초록 ▼

실시예는 군락의 작물 영상을 전송받는 통신부, 상기 군락의 작물 생육 상태 정보를 표시하는 표시부 및, 상기 군락의 작물 영상을 사용하여 군락의 작물 생육 수치를 측정해서 군락의 작물 생육 상태를 진단하고 상기 표시부에 표시하도록 하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 군락의 작물 생육 상태 진단시 군락의 작물 영상으로 군락의 작물 색채 평면 영상과 군락의 작물 다차원 영상을 사용하고, 상기 군락의 작물 다차원 영상에서 에지(Edge)를 검출하여 배경을 제거해서 작물 기관을 분리한 군락의 작물 다차원 영상 이미지를 제1 생성하

실시예는 군락의 작물 영상을 전송받는 통신부, 상기 군락의 작물 생육 상태 정보를 표시하는 표시부 및, 상기 군락의 작물 영상을 사용하여 군락의 작물 생육 수치를 측정해서 군락의 작물 생육 상태를 진단하고 상기 표시부에 표시하도록 하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 군락의 작물 생육 상태 진단시 군락의 작물 영상으로 군락의 작물 색채 평면 영상과 군락의 작물 다차원 영상을 사용하고, 상기 군락의 작물 다차원 영상에서 에지(Edge)를 검출하여 배경을 제거해서 작물 기관을 분리한 군락의 작물 다차원 영상 이미지를 제1 생성하며, 상기 제1 생성된 작물 기관을 분리한 군락의 작물 다차원 영상 이미지와 상기 군락의 작물 색채 평면 영상 이미지 간에 화각 기준점을 일치시켜 화각을 맞추고 매핑해서 군락의 작물 색채 동적 이미지를 제2 생성하며, 상기 제2 생성된 군락의 작물 색채 동적 이미지 하에서 해당 작물의 색 특징과 작물 기관별 설정 고유 모양 패턴 기반의 픽셀 세그먼테이션(Pixel segmentation)으로 해당 작물의 모양 패턴과 작물 기관별 에지 정보를 가진 픽셀(Pixel)을 획득해서, 상기 획득된 해당 작물의 색 특징과 작물의 모양 패턴 및 작물 기관별 에지 정보를 가진 픽셀 정보에 기초하여, 작물 기관의 설정 고유 특성에 맞는 특징을 작물 기관별로 추정하여 작물 기관을 식별해서 작물 기관 이미지를 검출하여, 상기 검출된 작물 기관 이미지로부터 작물 기관 생육 수치를 측정해서 군락의 작물 생육 상태를 진단하는 것을 특징으로 하는 작물 영상을 사용한 작물 생육 진단 장치에 관한 것으로, 군락에서의 작물 이미지 인식을 제공하고, 더불어 정확한 작물 기관의 길이, 넓이, 굵기 등의 생육 수치 측정 값을 얻어 이를 통해 작물 생육 상태를 진단하여 작물 수확량 등을 정확히 예측하며, 나아가 재배자의 작물 품질과 생산성 관리 필요성을 해소한다.

대표청구항 ▼

군락의 작물 영상을 전송받는 통신부;상기 군락의 작물 생육 상태 정보를 표시하는 표시부; 및상기 군락의 작물 영상을 사용하여 군락의 작물 생육 수치를 측정해서 군락의 작물 생육 상태를 진단하고 상기 표시부에 표시하도록 하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는상기 군락의 작물 생육 상태 진단시 군락의 작물 영상으로 군락의 작물 색채 평면 영상과 군락의 작물 다차원 영상을 사용하고, 상기 군락의 작물 다차원 영상에서 에지(Edge)를 검출하여 배경을 제거해서 작물 기관을 분리한 군락의 작물 다차원 영상 이미지를 제1 생성하며, 상기 제

군락의 작물 영상을 전송받는 통신부;상기 군락의 작물 생육 상태 정보를 표시하는 표시부; 및상기 군락의 작물 영상을 사용하여 군락의 작물 생육 수치를 측정해서 군락의 작물 생육 상태를 진단하고 상기 표시부에 표시하도록 하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는상기 군락의 작물 생육 상태 진단시 군락의 작물 영상으로 군락의 작물 색채 평면 영상과 군락의 작물 다차원 영상을 사용하고, 상기 군락의 작물 다차원 영상에서 에지(Edge)를 검출하여 배경을 제거해서 작물 기관을 분리한 군락의 작물 다차원 영상 이미지를 제1 생성하며, 상기 제1 생성된 작물 기관을 분리한 군락의 작물 다차원 영상 이미지와 상기 군락의 작물 색채 평면 영상 이미지 간에 화각 기준점을 일치시켜 화각을 맞추고 매핑해서 군락의 작물 색채 동적 이미지를 제2 생성하며, 상기 제2 생성된 군락의 작물 색채 동적 이미지 하에서 해당 작물의 색 특징과 작물 기관별 설정 고유 모양 패턴 기반의 픽셀 세그먼테이션(Pixel segmentation)으로 해당 작물의 모양 패턴과 작물 기관별 에지 정보를 가진 픽셀(Pixel)을 획득해서, 상기 획득된 해당 작물의 색 특징과 작물의 모양 패턴 및 작물 기관별 에지 정보를 가진 픽셀 정보에 기초하여, 작물 기관의 설정 고유 특성에 맞는 특징을 작물 기관별로 추정하여 작물 기관을 식별해서 작물 기관 이미지를 검출하여, 상기 검출된 작물 기관 이미지로부터 작물 기관 생육 수치를 측정해서 군락의 작물 생육 상태를 진단하는 것;이고, 상기 작물 기관 이미지로부터 작물 기관 생육 수치를 측정해서 군락의 작물 생육 상태를 진단하는 것은상기 작물 기관이 엽인 경우, 엽 작물 기관의 생육 수치를 측정하는 것이, 상기 작물 기관 이미지로부터 설정 제1 순위로 엽장을 제1 인식하고 상기 제1 인식 결과 엽장이 설정 실측 엽장에 해당하여 엽장을 정상적으로 인식한 경우 설정 제2 순위로 엽폭을 제2 인식하며 상기 제2 인식 결과 엽폭이 실측 엽폭에 해당하여 엽폭을 정상적으로 인식한 경우 엽 작물 기관의 생육 수치를 측정하고, 상기 제1 인식 결과 엽장이 설정 실측 엽장에 미해당하여 엽장을 비정상적으로 인식한 경우 엽폭을 제3 인식하며 상기 제3 인식 결과 엽폭이 설정 실측 엽폭에 해당하여 엽폭을 정상적으로 인식한 경우 상기 정상적으로 인식된 엽폭을 사용하여 [식 1]인 "엽장 = 엽폭 × 설정 기준 엽형 지수(여기서, 상기 설정 기준 엽형 지수는 독립변수와 종속변수를 엽장과 엽폭으로 하여 상호 간에 대응하는 설정 개수만큼 설정 회귀분석에 적용해서 산출한 엽장과 엽폭의 상관 관계(설정 기준 엽형 지수 = 엽장/엽폭)로 된 것임)"에 적용해서 엽장을 추정하여 엽 작물 기관의 생육 수치를 측정하고, 상기 제3 인식 결과 엽폭이 설정 실측 엽폭에 미해당하여 엽폭을 비정상적으로 인식한 경우 윗엽 엽장과 아래엽 엽장의 평균을 엽장으로 산출하고 상기 산출된 엽장을 사용하여 [식 2]인 "엽폭 = 엽장/설정 기준 엽형 지수"에 적용해서 엽폭을 추정하여 엽 작물 기관의 생육 수치를 측정하여 된 것;을 특징으로 하는 작물 영상을 사용한 작물 생육 진단 장치.