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인공지능을 이용한 수산물의 품질 등급 측정 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022023494
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 인공지능을 이용한 수산물의 품질 등급 측정 방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명은 카메라로부터 촬영된 이미지를 기반으로 수산물의 품질 등급을 측정하는 방법으로서, -제1 수산물은 미리 선별된 고품질의 수산물이고, 제2 수산물은 미리 선별된 저품질의 수산물이며- 상기 제1 수산물을 촬영한 제1 이미지 및 상기 제2 수산물을 촬영한 제2 이미지를 수신하는 단계, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 기초로 제1 차이 이미지를 생성하는 단계, 작업자로부터 현장 작업자의 주관적인 양품 판별 기준에 따라 상기 제1 차이 이미지를 구성하는 이미지 요소들 중 불량으로 판단되는 이미지 요소를 선택받아 작업자의 마스킹 입력을 수신하는 단계, 마스킹 입력에 의해 선택된 이미지 요소를 제외한 나머지 이미지 요소를 상기 제1 차이 이미지에서 마스크 처리하여 현장 작업자가 불량 판별에서 중요하게 생각하는 요소만을 남긴 마스크 처리된 제2 차이 이미지를 생성하는 단계, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 입력으로 하고 상기 제2 차이 이미지를 출력하도록 하여 심층 신경망이 입출력 데이터간 상관관계를 딥러닝 학습시키는 단계, 상기 제2 차이 이미지의 잔존 이미지 요소의 크기를 결함값으로 산출하고 상기 제2 차이 이미지의 결함값 분포를 통해 검사 기준값을 산출하는 단계 및 상기 검사 기준값을 기초로 검사 대상 수산물의 품질 등급을 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06K 9/62 (2022.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06K 9/6267(2013.01) G06T 5/001(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06K 9/6201(2013.01)
출원번호/일자 1020210072191 (2021.06.03)
출원인 동의대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0163706 (2022.12.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.06.03)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동의대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 부산진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장성욱 경기도 화성

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 원대규 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로 ***, ***호(에이스가산 타워)(세인특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.06.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-0643893-11
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.04.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0069792-48
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0831937-12
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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카메라로부터 촬영된 이미지를 기반으로 수산물의 품질 등급을 측정하는 방법으로서, 제1 수산물은 미리 선별된 양품의 수산물이고, 제2 수산물은 미리 선별된 불량품의 수산물이며,상기 제1 수산물을 촬영한 제1 이미지 및 상기 제2 수산물을 촬영한 제2 이미지를 수신하는 단계;상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 기초로 제1 차이 이미지를 생성하는 단계;작업자로부터 현장 작업자의 주관적인 양품 판별 기준에 따라 상기 제1 차이 이미지를 구성하는 이미지 요소들 중 불량으로 판단되는 이미지 요소를 선택받아 작업자의 마스킹 입력을 수신하는 단계;상기 마스킹 입력에 의해 선택된 이미지 요소를 제외한 나머지 이미지 요소를 상기 제1 차이 이미지에서 마스크 처리하여 현장 작업자가 불량 판별에서 중요하게 생각하는 요소만을 남긴 마스크 처리된 제2 차이 이미지를 생성하는 단계;상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 입력으로 하고 상기 제2 차이 이미지를 출력하도록 하여 심층 신경망이 입출력 데이터간 상관관계를 딥러닝 학습시키는 단계;상기 제2 차이 이미지의 잔존 이미지 요소의 크기를 결함값으로 산출하고 상기 제2 차이 이미지의 결함값 분포를 통해 검사 기준값을 산출하는 단계; 및상기 검사 기준값을 기초로 검사 대상 수산물의 품질 등급을 측정하는 단계;를 포함하는, 인공지능을 이용한 수산물의 품질 등급 측정 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 제1 차이 이미지를 생성하는 단계는, 상기 제1 이미지 속 상기 제1 수산물을 복수의 영역으로 분할하는 단계;상기 제2 이미지 속 상기 제2 수산물을 복수의 영역으로 분할하는 단계; 및상기 복수의 영역을 기초로 상기 제1 차이 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는 것인, 인공지능을 이용한 수산물의 품질 등급 측정 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 복수의 영역을 기초로 상기 제1 차이 이미지를 생성하는 단계는,상기 제1 수산물에 대한 복수의 영역과, 상기 제2 수산물에 대한 복수의 영역 중 서로 대응하는 영역끼리 비교하여 상기 제1 차이 이미지를 생성하는 것인, 인공지능을 이용한 수산물의 품질 등급 측정 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 검사 기준값은 결함값들의 분포에서 양품과 불량품의 경계값의 중간값인 것인, 인공지능을 이용한 수산물의 품질 등급 측정 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 차이 이미지를 생성하는 단계는, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 중 적어도 하나의 이미지에 영상 보정 필터를 적용하여 적어도 하나의 보정된 이미지를 생성하는 단계; 및상기 적어도 하나의 보정된 이미지를 기초로 상기 제1 차이 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는 것인, 인공지능을 이용한 수산물의 품질 등급 측정 방법
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미리 선별된 고품질의 제1 수산물 및 미리 선별된 저품질의 제2 수산물을 촬영하는 카메라; 및상기 제1 수산물을 촬영한 제1 이미지 및 상기 제2 수산물을 촬영한 제2 이미지를 상기 카메라로부터 수신하고, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 기초로 검사 대상 수산물의 품질 등급을 측정하는 컴퓨팅 장치;를 포함하되, 상기 컴퓨팅 장치는, 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어를 저장하는 메모리; 및상기 명령어를 수행하는 프로세서;를 포함하는 것인, 수산물의 품질 등급 측정 시스템
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명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.