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딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019015813
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 적층 가능한 외장 케이스(10), 양액수조(30), 재배장치 프레임(40) 및 광원부(50)를 포함하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기의 배양액의 세균 오염 검출장치는 배양통(21), 배양통(21)의 후방에 배치되는 마커(22), 및 마커를 향하여 배양통(21)의 전방에 배치되는 카메라(24)를 갖는 오염감지 모듈(20)을 포함할 수 있으며, 상기 카메라(24)가 상기 배양통(21) 내의 액체의 탁도 증가에 따른 마커 이미지의 흐려짐의 정도를 인식하여 배양액의 세균오염도를 영상기반에 의해 판단할 수 있다.
Int. CL G01N 21/88 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G01N 21/958 (2006.01.01)
CPC G01N 21/8851(2013.01) G01N 21/8851(2013.01) G01N 21/8851(2013.01) G01N 21/8851(2013.01)
출원번호/일자 1020180013026 (2018.02.01)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0093420 (2019.08.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤준보 대전광역시 유성구
2 신민기 경상남도 창원시 의창구
3 위경재 광주광역시 광산구
4 임현준 경기도 성남시 수정구
5 전석원 경상북도 구미시
6 김규광 서울특별시 노원구
7 박규남 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 신성특허법인(유한) 대한민국 서울특별시 송파구 중대로 ***, ID타워 ***호 (가락동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.02.01 수리 (Accepted) 1-1-2018-0117361-02
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적층 가능한 외장 케이스(10), 양액수조(30), 재배장치 프레임(40) 및 광원부(50)를 포함하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기의 배양액의 세균 오염 검출장치에 있어서,배양통(21), 배양통(21)의 후방에 배치되는 마커(22) 및 마커를 향하여 배양통(21)의 전방에 배치되는 카메라(24)를 갖는 오염감지 모듈(20)을 포함하며,상기 카메라(24)가 상기 배양통(21) 내의 액체의 탁도 증가에 따른 마커 이미지의 흐려짐의 정도를 인식하여 배양액의 세균오염도를 영상기반에 의해 판단하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출장치
2 2
제1항에 있어서,상기 마커(22)는 수평 흑백 줄무늬 형태로 이루어진 것을 특징으로 하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출장치
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제1항에 있어서,상기 재배장치 프레임(40)에는 물순환용 펌프(41), 조명 높이 제어 서보(42) 및 식물 포트(43)가 부착되며,상기 광원부(50)는 조명의 높이 조절이 가능하도록 조명 높이 제어 서보(42)에 부착되어 있는 것을 특징으로 하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출장치
4 4
제1항에 있어서,상기 물순환용 펌프(41)는 양액순환용 펌프로 이루어지며,상기 양액순환용 펌프는 수중 구동 가능한 펌프모터를 통하여 호스로 양액이 배양통을 순환하도록 형성되어 있으며, 펌프의 입수구에 필터가 설치된 것을 특징으로 하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출장치
5 5
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 딥 러닝 기반 식물수경재배기의 배양액의 세균 오염 검출장치를 이용한 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출방범에 있어서,상기 마커(22)를 상기 카메라(24)가 향하는 방향으로 상기 배양통(21)의 후방에 배치하는 단계;상기 카메라(24)로 배양통(21) 내의 배양액 사진을 촬영하는 단계; 및상기 카메라(24)에 의해 촬영된 영상에 의해, 상기 배양통(21) 내 액체의 탁도 증가에 따른 마커(22) 이미지의 흐려짐 정도를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출방법
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제5항에 있어서,상기 측정단계는 주변 색상이나 명도의 영향을 받지 않도록 하는 주파수 영역에서 측정하며, 빠른 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)를 사용하여 2D 스펙트럼 이미지로 변환한 후 논제로 픽셀(nonzero pixel)을 세어 스펙트럼의 넓이를 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출방법
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제5항에 있어서,상기 측정단계를 통하여 획득된 데이터들을 로이 크롭(ROI crop)과 빠른 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)을 사용하여 스펙트럼 이미지로 변환하는 단계; 및상기 스펙트럼 이미지를 리사이징(resizing) 후 딥 러닝(deep learning) 학습에 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출방법
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제7항에 있어서,상기 딥 러닝(deep learning) 학습은 다른 이미지로 미리 학습된 네트워크를 사용하여 배양액의 배양 단계에서의 이미지를 분류하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝 기반 식물수경재배기 배양액의 세균 오염 검출방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.