초록 ▼

연구의 목적 및 내용
- 농지 상태 및 구조 인지에 적합한 적외선 파장 선정
- 선정된 적외선 파장을 방사후 반사신호를 측정할 수 있는 모듈 개발
- 개발된 모듈을 활용하여 농지 상태 및 구조 인지 알고리즘 개발
- 개발된 모듈과 알고리즘을 이용하여 농지 구조 영상화

연구결과
- 배합토의 경우 적외선 반사신호가 1100 ~ 1300 nm 파장 영역에서 크게, 1400 ~ 1500 nm 파장 영역에서는 작게 나타나는 것이 확인됨
- 경작지 토양의 경우 상대적으로 반사율 신호가 작게 나타나는

연구의 목적 및 내용
- 농지 상태 및 구조 인지에 적합한 적외선 파장 선정
- 선정된 적외선 파장을 방사후 반사신호를 측정할 수 있는 모듈 개발
- 개발된 모듈을 활용하여 농지 상태 및 구조 인지 알고리즘 개발
- 개발된 모듈과 알고리즘을 이용하여 농지 구조 영상화

연구결과
- 배합토의 경우 적외선 반사신호가 1100 ~ 1300 nm 파장 영역에서 크게, 1400 ~ 1500 nm 파장 영역에서는 작게 나타나는 것이 확인됨
- 경작지 토양의 경우 상대적으로 반사율 신호가 작게 나타나는 것이 확인됨
- IR센서, 거리센서, 온습도센서, 광도센서를 동시에 장착할 수 있는 센서 모듈이 제작됨
- 0.8 × 2 × 1 m (폭 × 길이 × 높이) 크기의 실험용 농지와 X-Y로 센서모듈을 이동시켜주는 자동 스테이지 실험 장치, 측정 프로그램이 제작됨
- 적외선 활용 농지 구성물 인지 기술에서 온도, 습도, 거리에 대한 상관관계는 확인되지 않았음
- 적외선 광강도는 작물, 멀칭용 비닐, 토양에서의 각각 높게(220~255), 낮게 (0~90), 중간(100~200) 값으로 측정됨
- 외부 광량이 2 W/m² 이하와 이상일 때 각각 적용이 가능한 농지 구성물 인지 추세식을 도출하였음
- 적외선 광강도와 외부 광량을 이용한 농지 구조 인지 알고리즘이 개발되었고, 알고리즘을 이용한 영상화 프로그램 개발을 완료함

연구결과의 활용계획
- 후속 연구를 통한 논문 투고 및 특허 출원
- 파종기, 수확기, 방제기 등의 고성능화, 고효율화 수행
- 기존 기술의 제약으로 인하여 개발되지 못하였던 농작업기계 개발 시도
- 선택적 사물 인식 기능이 요구되는 타 산업 기술로 확대
- CCD 머신비젼 보완 센서로 활용

(출처 : 한글요약문 4p)

Abstract ▼

Purpose& contents
- Selection of the infrared wavelength that is suitable for the recognition of the agricultural status and structure
- Development of a module to measure the reflection signal of the IR emission, which has the selected wavelength
- Development of the algorithm to recognize

Purpose& contents
- Selection of the infrared wavelength that is suitable for the recognition of the agricultural status and structure
- Development of a module to measure the reflection signal of the IR emission, which has the selected wavelength
- Development of the algorithm to recognize the agricultural status and structure using the developed module.
- Agricultural structure imaging using the developed module and the algorithm

Result
- IR reflection signals of the commercial soil were measured to be large between 1100 nm and 1300 nm, but small between 1400 nm and 1500 nm.
- IR reflection signals of the field soil were measured relatively small.
- The sensor module equipped with the IR, distance, temperature, humidity and light sensors was manufactured.
- The experimental agricultural field of 0.8 × 2 × 1 m (W × L × H), the auto X-Y stage and the measuring program were manufactured and assembled.
- It was found that there was no relation among the recognition of the agricultural components using IR, and temperature, humidity and distance.
- The IR intensity was measured to be high (220-255), low (0~90) and medium (100~200) for the plant, the mulching film and the soil, respectively.
- The regression equations to recognize the agricultural components were revealed in the conditions of under and over 2 W/m² of ambient light intensity, respectively.
- The algorithm to recognize the agricultural structure was developed using the IR intensity and the ambient light intensity, and the imaging program was developed using the algorithm.

Expected Contribution
- Submission of academic papers and patents through the follow-up study
- Implementation of high-performance and high-efficiency for planters, harvestors and sprayers.
- Development of the agricultural operation machinery that could not be developed due to the limitation of the current technology
- Application of the selectively objects cognition technology to the other industrial fields
- Application of economical sensors supplementing the CCD machine visions

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 9
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 14
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 44
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 48
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 49
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 53
• 8. 참고문헌 ... 54
• 9. 연구성과 ... 55
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 57
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 57
• 12. 기타사항 ... 57
• 별첨1. 대 표 연 구 성 과 ... 58
• 별첨2. 세부 목표 관련 증빙 ... 69
• 끝페이지 ... 72