 ▲ 전남대학교 융합바이오시스템기계공학과 이경환 교수팀이 드론과 AI를 활용해 과수원의 과일 특성을 식별하는 기술을 개발했다. |
전남대학교 융합바이오시스템 기계공학과 이경환 교수팀이 드론과 AI를 활용해 과수원의 과일 특성을 식별하는 기술을 개발했다.
무엇보다 드론을 통해 실제 과수원을 3차원 영상으로 구현하고 각 과실수에서 과일의 개수와 크기, 위치를 정확하게 식별하는 기술이다.
23일 전남대에 따르면 과수원 환경을 3차원 디지털화해 컴퓨터 공간에서 정밀하게 관리할 수 있는 과수원 디지털 트윈 기술개발 가능성이 커질 것으로 주목받고 있다.
연구팀은 다중 카메라가 탑재된 드론으로 과수원 전체를 촬영한 다음 각 영상의 특징점을 연결해 과수원을 3차원 영상으로 구현한 뒤 이를 통해 다양한 각도에서 과수원의 특성을 면밀하게 관찰할 수 있게 했다.
또 과수원을 촬영할 때 GPS 기준 표시점을 포함해 3차원 영상의 모든 지점을 GPS 좌표화 할 수 있도록 했다.
과수원 3차원 영상에 딥러닝 인스턴스 세그멘테이션 방법을 사용해 과일을 인식하고 크기를 측정한 다음, 그 과일의 위치를 GPS 좌표화 하도록 했다.
이렇게 획득한 정보를 통해 각 과수의 높이별로 과일의 개수, 크기를 식별할 수 있을 뿐 아니라 심지어 위치까지 지도화할 수 있다.
이 연구 결과는 2022년 미국 농업용 로봇 심포지움 및 전시회 (2022 FIRA USA)에 발표돼 큰 관심을 받았으며, 이스라엘의 첨단 로봇기업 및 대규모 농업회사로부터 국제협력 제안을 받았다.
현재 이스라엘과 국제공동연구 제안서를 제출하고 그 결과를 기다리고 있다. 또한 개발 기술의 상용화 및 해외 수출을 위해 미국 실리콘밸리의 기업들과 협력을 추진하고 있다.
이번 연구는 농림식품기술기획평가원의 첨단농기계산업화기술개발사업과 BK21 4단계 IT-Bio융합시스템농업교육연구단 지원으로 수행됐으며, 연구 결과는 융복합 농업 분야 최고 권위의 국제학술지인 ‘Computers and Electronics in Agriculture’ (IF=8.3, 0.9%) 9월호에 발표됐다.
이경환 교수는 "실제 과수원을 3차원 디지털화해 컴퓨터상에서 다양한 관점으로 관찰할 수 있고, 인공지능을 이용하여 과일의 개수, 크기, 위치까지 측정할 수 있는 기술은 글로벌 경쟁력이 있을 것"이라며 "추가적인 기술 개발을 통해 과수원 디지털 트윈 구현과 관련 기술을 수출 사업화할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
[아래는 구글로 번역한 영문기사 전문입니다. 영문번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다. Below is the full English article translated by Google. It is assumed that there may be errors in the English translation.]
Chonnam National University Department of Convergence Biosystems Mechanical Engineering Professor Kyunghwan Lee's team developed a technology to identify fruit characteristics in orchards using drones and AI.
Above all, it is a technology that implements a real orchard as a 3D image through drones and accurately identifies the number, size, and location of fruits in each fruit tree.
According to Chonnam National University on the 23rd, the possibility of developing orchard digital twin technology that can 3-dimensionally digitize orchard environments and precisely manage them in computer space is attracting attention.
The research team filmed the entire orchard with a drone equipped with multiple cameras, and then connected the feature points of each image to create a 3D image of the orchard.
In addition, when photographing an orchard, all points of the 3D image, including the GPS reference mark points, can be GPS coordinated.
The deep learning instance segmentation method was used on the 3D image of the orchard to recognize the fruit, measure the size, and then set the location of the fruit to GPS coordinates.
Through the information obtained in this way, it is possible to identify the number and size of fruits by height of each fruit tree, and even map the location.
The results of this research were presented at the 2022 American Agricultural Robot Symposium and Exhibition (2022 FIRA USA) and received great attention, and international cooperation proposals were received from Israeli high-tech robot companies and large-scale agricultural companies.
Currently, we have submitted an international joint research proposal with Israel and are waiting for the results. In addition, we are promoting cooperation with companies in Silicon Valley in the United States for commercialization and overseas export of developed technologies.
This research was carried out with the support of the Advanced Agricultural Machinery Industrialization Technology Development Project of the Institute of Planning and Evaluation of Agriculture, Food and Rural Affairs and the BK21 4th stage IT-Bio Convergence System Agricultural Education Research Center. Agriculture' (IF=8.3, 0.9%) was published in the September issue.
Professor Lee Kyung-hwan said, “A technology that can 3-dimensionally digitize an actual orchard and observe it from various perspectives on a computer and measure the number, size, and location of fruits using artificial intelligence will have global competitiveness.” Through development, we will make efforts to realize digital twins in orchards and commercialize related technologies for export.”
원본 기사 보기:브레이크뉴스전남동부
