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대형 과수원 사과 분류 시스템

원문정보

Large orchard apple classification system

김월용, 신승중

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초록

영어

The development of unmanned AI continues, and the development of AI unmanned is aimed at more efficiently, accurately, and speedily the work that has been resolved by manpower such as industry, welfare, and manpower. AI unmanned technology is evolving in various places, and it is time to switch to unmanned systems from many industries and factories. We take this into consideration, and use the Deep Learning technology, which is one of the core technologies of artificial intelligence (AI), not the manpower but the fruits that pour the rails at once in a large orchard. We want to study the unmanned fruit sorting machine that can be operated under manager's supervision without dividing the fruit by type and grade and dividing by country of origin and grade. This unmanned automated classification system aims to reduce the labor cost by minimizing the manpower and to improve the

한국어

근례 무인화의 발전은 계속되고 있고, AI무인화의 발전은 산업, 복지, 인력등 인력으로 해결해 오던 작업들을 좀더 인력보다 효율적이고 정확하고 신속하게하는 것을 목표로 하고 있다. AI무인화 기술은 다양한 곳에서 발전하고 있는데 이중 많은 산업체나 공장에서 무인화 시스템으로 대대적 전환하는 시점이다. 우리는 이 점을 착안하여 대형 과 수원에서 한번에 레일이 쏟아져 들어오는 과일들을 인력이 아닌 인공지능(AI) 핵심 기술중 하나인 Deep Learning 기 술을 활용하여 대형 과수원에서 사람이 직접 과일을 분류하지 않아도 자동화 기계가 과일을 종류별, 등급별로 나누어 원산지와 품종 등급별로 나누어 많은 인력을 소비하지 않고 관리자의 감독하에 가동가능한 무인화 과일 분류 기계를 연구하고자 한다. 이러한 무인 자동화 분류 시스템은 인력을 최소한으로 줄여 인건비를 줄이고, 사람이 할 수 있는 실수나 오류들을 최소한으로 줄여 일의 효율성을 증진시킬 수 있도록 하는 것을 목표로 본 연구를 진행하고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 딥러닝(Deep Learning) 개요
2.2 Inception V3 개요
2.3 OpenCV개요
2.4 WPF개요
2.5 Anaconda3 개요
Ⅲ. 구성도 및 설계
3.1 이미지 분류 구성도
3.2 시스템 실 설계도
3.3 시스템 실행 방법
Ⅴ. 결론
References

저자정보

  • 김월용 Weol-Youg. Kim. 정회원, 한세대학교 IT융합학과
  • 신승중 Seung-Jung. Shin. 종신회원, 한세대학교 ICT디바이스학과

참고문헌

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