #VALUE!

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 육묘 시 고추 모종의 초장 및 엽면적 정보를 비파과적으로 수집하기 위해 영상 기술을 적용하기 위해 수행하였다. 국립원예특작과학원 채소과 유리 온실에서 스테레오 타입 RGB 카메라간의 간격은 30cm이였으며, 베드 표면 기준으로 측정 높이 70~180cm에서 실제 측정 가능 화각은 65°로 직경 90~230 cm 범위를 보였다. 고추 모종 초장은 베드 바닥면에서 식물체 끝 부분까지를 정의하였으며, 영상 분석은 쌍방향 다른 각도에서 촬영한 사진 두 장을 합성하여 카메라와의 거리를 산출하는 스테레오 이미지 알고리즘을 사용하여 초장 값을 추출하였다. 엽면적의 경우 식물체 녹색 영역의 합으로 정의하였다. 영상 분석은 식물체 영상에 Intensity Threshold 기법을 활용하여 RGB 밴드에서 임계값을 추출하려 하였으나, 온실 특성상 구조물에 의한 밝기차이로 인해 Intensity 만으로 임계값 추출에 한계가 있었다. 따라서 Hue(색상), Saturation(채도), Value(밝기) 색좌표계로 변환하여 임계값을 설정하고 Masking 이미지를 추출하여 편리함을 높혔다. 영상 분석 과정에 앞서 카메라 자체의 구면수차 등의 정보를 보정하는 카메라 캘리브레이션 및 각 카메라의 기하학적 위치관계를 정의하는 스테레오 카메라 캘리브레이션 작업을 수행하였으며, 캘리브레이션 작업은 최초 1회 수행 후, 데이터에 이상이 생기거나 주기적으로 수행하였다. 모종 초장의 영상분석 과정은 ①스테레오 이미지 획득 → ②식생부분 추출을 위한 HSV 마스킹 → ③두 영상에서 동일지점에 대한 시차(disparity) 계산 → ④시차를 거리정보로 변환 → ⑤거리정보를 카메라와 대상체 사이거리만큼 빼주어 초장높이 산출하였으며, 엽면적의 경우 ①스테레오 이미지 획득 → ②식생부분 추출 HSV 마스킹 결과파일 → ③거리 정보를 통한 픽셀 해상도 계산 → ④마스킹된 픽셀 개수와 픽셀 해상도를 곱해 엽면적 산출 순으로 분석하였다. 모종 생육 정보의 실측 및 이미지 값 비교를 위해 고추 초장의 경우 실측치 대비 영상 값은 y=1.1388x, R2=0.9311로 높은 상관관계와 신뢰도를 보였으며, 엽면적의 경우 실측치대비 영상 값은 y=1.2747x, R2=0.3291으로 매우 낮은 상관관계와 신뢰도를 보였다. 특히, 엽면적의 경우 모종이 생육함에 따라 엽이 전개되는 각도와 여러 층의 잎이 서로 포개짐에 따른 왜곡이 심하게 발생하여, 2D 기반의 영상정보 수집 방법으로 엽면적 값을 추출하는 것은 한계점이 있는 것으로 판단되었다.