식물조직배양 자동화을 위한 영상처리장치 개발

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 식물체 캘러스의 접공공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 0~180° 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다.
영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총 2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 30개가 정확히 인식되어 성공률이 100%였으며, 캘러스 인식 및 분할의 경우 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study was conducted to develop an imaging processing system of inoculation processing of a lily callus. The image processing system was composed of a camera, a image processing board, and etc. And the illuminance always decided by setting up 55W/3 wavelength lamp respectively on all aspects and the side was maintained by the lighting part. The image characteristic was examined according to each frame of RGB, therefore the culture vessel was able to be separated with B Frame. The required time was 2.2 seconds in one cycle from the image acquisition to obtaining the result. The recognition rate of the container was 100%, and the result of image processing showed that the recognition success rate of lily callus was 93%.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 서론
• 재료 및 방법
• 결과 및 고찰
• 적요
• 인용문헌

참고문헌 (Reference)

1 강창호, "식물조직 배양공정의 기계화를 위한 실태분석" 401-406, 2002

2 高橋滋, "バイオリアクタ利用における環境調節と その果" 8-13, 1993

3 長岡正昭, "バイオナサリシステムと聯技術開の現 況と展望" 50-55, 1991

4 Toyoki Kozai, "Automation and Environmental Control in Plant Tissue Culture"