| 1 |
1
온실 작물을 재배하는 온실 내에 설치된 레일을 따라 전후로 이동하며 해충을 방제하는 이동 로봇을 구비하되,
상기 이동 로봇의 몸체에 수직팔이 고정되어 장착되고, 상기 수직팔에 대하여 수평으로 부착되어 상하로 이동가능한 상부 수평팔 및 하부 수평팔이 구성되며,
상기 상부 수평팔의 상부에는 작물의 잎을 분석하여 목적하는 잎의 정확한 위치를 측정하도록 이중 카메라로 구성하여 쌍안입체영상을 사용한 쌍안입체영상시스템을 구비하되, 상기 상부 수평팔에는 작물 잎에 있는 해충을 인지하는 해충 탐지 카메라가 끝단에 구비되고, 하부 수평팔에는 분사노즐이 끝단에 구비된 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 시스템
|
| 2 |
2
제 1항에 있어서,
상기 해충 탐지 카메라는 LED로 된 보조광을 더 구비한 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 시스템
|
| 3 |
3
제 1항에 있어서,
상기 해충 탐지 카메라는 색상 세분화(color segmentation), 이진법 이미지화(binary image), 잡음 제거(filtering noise), 블로브 결정(blob determination)과 해충 계수(counting pest)에 의해 크기와 모양을 결정하도록 한 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 시스템
|
| 4 |
4
제 1항에 있어서,
상기 분사노즐은 상기 탐지된 잎의 뒷면을 분사하도록 구부러져 있는 3개의 노즐로 구성되되, 각 분사노즐은 각각 독립된 스위치로 조절가능하도록 구성된 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 시스템
|
| 5 |
5
제 1항의 이동 로봇을 구비하고,
상기 상부 수평팔 및 하부 수평팔이 상기 수직팔의 축방향을 따라 상하로 움직이면서 상기 쌍안입체영상시스템에 의하여 작물과 작물의 잎을 인지한 후 시들지 않고 해충에 의해 훼손되지 않은 잎을 판별하는 단계;
상기 판별 단계에서 얻어진 시들지 않고 해충에 의해 훼손되지 않은 잎의 위치를 기록하는 단계;
상기 기록된 위치를 상기 이동 로봇이 접근할 수 있는 로봇좌표로 전환하는 단계;
상기 전환된 좌표값에 따라 상기 해충 탐지 카메라는 상기 상부 수평팔의 축방향을 따라 상기 기록된 위치의 잎 또는 잎의 뒷면으로 이동하여 해충을 탐지하는 단계; 및
상기 해충이 탐지되면 상기 하부 수평팔이 구동하여 분사노즐이 계산된 해충이 있는 잎의 위치로 이동하여 살충제를 분사하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 방법
|
| 6 |
6
제 5항에 있어서,
상기 쌍안입체영상시스템을 통한 작물의 잎의 인지는,
상기 이중 카메라로부터 개개의 잎까지의 상대적 거리차인 격차지도(disparity map)를 구성하는 단계;
개개의 잎에 대한 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Intensity)로 이루어진 HSI 모델을 사용하여 잎의 색상을 세분화하는 단계;
상기 색상 세분화된 잎을 스캔하는 것으로서 일정 탐색창 안에 식물 영상을 식물픽셀로 스캔하고, 상기 탐색창 내의 식물픽셀의 빈도 수가 40% 이하인 탐색창 부분을 잎의 선단부로 결정하는 단계; 및
상기 잎을 배경으로부터 구분하기 위하여 변형된 틀(deformable templates)을 적용한 모수 모델(parametric model)을 사용하여 영상에 나타나는 잎의 유형에 일치시킨 잎 모양을 만드는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 방법
|
| 7 |
7
제 6항에 있어서,
상기 선단부 결정은 잎마다 선단부의 끝이 뻗어나간 모양이나 각도가 다른 경우에 있어 잎 끝에 선단부의 형상에 맞추어 설정된 형상의 타원을 만들어 회전시키면서 식물픽셀을 계수하되, 식물픽셀이 최대값을 나타내는 위치를 잎의 선단부로 선택하도록 하는 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 방법
|
| 8 |
8
제 6항에 있어서,
상기 모수모델은
여기서,
i: 현재지점 지표
(x, y): 현재지점의 x,y좌표
(xs , ys): 골격지점의 대응좌표
fE : 골격의 가로축 함수
: (xs, ys)에서의 표준벡터
인 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 방법
|
| 9 |
9
제 6항에 있어서,
상기 해충 탐지는 색상 세분화(color segmentation), 이진법화(binarization), 잡음 제거(filtering noise), 블로브 결정(blob determination)과 해충 계수(counting pest)를 통하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 방법
|
| 10 |
10
제 6항에 있어서,
상기 분사되는 살충제의 양은 상기 해충 탐지에서 얻어진 해충 수를 근거로 분사시간을 제어하여 조절하는 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 방법
|
| 11 |
11
제 6항에 있어서,
상기 분사노즐은 상기 탐지된 잎의 뒷면을 분사하도록 구부러져 있는 3개의 노즐로 구성되되, 각 분사노즐은 각각 독립된 스위치로 조절 가능하도록 구성된 것을 특징으로 하는 자동 해충 인지 및 방제 방법
|
