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스마트폰을 이용한 신선식품 품질평가를 위한 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022013679
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 스마트폰을 이용한 신선식품 품질평가를 위한 방법 및 장치가 개시된다. 신선식품 품질 평가 방법은, 신선식품에 대한 촬영 기능을 제공하는 단계; 및 딥러닝 기반 품질 평가 모델을 통해 상기 신선식품의 촬영 이미지로부터 품질 등급을 예측하여 제공하는 단계를 포함한다.
Int. CL G01N 21/88 (2006.01.01) G01N 27/00 (2021.01.01) G01N 33/02 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 7/90 (2017.01.01) H04N 5/225 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210127012 (2021.09.27)
출원인 고려대학교 세종산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0046470 (2022.04.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200129127   |   2020.10.07
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.09.27)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 세종산학협력단 대한민국 세종특별자치시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영준 세종특별자치시
2 한복경 세종특별자치시
3 허완 세종특별자치시
4 백수민 세종특별자치시
5 서지우 세종특별자치시
6 장지훈 세종특별자치시
7 김태균 세종특별자치시
8 윤민상 세종특별자치시
9 김용범 세종특별자치시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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
2021.09.27 수리 (Accepted) 1-1-2021-1103798-84
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번호 청구항
1 1
컴퓨터 장치에서 실행되는 신선식품 품질 평가 방법에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 신선식품 품질 평가 방법은,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 신선식품에 대한 촬영 기능을 제공하는 단계; 및상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 딥러닝 기반 품질 평가 모델을 통해 상기 신선식품의 촬영 이미지로부터 품질 등급을 예측하여 제공하는 단계를 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 촬영 기능을 제공하는 단계는,촬영 이미지의 배경 색채를 조정하는 단계를 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 품질 등급을 예측하여 제공하는 단계는,상기 촬영 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 신선식품의 외형요소에 대한 수치 값을 제공하고 상기 외형요소에 대한 수치 값에 대응되는 내부요소의 추정치를 제공하는 단계를 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 신선식품 품질 평가 방법은,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 신선식품의 품질과 관련된 학습 데이터로서 상기 신선식품에 대한 품질 등급 별로 해당 등급의 외형요소 데이터와 내부요소 데이터를 이용하여 상기 품질 평가 모델을 학습하는 단계를 더 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 학습하는 단계는,상기 외형요소 데이터로서, 신선식품 이미지 각각을 픽셀로 나눈 후 착색도를 색차계 데이터로 수집하는 단계를 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
6 6
제4항에 있어서,상기 학습하는 단계는,상기 외형요소 데이터로서, 신선식품 이미지에 대한 흑백 전환 또는 반전 효과 중 적어도 하나를 이용하여 결함이나 흠집의 크기 및 분포도를 측정하는 단계를 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
7 7
제4항에 있어서,상기 학습하는 단계는,상기 내부요소 데이터로서, 학습 대상이 되는 신선식품에 대해 비파괴검사법을 통해 측정된 내부의 품질과 관련된 이화학적 수치들을 수집하는 단계를 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
8 8
제4항에 있어서,상기 학습하는 단계는,상기 외형요소 데이터와 상기 내부요소 데이터 간의 상관 관계를 분석하고 분석 결과를 바탕으로 품질 등급에 대한 관계식을 정립하는 단계를 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 신선식품 품질 평가 방법은,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 동영상 공유 플랫폼과 연동하여 상기 신선식품과 관련된 영상을 제공하는 단계를 더 포함하는 신선식품 품질 평가 방법
10 10
컴퓨터 장치에 있어서,메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,신선식품에 대한 촬영 기능을 제공하는 과정; 및딥러닝 기반 품질 평가 모델을 통해 상기 신선식품의 촬영 이미지로부터 품질 등급을 예측하여 제공하는 과정을 처리하는 컴퓨터 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 신선식품의 품질과 관련된 학습 데이터로서 상기 신선식품에 대한 품질 등급 별로 해당 등급의 외형요소 데이터와 내부요소 데이터를 이용하여 상기 품질 평가 모델을 학습하는 과정을 처리하는 컴퓨터 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 외형요소 데이터로서, 신선식품 이미지 각각을 픽셀로 나눈 후 착색도를 색차계 데이터로 수집하고,상기 외형요소 데이터로서, 신선식품 이미지에 대한 흑백 전환 또는 반전 효과 중 적어도 하나를 이용하여 결함이나 흠집의 크기 및 분포도를 측정하고,상기 내부요소 데이터로서, 학습 대상이 되는 신선식품에 대해 비파괴검사법을 통해 측정된 내부의 품질과 관련된 이화학적 수치들을 수집하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
13 13
제11항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 외형요소 데이터와 상기 내부요소 데이터 간의 상관 관계를 분석하고 분석 결과를 바탕으로 품질 등급에 대한 관계식을 정립하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
14 14
제11항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 촬영 이미지의 분석 결과를 기초로 상기 신선식품의 외형요소에 대한 수치 값을 제공하고 상기 외형요소에 대한 수치 값에 대응되는 내부요소의 추정치를 제공하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
15 15
제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,동영상 공유 플랫폼과 연동하여 상기 신선식품과 관련된 영상을 제공하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.