Accurate Plant Parts Recognition for Smart Farm Robot Using Deep Learning

Abstract

스마트팜에서 로봇으로 작물의 생육을 관리하기 위해 줄기, 가지, 잎, 과일 같은 작물 부위를 정밀하게 인식하는 것이 선행되어야 한다. 이 본문에서는 시맨틱 세그멘테이션 딥러닝을 이용하여 작물 부위를 인식하는 기술을 제안한다. 딥러닝 학습용 데이터셋 구축을 위해 토마토 작물의 RGB 이미지를 확보하고 라벨링하여 시맨틱 세그멘테이션 신경망 학습용 데이터셋을 구축한다. 시맨틱 세그멘테이션 신경망 U-Net을 개선하여 제안한 작물 부위 인식 기술에 적용하여 실험하고 신경망 종류에 따른 성능을 평가한다. 개선된 U-Net은 효율적 구성으로 실시간 처리가 필요한 로봇 작업에 적합하다. 제안한 작물 부위 인식 기술은 스마트팜 로봇에 접목하여 작물의 생육 관리에 활용될 것으로 기대된다.

Plant phenotyping relevance

トマトの茎・枝・葉・果実を対象に、RGB画像のデータセット構築と改良U-Netによるセマンティックセグメンテーションを開発・評価しており、植物部位の画像ベース取得が研究の中心である。

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