KR101293814B1 - Systems of estimating weight of chicken carcass and methods of estimating weight of chicken carcass - Google Patents
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Abstract
닭도체의 중량 산출 시스템이 개시된다. 닭도체의 중량 산출 시스템은 이송부, 제1 카메라, 레이저 구조광 발생장치, 제2 카메라 및 영상정보 처리장치를 포함한다. 이송부는 닭도체를 이송한다. 제1 카메라는 닭도체를 촬영하여 제1 영상을 생성한다. 레이저 구조광 발생장치는 기준 패널의 기준면 상에 위치하는 닭도체에 기준면에 경사지게 2 이상의 선형 레이저 구조광을 조사한다. 제2 카메라는 레이저 구조광 발생장치에 의해 닭도체의 표면에 조사된 레이저 구조광을 촬영하여 제2 영상을 생성한다. 영상정보 처리장치는 제1 영상으로부터 닭도체의 2차원 영상이 차지하는 면적에 대한 정보를 추출하고, 제2 영상으로부터 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들을 추출하며, 내장하고 있는 회귀 분석 모델 및 추출된 정보들을 이용하여 닭도체의 중량을 산출한다. Disclosed is a weight calculation system for chicken carcases. The weight calculation system of chicken conductors includes a transfer unit, a first camera, a laser structured light generating device, a second camera, and an image information processing device. The conveyer conveys chicken carcases. The first camera photographs the chicken carcass to generate a first image. The laser structured light generating device irradiates two or more linear laser structured lights to the chicken conductor positioned on the reference plane of the reference panel inclined to the reference plane. The second camera photographs the laser structured light irradiated onto the surface of the chicken conductor by the laser structured light generator to generate a second image. The image information processing apparatus extracts information on the area occupied by the two-dimensional image of the chicken conductor from the first image, extracts information on the geometric shape of the laser structured light from the second image, embeds a regression analysis model and the extracted information. The information is used to calculate the weight of chicken carcass.
Description
본 발명은 닭도체의 중량 산출 시스템 및 닭도체의 중량 산출 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 본 발명은 실시간으로 그리고 비접촉의 방식으로 닭도체의 중량을 산출할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a weight calculation system for chicken carcasses and a weight calculation method for chicken carcasses. More particularly, the present invention relates to a system and method capable of calculating the weight of chicken carcasses in real time and in a non-contact manner.
국내 닭고기의 유통구조는 대형 할인점을 중심으로 하는 유통구조로 급속히 재편되고 있으며, 육계의 경우 브랜드화를 통한 상품성 제고가 가속화되고 있다. 또한 향후에는 주관적 판단에 의거한 매매 및 유통구조로부터, 닭고기의 품질과 관련한 물성계측을 통하여 정량화된 객관적인 품질을 추출하고 정보화 기술(IT: Information Technology)을 바탕으로 개체별 또는 단위 그룹별로 그 추출된 품질정보를 명시하여 유통하는 구조로 변환하게 될 것으로 예측된다. The distribution structure of domestic chicken is rapidly being reorganized into a distribution structure centered on large discount stores, and in the case of broilers, product quality is being accelerated through branding. In addition, in the future, the objective quality is extracted from the sales and distribution structure based on subjective judgment, through the measurement of physical properties related to the quality of chicken, and the information is extracted by individual or unit group based on information technology (IT). It is expected that the quality information will be specified and converted into a distribution structure.
특히, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 보급에 따라 이러한 추세에 맞추어 소비자가 구매 장소에서 닭고기의 품질 및 생산정보를 바로 인터넷을 통하여 검색할 수 있게 되고 더불어 유통 경로를 추적할 수 있는 유통 정보화 시스템으로의 전환이 예측되고 있다. In particular, with the spread of ubiquitous computing technology, consumers can search the quality and production information of chicken directly from the place of purchase through the Internet, and the transition to distribution informatization system that can track distribution channels is expected. It is becoming.
이러한 혁신적 유통구조의 변화에 대처하기 위해서는 닭고기 가공라인에서 품질 정보를 규격화하고 공정상의 안전성을 담보할 수 있는 생력화 시스템의 개발이 필요하다. In order to cope with such an innovative distribution structure, it is necessary to develop a vitalization system that can standardize quality information and ensure process safety in chicken processing lines.
본 발명의 일 목적은 닭도체의 중량을 실시간으로 산출할 수 있는 시스템을 제공하는 것이다.One object of the present invention is to provide a system that can calculate the weight of chicken carcass in real time.
본 발명의 다른 목적은 닭도체의 중량을 실시간으로 산출할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to provide a method for calculating the weight of chicken carcasses in real time.
본 발명의 일 실시예에 따른 닭도체의 중량 산출 시스템은 이송부, 제1 카메라, 레이저 구조광 발생장치, 제2 카메라 및 영상정보 처리장치를 포함한다. 상기 이송부는 닭도체를 이송한다. 상기 제1 카메라는 상기 닭도체를 촬영하여 제1 영상을 생성한다. 상기 레이저 구조광 발생장치는 기준 패널의 기준면 상에 위치하는 상기 닭도체에 상기 기준면에 경사지게 2 이상의 선형 레이저 구조광을 조사한다. 상기 제2 카메라는 상기 레이저 구조광 발생장치에 의해 상기 닭도체의 표면에 조사된 레이저 구조광을 촬영하여 제2 영상을 생성한다. 상기 영상정보 처리장치는 상기 제1 영상으로부터 상기 닭도체의 2차원 영상이 차지하는 면적에 대한 정보를 추출하고, 상기 제2 영상으로부터 상기 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들을 추출하며, 내장된 회귀 분석 모델 및 상기 추출된 정보들을 이용하여 상기 닭도체의 중량을 산출한다. The weight calculation system of a chicken conductor according to an embodiment of the present invention includes a transfer unit, a first camera, a laser structured light generating device, a second camera and an image information processing device. The transfer unit transfers the chicken conductor. The first camera photographs the chicken carcass to generate a first image. The laser structured light generating device irradiates two or more linear laser structured lights to the chicken conductor positioned on the reference plane of the reference panel inclined to the reference plane. The second camera generates a second image by photographing the laser structured light irradiated onto the surface of the chicken conductor by the laser structured light generator. The image information processing apparatus extracts information on the area occupied by the two-dimensional image of the chicken conductor from the first image, extracts information on the geometric shape of the laser structured light from the second image, and includes a built-in regression analysis. The weight of the chicken carcass is calculated using a model and the extracted information.
상기 닭도체의 2차원 영상이 차지하는 면적에 대한 정보는 상기 닭도체의 2차원 영상이 차지하는 픽셀수를 포함할 수 있다. The information on the area occupied by the two-dimensional image of the chicken carcass may include the number of pixels occupied by the two-dimensional image of the chicken carcass.
상기 레이저 구조광 발생장치는 3개의 선형 레이저 구조광을 상기 닭도체의 표면에 조사할 수 있고, 상기 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들은 (i)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 가운데 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 중앙 점에서 직선 부분이 이루는 직선까지의 최단 거리, (ⅱ)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 양쪽 끝점들 사이의 직선 거리 및 (ⅲ)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 상기 곡선 부분의 양쪽 끝점들을 잇는 직선의 길이와 상기 곡선 부분의 중앙점에서 상기 직선까지의 최단 거리 사이의 비 중 적어도 2 이상을 포함할 수 있다. The laser structured light generating apparatus may irradiate three linear laser structured lights onto the surface of the chicken conductor, and information about the geometric shape of the laser structured light may be (i) the three laser structures present in the second image. In the laser structured light located in the middle of the light, the shortest distance from the center point of the curved portion to the straight line formed by the straight portion, (ii) the upper position of the three laser structured lights present in the second image A laser structured light comprising: a straight line distance between both ends of a curved portion and (iii) a laser structured light positioned above an upper portion of the three laser structured lights present in the second image; It may include at least two or more of the ratio between the length of the straight line connecting the end points and the shortest distance from the center point of the curved portion to the straight line.
본 발명의 다른 실시예에 따른 닭도체의 중량 산출 방법에 있어서, 우선 닭도체의 중량을 종속 변수로 포함하고, 닭도체의 2차원 영상으로부터 추출된 닭도체의 단면적에 대한 정보 및 닭도체에 조사된 적어도 2 이상의 레이저 구조광에 대한 영상으로부터 추출된 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들을 독립 변수들로 포함하는 회귀 분석 모델을 수립할 수 있다. 그리고, 특정 닭도체의 2차원 영상을 촬영하여 제1 영상을 생성할 수 있고, 기준 판넬의 기준면 위에 위치하는 상기 특정 닭도체에 조사된 2이상의 선형 레이저 구조광의 영상을 촬영하여 제2 영상을 생성할 수 있다. 이어서, 상기 제1 영상으로부터 상기 특정 닭도체의 단면적에 대한 정보를 추출하고, 상기 제2 영상으로부터 상기 특정 닭도체에 조사된 상기 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들을 추출할 수 있다. 그 후, 상기 회귀 분석 모델 및 상기 제1 및 제2 영상으로부터 추출된 정보들을 이용하여 상기 특정 닭도체의 중량을 산출할 수 있다. In the method for calculating the weight of chicken carcasses according to another embodiment of the present invention, first, the weight of the chicken carcasses is included as a dependent variable, and information about the cross-sectional area of the chicken carcasses extracted from the two-dimensional image of the chicken carcasses is investigated. A regression analysis model including information on geometrical shape of the laser structured light extracted from the image of at least two laser structured lights as independent variables may be established. The first image may be generated by photographing a two-dimensional image of a specific chicken carcass, and a second image is generated by photographing two or more linear laser structured lights irradiated to the specific chicken carcass located on a reference plane of a reference panel. can do. Subsequently, information about the cross-sectional area of the specific chicken conductor may be extracted from the first image, and information about the geometric shape of the laser structured light irradiated to the specific chicken conductor may be extracted from the second image. Thereafter, the weight of the specific chicken carcass may be calculated using the information extracted from the regression analysis model and the first and second images.
본 발명의 실시예들에 따른 닭도체의 중량 산출 시스템 및 닭도체의 중량 산출 방법에 따르면, 닭도체의 2차원 기하학적인 모양과 레이저 구조광의 높이 변화만을 측정하여 닭도체의 중량을 산출함으로써 닭도체의 중량 측정을 위한 처리시간을 단축할 수 있다. According to the weight calculation system of the chicken conductor and the method of calculating the weight of the chicken conductor according to the embodiments of the present invention, the chicken conductor by calculating the weight of the chicken conductor by measuring only the two-dimensional geometric shape of the chicken conductor and the height change of the laser structure light It is possible to shorten the processing time for the weight measurement of the.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 닭도체 중량 산출 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 닭도체의 중량 산출 시스템을 도시한 구성도이다.
도 3a 내지 도 3d는 닭도체의 2차원 외형 정보를 추출하기 위하여 제1 영상을 처리하는 과정을 설명하기 위한 사진들이다.
도 3a 내지 도 3d는 닭도체의 2차원 외형 정보를 추출하기 위하여 제1 영상을 처리하는 과정을 설명하기 위한 사진들이다.
도 5는 다중 회귀 분석을 위한 독립 변수들을 설명하기 위한 사진이다.
도 6은 회귀분석을 하기 전에 서로 관련이 있는 쌍으로 된 두 변수의 관측 값들을 직교 좌표상에 타점하여 두 변수간의 대략적 관계를 시각적으로 판단할 수 있도록 나타낸 산점도(Scatter diagram)이다.
도 7은 종속변수에 대한 잔차분석의 결과를 나타낸다. 1 is a block diagram showing a chicken carcass weight calculation system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram showing a weight calculation system of chicken carcasses according to an embodiment of the present invention.
3A to 3D are photographs for explaining a process of processing a first image to extract two-dimensional appearance information of chicken carcasses.
3A to 3D are photographs for explaining a process of processing a first image to extract two-dimensional appearance information of chicken carcasses.
5 is a photograph for explaining independent variables for multiple regression analysis.
FIG. 6 is a scatter diagram illustrating visually determining an approximate relationship between two variables by scoring observations of two related variables in rectangular coordinates before regression analysis.
7 shows the results of the residual analysis on the dependent variable.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 닭도체 중량 산출 시스템 및 닭도체 중량 산출 방법에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 시트들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a chicken carcass weight calculation system and chicken carcass weight calculation method according to an embodiment of the present invention. The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. Like reference numerals are used for like elements in describing each drawing. In the accompanying drawings, the dimensions of the sheets are enlarged than actual for clarity of the invention.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting of the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprises", "having", and the like are used to specify that a feature, a number, a step, an operation, an element, a part or a combination thereof is described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 닭도체 중량 산출 시스템을 도시한 블록도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 닭도체의 중량 산출 시스템을 도시한 구성도이다. 1 is a block diagram showing a chicken carcass weight calculation system according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a block diagram showing a weight calculation system of chicken carcasses according to an embodiment of the present invention.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 닭도체 중량 산출 시스템(100)은 이송부(110), 영상정보 입력부(130) 및 영상 처리부(150)를 포함할 수 있다.1 and 2, the chicken conductor
이송부(110)는 가이드 레일(111), 가이드 레일(111)을 따라 슬라이딩 가능하게 가이드 레일(111)에 결합된 슬라이더(113) 및 슬라이더(113)를 운동시키는 구동 모터(115)를 구비한다. 닭도체는 섀클(shackle)을 통해 슬라이더(113)에 체결된다. 일례로, 닭도체는 양쪽 다리에 각각 체결된 2개의 섀클을 통해 슬라이더(113)에 체결될 수 있다. 상기 구동 모터(115)는 일정한 속도로 회전하여 상기 슬라이더(113)가 정속으로 이동할 수 있도록 한다. 이송부(110)는 상기 구동 모터(115)의 회전 방향 및 속도를 조절할 수 있는 제어장치(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이에 따라 슬라이더(113)에 체결된 닭도체는 일방향 또는 양방향으로 이동될 수 있고, 닭도체의 이동 속도도 필요에 따라 조절될 수 있다. The
영상정보 입력부(130)는 닭도체의 2차원 외형 정보를 획득하기 위하여 닭도체를 촬영하여 입력하는 제1 영상정보 입력부(131) 및 닭도체의 3차원 프로파일 정보를 획득하기 위하여 닭도체 표면에 투사된 레이저 구조광의 형태를 촬영하여 입력하는 제2 영상정보 입력부(133)를 포함할 수 있다. The image
제1 영상정보 입력부(131)는 조명 장치(131a) 및 제1 카메라(131b)를 포함할 수 있다. The first image
조명장치(131a)는 이송부(110)에 의해 이송되는 닭도체에 일정한 광을 조명한다. 조명장치(131a)는 가이드 레일(111)로부터 소정간격 이격되도록 배치된다. 카메라에 의해 촬영되는 영상은 외부 조명에 의해 많은 영향을 받는데, 조명장치(131a)는 제1 카메라(131b)가 동일한 특성 및 품질의 영상을 촬영할 수 있도록 대상체인 닭도체에 균질한 특성의 광을 조사한다. 조명장치(131a)는 닭도체 고유의 광학적 특성 및 카메라의 특성 등을 고려하여 선택될 수 있다. 일례로, 조명장치(131a)로는 색온도가 4600 내지 5400K인 링 타입의 고주파 형광등을 사용할 수 있다. 고주파 링 타입의 형광등은 넓은 조사면이나 대광량을 요구하는 곳에 적합하고, 균일한 조명을 대상체에 조사할 수 있다. 고주파 타입의 형광등은 일반 형광등과 달리 플리커(Flacker) 현상이 없고, 열 발생이 적으며 뛰어난 색 재현성을 갖는다. 집중광 현상을 방지하기 위하여 링 타입의 고주파 형광등에는 확산판을 부착하여 사용할 수 있다. The
제1 카메라(131b)는 상기 조명 장치(131a)에 의해 조명된 닭도체를 촬영한다. 제1 카메라(131b)는 닭도체의 전체를 촬영할 수 있을 정도로 가이드 레일(111)로부터 소정 간격 이격되게, 그리고 조명 장치(131a)와 인접하게 배치될 수 있다. 제1 카메라(131b)는 이동하는 닭도체를 촬영하는데, 이 경우 닭도체의 영상에 잔상이 발생할 가능성이 있다. 따라서, 잔상 발생의 문제를 최소화하기 위하여, 제1 카메라(131b)는 인터레이스(Interlace) 방식의 카메라보다는 논-인터레이스(Non-Interlace) 방식의 카메라인 것이 바람직하다. 제1 카메라(131b)에 의해 촬영된 제1 영상은 영상 처리부(150)에 의해 처리되고, 영상 처리부(150)에 의해 처리된 제1 영상은 닭도체의 2차원 외형 정보를 제공할 수 있다. The
제2 영상정보 입력부(133)는 기준 판넬(133a), 레이저 구조광 발생장치(133b) 및 제2 카메라(133c)를 포함할 수 있다. The second image
기준 판넬(133a)은 가이드 레일(111)에 인접하게 배치될 수 있고, 기준면을 구비한다. 기준 판넬(133a)의 기준면은 닭도체의 2차원 단면보다 큰 평면이고, 이송부(110)에 의해 이송되는 닭도체는 기준 판넬(133a)의 기준면 위를 지나게 된다. The
레이저 구조광 발생장치(133b)는 기준 판넬(133a)의 기준면 위를 이동하는 닭도체에 복수의 레이저 구조광을 조사한다. 복수의 레이저 구조광은 서로 평행하고, 기준 판넬(13ba)의 기준면에 경사지게 입사될 수 있다. 일례로, 상기 레이저 구조광 발생장치(133b)는 3개의 선형 레이저 구조광을 생성할 수 있고, 상기 레이저 구조광 발생장치(133b)에 의해 생성된 선형 레이저 구조광들은 기준 판넬의 기준면에 약 30ㅀ내지 약 60ㅀ 정도 경사지게 입사될 수 있다. 바람직하게는 상기 레이저 구조광 발생장치(133b)에 의해 생성된 선형 레이저 구조광들은 기준 판넬의 기준면에 약 45ㅀ 정도 경사지게 입사될 수 있다. 상기 3개의 레이저 구조광은 서로 소정 간격으로 이격될 수 있다. 레이저 구조광들은 닭도체의 해부학적 특성을 고려하여 닭도체의 중량에 가장 많은 영향을 미치는 부분인 닭도체의 몸통 부위에 투사되는 것이 바람직하다.The laser structured
제2 카메라(133c)는 기준면 위를 이동하는 닭도체에 조사된 복수의 레이저 구조광의 형태를 촬영한다. 레이저 구조광 발생장치(133b)에 의해 생성된 복수의 레이저 구조광을 닭도체에 조사하는 경우, 복수의 레이저 구조광 각각은 닭도체에 조사된 부분과 기준면에 조사된 부분으로 구분될 수 있다. 제2 카메라(133c)는 닭도체에 조사된 레이저 구조광 부분 전체를 촬영할 수 있을 정도로 가이드 레일(111)로부터 소정 간격 이격되게 배치될 수 있다. 또한, 제2 카메라(133c)는 제2 카메라(133c)에 의해 촬영되는 영상의 평면과 상기 기준 판넬(133a)의 기준면이 평행하도록 배치될 수 있다. 제2 카메라(133c)에 의해 촬영된 제2 영상은 영상 처리부(150)에 제공되고, 영상 처리부(150)는 제2 영상으로부터 닭도체의 3차원 프로파일 정보를 추출한다. The
영상 처리부(150)는 인터페이스 장치(151) 및 영상 처리 장치(153)를 포함할 수 있다. The
인터페이스 장치(151)는 제1 및 제2 카메라(131b, 133c)로부터 아날로그 영상 신호를 수신하여 이를 디지털 신호로 변환한 후 이를 영상 처리 장치(151)에 제공한다. 인터페이스 장치(151)는 자체 그래픽 프로세서에서 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 고속의 영상처리가 가능한 프레임 그래버(Frame Grabber)를 포함할 수 있다. The
영상 처리 장치(153)는 인터페이스 장치(151)로부터 제공받은 영상 신호를 처리하여 닭도체의 중량 산출을 위한 정보들을 추출하고, 추출된 정보들로부터 닭도체의 중량을 산출한다. 구체적으로, 영상 처리 장치(153)는 닭도체의 중량 산출 정보들을 독립 변수들로 포함하고 닭도체의 중량을 종속 변수로 포함하는 다중 회귀 모델을 내장하고 있고, 제1 및 제2 카메라(131b, 133c)에 의해 촬영된 제1 및 제2 영상으로부터 독립 변수에 해당하는 정보를 추출하여 종속 변수인 닭도체의 중량을 산출할 수 있다. 영상 처리 장치(153)에 내장되는 다중 회귀 모델에 있어서, 독립변수들은 (i)제1 영상에서 닭도체가 차지하는 총 픽셀수를 포함하고, (ⅱ)제2 영상에 존재하는 3개의 레이저 구조광들 중 가운데 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 중앙 점에서 직선 부분이 이루는 직선까지의 최단 거리, (ⅲ)제2 영상에 존재하는 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 양쪽 끝점들 사이의 직선 거리 및 (ⅳ)제2 영상에 존재하는 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 양쪽 끝점들을 잇는 직선의 길이와 곡선의 중앙점에서 상기 직선까지의 최단 거리 사이의 비 중 적어도 2 이상을 더 포함할 수 있다. The
영상 처리 장치(153)에 내장된 다중 회귀 모델의 수립에 대해서는 후술하고, 이하에서는 영상 처리 장치(153)에 의한 중량산출 정보의 추출 과정을 먼저 설명한다. The establishment of a multiple regression model embedded in the
먼저, 제1 카메라(131b)에 의해 촬영된 제1 영상으로부터 닭도체의 2차원 외형 정보를 추출하는 과정을 설명한다. 닭도체의 2차원 외형 정보는 제1 영상에 있어서 닭도체가 차지하는 총 픽셀수일 수 있다. First, a process of extracting two-dimensional appearance information of chicken carcasses from the first image photographed by the
도 3a 내지 도 3d는 닭도체의 2차원 외형 정보를 추출하기 위하여 제1 영상을 처리하는 과정을 설명하기 위한 사진들이다. 3A to 3D are photographs for explaining a process of processing a first image to extract two-dimensional appearance information of chicken carcasses.
도 3a 및 도 3b를 참조하면, 닭도체의 2차원 외형 정보를 추출하기 위하여, 우선 제1 카메라(131b)를 통해 획득한 오리지널 영상정보를 전처리를 거쳐 히스토그램 평활화 과정을 수행한다. 일반적으로, 영상의 각 색상별 밝기 값의 단위는 0~255이지만 영상에 따라 사용되는 밝기 값도 있고 전혀 사용되지 않는 밝기 값도 있다. 그리고 광량이 적어서 전체적으로 어두운 영상이 있는 반면 광량이 많아서 전체적으로 밝은 영상도 있을 수 있다. 또한, 제1 카메라(131b)를 통한 촬영 과정에서 검은 커텐 등을 이용하여 외부광을 차단한다고는 하지만 외부광을 완벽하게 차단할 수는 없으므로, 제1 카메라(131b)에 의해 촬영된 영상은 외부광의 산란에 의한 영향을 포함하게 된다. 히스토그램 평활화는 상기와 같이 고르게 분포되지 않은 픽셀 밝기 값을 고르게 분포시키고, 이후 영상처리과정에서 두드러질 수 있는 잡음을 없애는 역할을 한다. Referring to FIGS. 3A and 3B, in order to extract two-dimensional appearance information of chicken carcass, first, the histogram smoothing process is performed through the original image information acquired through the
도 3c를 참조하면, 칼라 영상을 그레이 스케일 레벨 영상으로 변환한다. 닭도체의 2차원 외형 정보를 추출함에 있어서, 닭도체와 배경 사이의 경계인 닭도체의 외곽선을 찾을 때 칼라 영상정보가 필요하지는 않기 때문이다. Referring to FIG. 3C, a color image is converted into a gray scale level image. This is because the color image information is not required to find the outline of the chicken conductor, which is the boundary between the chicken conductor and the background, in extracting the two-dimensional appearance information of the chicken conductor.
도 3d를 참조하면, 그레이 스케일 레벨로 변환된 영상에 대해 이치화(Thresholding) 처리를 수행한다. 이치화 처리는 256개의 밝기 수준을 갖는 영상을 2개의 밝기 수준을 갖도록 영상을 처리하는 과정이다. 이치화 처리를 위해 닭도체와 배경 사이의 경계에 상응하는 문턱값을 설정하고, 각 픽셀의 밝기 값과 문턱값을 비교하여 영상을 2개의 부분으로 분할한다. 구체적으로, 그레이 스케일 레벨로 변환된 영상 정보에 있어서, 해당 픽셀의 밝기 값이 문턱값보다 작으면 해당 픽셀의 밝기값을 '0'으로 변환하고, 해당 픽셀의 밝기값이 문턱값보다 크면 해당 픽셀의 밝기값을 '255'로 변환하는 것이다. 이치화 처리 후 추가적으로 확장(dilation) 연산 및 축소(erosion) 연산을 수행하여 닭도체의 2차원 외곽선 부위에 존재하는 잡음을 제거할 수도 있다. Referring to FIG. 3D, a thresholding process is performed on the image converted to the gray scale level. The binarization process is a process of processing an image having 256 brightness levels to have two brightness levels. For binarization processing, a threshold value corresponding to a boundary between a chicken conductor and a background is set, and the image is divided into two parts by comparing the brightness value and the threshold value of each pixel. Specifically, in the image information converted to the gray scale level, when the brightness value of the pixel is smaller than the threshold value, the brightness value of the pixel is converted to '0', and when the brightness value of the pixel is larger than the threshold value, the pixel Is to convert the brightness value to '255'. After the binarization process, an additional dilation operation and an erosion operation may be performed to remove noise present in the two-dimensional outline of the chicken conductor.
상기와 같은 통해 닭도체의 2차원 외곽선을 추출하고, 추출된 2차원 외곽선을 통해 닭도체가 차지하는 총 픽셀수를 추출한다.
The two-dimensional outline of the chicken conductor is extracted through the above, and the total number of pixels occupied by the chicken conductor is extracted through the extracted two-dimensional outline.
다음으로, 제2 카메라(133c)에 의해 촬상된 제2 영상 정보로부터 닭도체의 3차원 프로파일 정보를 추출하는 과정을 설명한다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 3개의 레이저 구조광을 닭도체에 조사한 상태에서 촬상된 제2 영상을 예로 들어 설명한다. 또한, 기준 판넬(133a)의 기준면을 XY 평면으로 가정한다. Next, a process of extracting 3D profile information of the chicken carcass from the second image information captured by the
도 4는 제2 카메라에 의해 촬상된 제2 영상을 설명하기 위한 사진이다. 4 is a photograph for describing a second image captured by the second camera.
도 4를 참조하면, 기준 판넬(133a)의 기준면 위에 배치된 닭도체는 3차원 입체이므로 레이저 구조광들이 조사되는 닭도체의 표면은 기준 판넬의 기준면으로부터 Z-축 방향으로 돌출된 곡면을 구성한다. 따라서, 제2 영상에 있어서, 각각의 레이저 구조광들은 기준 판넬(133a)의 기준면에 대해 경사지게 입사하므로, 닭도체의 표면에 조사된 레이저 구조광 부분과 기준면에 조사된 레이저 구조광 부분 사이에 Y-축 방향으로의 높이 차이가 발생한다. 또한, 기준면은 평면이나 닭도체의 표면은 평면이 아닌 곡면으로 이루어져 있으므로, 제2 영상에 있어서, 기준면에 조사되는 레이저 구조광 부분은 직선 형태이나 닭도체의 표면에 조사된 레이저 구조광 부분은 닭도체의 표면 형상에 따른 곡선 형태이다. Referring to FIG. 4, since the chicken conductor disposed on the reference plane of the
상기와 같은 제2 영상으로부터, 제2 영상에 존재하는 3개의 레이저 구조광들 중 가운데 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 중앙 점에서 직선 부분이 이루는 직선까지의 최단 거리를 산출한다. 예를 들면, 상기 곡선 부분의 중앙 점으로부터 상기 직선까지의 Y-축 방향으로의 픽셀수를 추출하고, 추출된 픽셀수에 각 픽셀당 Y-축 방향으로의 길이를 곱하여 상기 곡선 부분의 중앙 점에서 상기 직선 부분이 이루는 직선까지의 최단 거리를 산출한다.From the second image as described above, in the laser structured light located in the middle of the three laser structured lights present in the second image, the shortest distance from the center point of the curved portion to the straight line formed by the straight portion is calculated. For example, the number of pixels in the Y-axis direction from the center point of the curved portion to the straight line is extracted, and the extracted number of pixels is multiplied by the length in the Y-axis direction for each pixel to the center point of the curved portion. Calculates the shortest distance from the straight line to the straight line.
그리고, 2 영상에 존재하는 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 양쪽 끝점들 사이의 직선 거리를 산출한다. 구체적으로, 상기 곡선 부분의 양쪽 끝점을 추출한 후 양쪽 끝점 사이에 존재하는 X-축 방향으로의 픽셀수를 추출하고, 추출된 픽셀수에 각 픽셀당 X-축 방향으로의 길이를 곱하여 상기 곡선 부분의 양쪽 끝점들 사이의 직선 거리를 산출한다.In the laser structured light located above the three laser structured lights existing in the two images, a straight line distance between both end points of the curved portion is calculated. Specifically, after extracting both end points of the curved portion, the number of pixels in the X-axis direction existing between both end points is extracted, and the number of extracted pixels is multiplied by the length in the X-axis direction for each pixel to form the curved portion. Calculate the straight line distance between both endpoints of.
또한, 제2 영상에 존재하는 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 양쪽 끝점들을 잇는 직선의 길이와 곡선 부분의 중앙점에서 상기 직선까지의 최단 거리 사이의 비를 산출한다. 구체적으로, 곡선 부분의 중앙점으로부터 곡선 부분의 양쪽 끝점들을 잇는 직선까지의 Y-축 방향으로의 픽셀수를 추출하고, 추출된 픽셀수에 각 픽셀당 Y-축 방향으로의 길이를 곱하여 곡선 부분의 중앙점에서 상기 직선까지의 최단 거리를 산출한다. 그 후, 위에서 산출된 곡선 부분의 양쪽 끝점들 사이의 직선 거리와 곡선 부분의 중앙점에서 상기 직선까지의 최단 거리 사이의 비를 산출한다.Further, in the laser structured light located above the three laser structured lights existing in the second image, the distance between the length of a straight line connecting both ends of the curved portion and the shortest distance from the center point of the curved portion to the straight line Calculate the ratio. Specifically, the number of pixels in the Y-axis direction from the center point of the curved portion to the straight line connecting the two end points of the curved portion is extracted, and the number of extracted pixels is multiplied by the length in the Y-axis direction for each pixel. The shortest distance from the center point to the straight line is calculated. Then, the ratio between the straight line distance between both end points of the curved portion calculated above and the shortest distance from the center point of the curved portion to the straight line is calculated.
영상 처리 장치(153)는 내장되어 있는 다중 회귀 모델과 위에서 설명된 바와 같이 제1 및 제2 영상으로부터 추출된 정보를 이용하여 닭도체의 중량을 산출한다.
The
이하에서는 영상 처리 장치(153)에 내장되는 다중 회귀 모델에 대해 설명한다. Hereinafter, a multiple regression model built in the
닭도체의 밀도가 균일하다는 가정 하에 닭도체의 중량은 닭도체의 면적, 닭도체의 높이 등과 같은 대상체의 입체정보에 의해 결정된다. 따라서, 닭도체의 최대 단면적에 관한 정보, 닭도체의 표면에 조사된 구조광의 형태에 대한 정보 등의 조합은 닭도체의 중량을 추정할 수 있는 요인으로 평가될 수 있다. Assuming the density of chicken carcass is uniform, the weight of chicken carcass is determined by the stereoscopic information of the object such as the area of chicken carcass, the height of chicken carcass, and the like. Therefore, the combination of information on the maximum cross-sectional area of the chicken carcass, information on the shape of the structured light irradiated on the surface of the chicken carcass can be evaluated as a factor capable of estimating the weight of the chicken carcass.
도 5는 다중 회귀 분석을 위한 독립 변수들을 설명하기 위한 사진이다. 5 is a photograph for explaining independent variables for multiple regression analysis.
도 5를 참조하면, 본 발명에 있어서는 제1 카메라(131b)를 통해 획득한 닭도체의 2차원 영상 및 제2 카메라(133c)를 통해 획득한 닭도체의 표면에 조사된 레이저 구조광의 영상으로부터 다중회귀분석을 통해 닭도체의 중량을 산출하기 위하여 하기 표 1에 기재된 바와 같은 14개의 독립 변수를 선택하였다. Referring to FIG. 5, in the present invention, the two-dimensional image of the chicken conductor obtained through the
본 발명에 있어서는 닭도체의 중량을 산출하기 위하여, 닭도체 131샘플에서 선택된 14개의 독립 변수에 따라 데이터 셋 100샘플, 트레이닝 셋 31샘플을 획득하였다. 획득된 데이터 셋 및 트레이닝 셋은 하기 표 2 및 표 3과 같다. In the present invention, in order to calculate the weight of the chicken carcass, data set 100 samples, training set 31 samples were obtained according to 14 independent variables selected from the
제1 카메라(131b)에 의해 획득된 닭도체 2차원 영상정보와 제2 카메라(133c)에 의해 획득된 레이저 구조광 영상을 이용하여 닭도체의 중량 산출을 위한 다중 선형회귀분석 모델을 구하였다. Multiple linear regression analysis models for calculating the weight of chicken carcasses were obtained using chicken carcass 2D image information obtained by the
도 6은 회귀분석을 하기 전에 서로 관련이 있는 쌍으로 된 두 변수의 관측 값들을 직교 좌표상에 타점하여 두 변수간의 대략적 관계를 시각적으로 판단할 수 있도록 나타낸 산점도(Scatter diagram)이다. FIG. 6 is a scatter diagram illustrating visually determining an approximate relationship between two variables by scoring observations of two related variables in rectangular coordinates before regression analysis.
도 6을 참조하면, Feat1, Feat5, Feat10, Feat11 등의 상관관계가 높은 것으로 의심되어 독립 변수들 사이의 다중 공선성(Multi-collinearity) 검증을 수행 하였다.Referring to FIG. 6, the correlation between Feat1, Feat5, Feat10, and Feat11 is suspected to be high, and multi-collinearity verification between independent variables was performed.
공차한계(Tolerance limit)는 일반적으로 상관계수가 0.7 이상이면, 다중공선성이 개입되었을 가능성이 크다고 알려져 있다. (Gunst & Mason, 1980; 김현철, 2000 : 273) 그리고 분산팽창계수인 VIF(Variance Inflation Factor)가 10보다 크면 공선성의 존재에 대해 우려해 보아야 하고, VIF들의 평균값이 1보다 훨씬 크다면 공선성의 가능성이 있다고 알려져 있다. Tolerance limit is generally known to be involved in multicollinearity if the correlation coefficient is 0.7 or more. (Gunst & Mason, 1980; Hyun-Chul Kim, 2000: 273) and if the dispersion inflation factor (VIF) is greater than 10, you should be concerned about the presence of collinearity. It is known.
하기 표 4는 다중 회귀 분석에서 제외되는 독립변수들의 분석 결과를 나타내고, 표 5는 Feat1, Feat6, Feat9 및 Feat 14의 VIF 분석 결과를 나타낸다. 표 4 및 표 5를 참조하면, 독립 변수 Feat1, Feat6, Feat9 및 Feat 14를 제외한 나머지 독립 변수들 사이에는 다중공산성이 큰 것으로 판단되었다. Table 4 below shows the analysis results of independent variables excluded from the multiple regression analysis, and Table 5 shows the results of VIF analysis of Feat1, Feat6, Feat9 and Feat 14. Referring to Tables 4 and 5, it was determined that multi-community was high among the independent variables except for the independent variables Feat1, Feat6, Feat9, and Feat 14.
variableIndependent
variable
-
BEntrance
-
B
statisticCollinearity
statistic
Dependent Variable : Kg
Dependent Variable: Kg
statisticCollinearity
statistic
Dependent Variable : kg Dependent Variable: kg
일반적으로 유용한 설명변수(독립변수)들의 조합을 찾기 위하여, 여러 변수들에 대하여 회귀분석을 실시할 때 변수의 추가 또는 제거하는 절차를 단계별 회귀(Stepwise Regression)라고 한다. 본 발명에 있어서는 8개의 독립변수를 단계별 회귀(Stepwise regression)의 방법을 이용하여 독립변수를 제외시켰다. 표 6은 단계별 회귀(Stepwise regression)의 결과를 나타낸다. In order to find useful combinations of explanatory variables (independent variables), the process of adding or removing variables when performing regression analysis on several variables is called stepwise regression. In the present invention, eight independent variables were excluded by using a stepwise regression method. Table 6 shows the results of stepwise regression.
표 6을 참조하면, 단계별 회귀(Stepwise regression)의 결과 3개의 독립변수 Feat1, Feat6 및 Feat14를 선택하여 다중 회귀 분석 모델을 수립하는 것이 가장 닭도체 중량에 대한 설명력이 높은 것으로 판단되었다. Feat1은 닭도체 중량에 대한 설명력이 79.4%로써, 닭도체 중량을 산출하기 위한 회귀 분석의 최적변수가 될 수 있을 것으로 판단되었다. Referring to Table 6, the result of stepwise regression was found to be the most explanatory of chicken carcass weight by establishing a multiple regression analysis model by selecting three independent variables Feat1, Feat6, and Feat14. Feat1 has a descriptive power of chicken carcass weight of 79.4%, which can be an optimal variable for regression analysis to calculate chicken carcass weight.
도 7은 종속변수에 대한 잔차분석의 결과를 나타낸다. 7 shows the results of the residual analysis on the dependent variable.
도 7을 참조하면, 잔차분석의 모양이 어떠한 규칙이나 추세, 경향, 주기가 없이 고르게 분포되어 있으므로 잔차의 등분산을 만족한다. Referring to FIG. 7, the shape of the residual analysis is evenly distributed without any rules, trends, trends, or periods, thereby satisfying the uniform variance of the residuals.
표 7은 분산분석(ANOVA)을 제시하고 있는데, 제곱합(Sum of square)은 종속변수의 자승합(1505317.3)을 모형이 설명해 주는 부분(1448185.7)과 설명되지 않는 부분(57131.624)으로 나눈 값이다. 제곱평균(362046.422)은 제곱합(1448185.7)을 자유도(4)로 나눈 값이다. F비는 제곱평균의 곱을 구한 값이다. 362046.422/601.386=602.021이고 F확률은 .000(p<0.05)으로 나타났으므로, 유의확률이 0.05보다 작기 때문에 회귀선이 모델에 적합한 것으로 나타났다.Table 7 presents the analysis of variance (ANOVA), where the sum of squares is the sum of squares of dependent variables (1505317.3) divided by the model's explanatory (1448185.7) and unexplained (57131.624). The mean of the square (362046.422) is the sum of squares (1448185.7) divided by the degree of freedom (4). The F ratio is obtained by multiplying the squared mean. Since 362046.422 / 601.386 = 602.021 and F probability were .000 (p <0.05), the regression line was found to be suitable for the model because the significance probability was less than 0.05.
Dependent Variable : kg
Dependent Variable: kg
표 8의 분석 결과 회귀계수를 이용하여 회귀방정식을 도출하면 식 1과 같이 나타났다. 통계적으로 유의한 것으로 나타난 변수는 Feat 1의 t값이 16.948이고 Sig.(p-value)=.000으로 유의수준 5% 이내이므로 통계적으로 유의하다고 할 수 있다.As a result of the analysis of Table 8, when the regression equation is derived using the regression coefficient, it is shown as Equation 1. The variable that was found to be statistically significant was statistically significant because the t-value of Feat 1 was 16.948 and Sig. (P-value) =. 000, which is within 5% of the significance level.
statisticCollinearity
statistic
Dependent Variable : kg
Dependent Variable: kg
<식 1><Formula 1>
표 9는 독립변수와 종속변수 간의 상관관계(Correlation)를 나타낸다. 모형 1은 0.981의 상관관계를 보이고 있다. 그리고 모형 1의 결정계수(The coefficient of determination : 
Predictors : (Constant), Feat 1, Feat 14, Feat 6, Feat 9Predictors: (Constant), Feat 1, Feat 14, Feat 6, Feat 9
Dependent Variable : kgDependent Variable: kg
본 발명의 실시예들에 따른 닭도체 중량 산출 시스템 및 닭도체 중량 산출 방법에 따르면, 닭도체의 2차원 기하학적인 모양과 레이저 구조광의 높이 변화만을 측정하여 닭도체의 중량을 산출함으로써 닭도체의 중량 측정을 위한 처리시간을 단축할 수 있다. According to the chicken carcass weight calculating system and chicken carcass weight calculating method according to the embodiments of the present invention, the weight of the chicken carcass is calculated by measuring only the two-dimensional geometric shape of the chicken carcass and the height change of the laser structure light to calculate the weight of the chicken carcass. The processing time for the measurement can be shortened.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims. It can be understood that it is possible.
Claims (5)
상기 닭도체를 촬영하여 제1 영상을 생성하는 제1 카메라;
기준 패널의 기준면 상에 위치하는 상기 닭도체에 상기 기준면에 경사지게 2 이상의 선형 레이저 구조광을 조사하는 레이저 구조광 발생장치;
상기 레이저 구조광 발생장치에 의해 상기 닭도체의 표면에 조사된 레이저 구조광을 촬영하여 제2 영상을 생성하는 제2 카메라; 및
상기 제1 영상으로부터 상기 닭도체의 2차원 영상이 차지하는 면적에 대한 정보를 추출하고, 상기 제2 영상으로부터 상기 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들을 추출하며, 내장하고 있는 회귀 분석 모델 및 상기 면적에 대한 정보와 상기 기하학적 형상에 대한 정보들을 이용하여 상기 닭도체의 중량을 산출하는 영상정보 처리 장치를 포함하고,
상기 레이저 구조광 발생장치는 3개의 선형 레이저 구조광을 상기 닭도체의 표면에 조사하고,
상기 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들은 (i)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 가운데 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 중앙 점에서 직선 부분의 연장선까지의 최단 거리, (ⅱ)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 양쪽 끝점들 사이의 직선 거리 및 (ⅲ)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 상기 곡선 부분의 양쪽 끝점들을 잇는 직선의 길이와 상기 곡선 부분의 중앙점에서 상기 직선까지의 최단 거리 사이의 비 중 적어도 2 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 닭도체 중량 산출 시스템. Transfer unit for transporting chicken conductors;
A first camera photographing the chicken carcass to generate a first image;
A laser structured light generator for irradiating two or more linear laser structured lights to the chicken conductor positioned on a reference plane of a reference panel inclined to the reference plane;
A second camera for photographing the laser structured light irradiated onto the surface of the chicken conductor by the laser structured light generating device to generate a second image; And
Extracting information on the area occupied by the two-dimensional image of the chicken carcass from the first image, extracting information on the geometric shape of the laser structured light from the second image, embedded in the regression analysis model and the area And an image information processing device for calculating the weight of the chicken carcasses using information on the geometric shape and the information on the geometric shape.
The laser structured light generation device irradiates three linear laser structured light onto the surface of the chicken conductor,
Information about the geometrical shape of the laser structured light is (i) the laser structured light located in the middle of the three laser structured lights present in the second image, the shortest from the center point of the curved portion to the extension line of the straight portion Distance, (ii) a laser structured light located above of the three laser structured lights present in the second image, the linear distance between both ends of the curved portion and (i) present in the second image At least two of a ratio between a length of a straight line connecting both ends of the curved portion and a shortest distance from the center point of the curved portion to the straight line Chicken carcass weight calculation system comprising the above.
특정 닭도체의 2차원 영상을 촬영하여 제1 영상을 생성하는 단계;
기준 판넬의 기준면 위에 위치하는 상기 특정 닭도체에 조사된 2이상의 선형 레이저 구조광의 영상을 촬영하여 제2 영상을 생성하는 단계;
상기 제1 영상으로부터 상기 특정 닭도체의 단면적에 대한 정보를 추출하고, 상기 제2 영상으로부터 상기 특정 닭도체에 조사된 상기 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들을 추출하는 단계; 및
상기 회귀 분석 모델 및 상기 제1 및 제2 영상으로부터 추출된 정보들을 이용하여 상기 특정 닭도체의 중량을 산출하는 단계를 포함하고,
상기 제2 영상은 닭도체에 조사된 3개의 레이저 구조광을 포함하며,
상기 제2 영상으로부터 추출된 상기 레이저 구조광의 기하학적 형상에 대한 정보들은 (i)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 가운데 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 중앙 점에서 직선 부분의 연장선까지의 최단 거리, (ⅱ)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 곡선 부분의 양쪽 끝점들 사이의 직선 거리 및 (ⅲ)상기 제2 영상에 존재하는 상기 3개의 레이저 구조광들 중 상부에 위치하는 레이저 구조광에 있어서, 상기 곡선 부분의 양쪽 끝점들을 잇는 직선의 길이와 상기 곡선 부분의 중앙점에서 상기 직선까지의 최단 거리 사이의 비 중 적어도 2 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 닭도체의 중량 산출 방법. The geometric shape of the laser structure light extracted from the image of at least two laser structure light irradiated to the chicken carcase and the information on the cross-sectional area of the chicken carcass extracted from the two-dimensional image of the chicken carcass, including the weight of the chicken carcass as a dependent variable Establishing a regression model comprising information about the variables as independent variables;
Generating a first image by photographing a 2D image of a specific chicken carcass;
Generating a second image by capturing an image of two or more linear laser structured lights irradiated to the specific chicken conductor positioned on a reference plane of a reference panel;
Extracting information on the cross-sectional area of the specific chicken conductor from the first image, and extracting information on the geometric shape of the laser structured light irradiated to the specific chicken conductor from the second image; And
Calculating the weight of the specific chicken carcass using the information extracted from the regression analysis model and the first and second images,
The second image includes three laser structured light irradiated to chicken carcasses,
Information about the geometric shape of the laser structured light extracted from the second image is (i) in the laser structured light which is located in the middle of the three laser structured lights present in the second image, The shortest distance to the extension line of the straight portion, (ii) the laser structured light located above the three laser structured lights present in the second image, the straight line distance between both end points of the curved portion and (ⅲ In the laser structured light positioned above the three laser structured lights present in the second image, a length of a straight line connecting both ends of the curved portion and a shortest point from the center point of the curved portion to the straight line Method for calculating the weight of chicken carcases, characterized in that it comprises at least two or more of the ratio between the distance.
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