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작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 방법 및 시스템(IMAGE PROCESSING METHOD AND SYSTEM TO DETERMINE HEALTH STATUS WITH LEAF CROPS)

  • 기술번호 : KST2017010371
  • 담당센터 :
  • 전화번호 :
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 개시된 기술은 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 방법 및 시스템에 관한 것으로, 이미지 프로세싱 시스템을 이용하여 작물의 건강 상태를 판별하는 방법에 있어서, 카메라를 이용하여 작물의 잎사귀에 대한 컬러 이미지를 획득하는 제 1 단계; 상기 이미지 프로세싱 시스템이 상기 이미지를 수신하여 노이즈 제거 및 필터링을 수행하고 상기 이미지에 포함된 픽셀을 소정의 기준에 따라 분류하는 제 2 단계; 상기 이미지 프로세싱 시스템이 상기 이미지에서 복수개의 색상(Hue) 분포를 파악하여 상기 이미지에 대한 K값을 설정하는 제 3 단계; 상기 이미지 프로세싱 시스템이 상기 색상 분포 각각에 해당하는 픽셀들 중 하나를 상기 이미지에 대한 중심값으로 설정하는 제 4 단계; 및 상기 이미지 프로세싱 시스템이 상기 K값 및 상기 중심값을 토대로 상기 이미지에 대한 K 평균 클러스터링을 수행하는 제 5 단계;를 포함한다. 따라서 잎사귀에 발생한 감염 영역을 선명하게 분류하고 외부요인에 따른 클러스터링의 오류를 방지하는 효과가 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2016.01.28) G06K 9/32 (2016.01.28) G06K 9/62 (2016.01.28) G06K 9/40 (2016.01.28) G01N 33/00 (2016.01.28)
CPC G06K 9/00657(2013.01) G06K 9/00657(2013.01) G06K 9/00657(2013.01) G06K 9/00657(2013.01) G06K 9/00657(2013.01) G06K 9/00657(2013.01)
출원번호/일자 1020150180123 (2015.12.16)
출원인 순천대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0071913 (2017.06.26) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.12.16)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 순천대학교 산학협력단 대한민국 전라남도 순천시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이성근 대한민국 전라남도 순천시 연향*로 *
2 박정현 대한민국 전라남도 순천시 중앙로 **
3 고진광 대한민국 전라남도 순천시 중앙로 *

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 순천대학교 산학협력단 대한민국 전라남도 순천시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2015.12.16 수리 (Accepted) 1-1-2015-1233738-18
2 [공지예외적용대상(신규성, 출원시의 특례)증명서류]서류제출서
[Document Verifying Exclusion from Being Publically Known (Novelty, Special Provisions for Application)] Submission of Document
2015.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2015-1265250-34
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2015.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2015-1265084-51
4 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2017.01.16 수리 (Accepted) 1-1-2017-0051042-82
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.09.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.10.13 수리 (Accepted) 9-1-2017-0034992-30
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2017.10.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0712527-31
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2017.12.04 수리 (Accepted) 1-1-2017-1206430-19
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.12.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1206448-29
10 등록결정서
Decision to grant
2018.04.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0280556-23
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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이미지 프로세싱 시스템을 이용하여 작물의 건강 상태를 판별하는 방법에 있어서,카메라를 이용하여 작물의 잎사귀에 대한 컬러 이미지를 획득하는 제 1 단계;상기 이미지 프로세싱 시스템이 상기 이미지를 수신하여 노이즈 제거 및 필터링을 수행하고 상기 이미지에 포함된 픽셀을 소정의 기준에 따라 분류하는 제 2 단계;상기 이미지 프로세싱 시스템이 상기 이미지에서 복수개의 색상(Hue) 분포를 파악하여 상기 이미지에 대한 K값을 설정하는 제 3 단계;상기 이미지 프로세싱 시스템이 상기 색상 분포 각각에 해당하는 픽셀들 중 하나를 상기 이미지에 대한 중심값으로 설정하는 제 4 단계; 및상기 이미지 프로세싱 시스템이 상기 K값 및 상기 중심값을 토대로 상기 이미지에 대한 K 평균 클러스터링을 수행하는 제 5 단계;를 포함하되,상기 제 3 단계는 상기 이미지를 HSV 색공간으로 변환함에 따라 색상(Hue) 성분을 분석하여 상기 색상 분포를 파악하고,상기 제 5 단계는 상기 K 평균 클러스터링에 따라 상기 이미지를 상기 작물의 잎사귀가 정상인 영역, 상기 작물의 잎사귀가 감염된 영역 및 상기 작물의 잎사귀가 아닌 영역으로 분류하는 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 제 2 단계는,미디언 필터를 이용하여 상기 노이즈 제거 및 상기 필터링을 수행하는 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 2 단계는,상기 작물의 잎사귀를 구분하기 위하여 상기 이미지에 포함된 픽셀들 중 무채식인 픽셀들을 필터링하는 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 방법
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삭제
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제 1 항에 있어서, 상기 제 5 단계는,각 픽셀에 대한 |R-G|, |R-B| 및 |G-B|값과 각 중심의 |R-G|, |R-B| 및 |G-B|값의 거리를 비교하여 상기 K 평균 클러스터링을 수행하는 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 방법
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작물의 잎사귀에 대한 컬러 이미지를 획득하는 카메라; 상기 이미지를 수신하여 노이즈 제거 및 필터링을 수행하고 상기 이미지에 포함된 픽셀을 소정의 기준에 따라 분류하는 전처리부;상기 이미지에서 복수개의 색상(Hue) 분포를 파악하여 상기 이미지에 대한 K값을 설정하고 상기 색상 분포 각각에 해당하는 픽셀들 중 하나를 상기 이미지에 대한 중심값으로 설정하는 설정부; 및상기 K값 및 상기 중심값을 토대로 상기 이미지에 대한 K 평균 클러스터링을 수행하는 처리부;를 포함하되,상기 이미지를 HSV 색공간으로 변환함에 따라 변환된 이미지의 색상(Hue) 성분을 분석하여 색상 분포를 파악하는 변환부를 포함하고,상기 처리부는 상기 K 평균 클러스터링에 따라 상기 이미지를 상기 작물의 잎사귀가 정상인 영역, 상기 작물의 잎사귀가 감염된 영역 및 상기 작물의 잎사귀가 아닌 영역으로 분류하는 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 전처리부는,미디언 필터를 포함하고, 상기 미디언 필터를 이용하여 상기 노이즈 제거 및 상기 필터링을 수행하는 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 전처리부는 상기 작물의 잎사귀를 구분하기 위하여 상기 이미지에 포함된 픽셀들 중 무채식인 픽셀들을 필터링하는 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 시스템
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12 12
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제 8 항에 있어서, 상기 처리부는 각 픽셀에 대한 |R-G|, |R-B| 및 |G-B|값과 각 중심의 |R-G|, |R-B| 및 |G-B|값의 거리를 비교하여 상기 K 평균 클러스터링을 수행하는 작물의 잎사귀 건강 상태를 판별하는 이미지 프로세싱 시스템
14 14
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지정국 정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 순천대학교 산학협력단 IT융합고급인력과정지원사업 농축산 생산 정밀화 및 농식품 유통 지능화를 위한 IT융합 기술 연구