초록

본 발명은, 소도체의 배최장근단면 영상정보를 이용한 자동 품질등급 판정 시스템 및 방법에 대한 것으로, 쇠고기 자동 등급판정 장치는 도축된 소를 수직으로 이등분할하여 이중 좌측 반도체의 등심 부위를 절개한 판정 부위의 배최장근 단면 영상을 찰영하고 영상분석 알고리즘을 적용하여 품질측정인자의 결과값을 예측하기 위한 장치와 프로그램을 제공할 수 있다.

대표청구항 ▼

쇠고기의 육질 등급판정이 필요한 대상부위의 영상정보를 획득하여 전송하는 영상입력모듈(100);상기 영상입력모듈(100)에서 입력되는 영상정보를 입력받아, 육질등급 판정인자에 대해 딥러닝알고리즘을 적용하여 판정인자 예측값을 산출하는 영상처리모듈(200);상기 영상처리모듈(200)에서 입력되는 상기 판정인자 예측값을 반영하여 상기 대상부위의 육질등급 및 육량등급을 판정하는 등급판정모듈(300);상기 대상부위의 등급판정에 이용되는 영상정보 및 이에 대한 판정인자 예측값에 대한 정보를 저장하여, 딥러닝 알고리즘에 반영하는 품질판정 프로그램

쇠고기의 육질 등급판정이 필요한 대상부위의 영상정보를 획득하여 전송하는 영상입력모듈(100);상기 영상입력모듈(100)에서 입력되는 영상정보를 입력받아, 육질등급 판정인자에 대해 딥러닝알고리즘을 적용하여 판정인자 예측값을 산출하는 영상처리모듈(200);상기 영상처리모듈(200)에서 입력되는 상기 판정인자 예측값을 반영하여 상기 대상부위의 육질등급 및 육량등급을 판정하는 등급판정모듈(300);상기 대상부위의 등급판정에 이용되는 영상정보 및 이에 대한 판정인자 예측값에 대한 정보를 저장하여, 딥러닝 알고리즘에 반영하는 품질판정 프로그램을 구비하는 클라우드서버(400);를 포함하고,상기 영상처리모듈(200)은, 딥러닝 알고리즘(Bayesian Neural Networks)을 이용하여, 육질등급 인자들인 근내지방도(9기준), 육색(7기준), 지방색(7기준)을 포함하는 인자의 결과값을 산출하는 육질등급 인자산출부(210);육량등급 인자들인 배최장근단면적, 등지방두께 예측값을 산출하는, 육량등급 인자산출부(220);를 포함하고,상기 영상처리모듈(200)의 육량등급 인자산출부(220)는, 합성곱신경망(CNN; Convolutional Neural Networks) 방식 중 인코더-디코더 네트워크 모델을 설계하여 학습 후 개발된 모델을 등급판정부에 적용하여 배최장근 단면적을 예측하고,상기 영상처리모듈(200)의 육질등급 인자산출부(210)는,산출된 배최장근 단면적 예측값을 기반으로, 인코더-디코더 네트워크 모델을 통해 예측된 배최장근 단면적의 이치화 영상을 기반으로 등지방두께를 산출하되,상기 배최장근 단면적의 이치화영상과 원본 영상간의 차연산을 통해 지방만의 영상을 재획득하고,영상처리 함수를 통해 등지방만의 영상을 획득하여 산출하는,소도체의 배최장근단면 영상정보를 이용한 자동 품질등급판정시스템.