KR20140077513A - 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템 및 방법에 대한 것이다. 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템은 군집 된 작물과 동일한 작물인 참조 작물을 포함하고, 군집 된 작물과 별도로 위치하는 참조 작물부, 하나 또는 둘 이상의 영상 촬영 장치를 포함하고, 영상 촬영 장치를 이용하여 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 생성하는 영상 센서부 및 생성된 작물 영상 정보를 분석하여 참조 작물의 생육 상태를 파악하고, 파악된 참조 작물의 생육 상태에 기초하여 군집 된 작물의 생육 상태를 추정하고, 추정된 군집 된 작물의 생육 상태에 기초하여 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측하는 관리서버부를 포함한다.

Description

영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR CROPS INFORMATION MANAGEMENT OF GREENHOUSE USING IMAGE}
본 발명은 온실 자동 제어 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 농업-IT 환경을 구현하기 위한 온실환경에 적합한 자동제어 시스템을 위한 영상을 통한 온실 정보 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
온실에서 재배되는 작물은 온도, 습도, 일사량 및 대기 상태 등에 영향을 받아 작물의 크기, 성장속도, 수확량 및 맛 등을 포함하는 작물의 생장 상태 및 생장 속도가 달라질 수 있다. 온실의 환경 정보 및 작물의 생장 상태 정보를 통해 수확량을 예측할 수 있으며, 예측된 수확량을 통해 작물의 가격 및 작물의 수출입 양을 예측할 수 있다. 온실의 환경제어는 작물을 생육단계나 생육상태, 병해충 발생 정도 등에 따라 시시각각 다르게 제어되어야 하므로 온실 내 작물의 생육정보는 제어 수준을 결정하는데 가장 큰 영향을 미치는 요소이다. 그러므로 온실 환경 자동제어를 위해서는 온실 내 온도, 습도 등의 기상환경조건 이 외에 엽온, 엽습도, 초장(작물의 길이), 엽면적, 절간장, 경경, 엽록소함량, 착화수, 착과수, 과실색 등의 작물 생육정보 수집이 가능하여야 하며, 이러한 작물 생육 정보는 자동으로 환경제어용 메인 컴퓨터로 전송되어 피드백되어야 한다. 이때 기존의 영상인식과 달리, 영상인식 구간을 지정하여 영상인식의 정확성을 높인다. 환경제어 시스템으로 작물 영상이 전송되면 데이터베이스로 저장되고 환경제어 시스템에는 영상처리 모듈을 통하여 초장, 엽면적, 마디 길이, 과실색, 과실 수 등의 영상을 통해 인식한 작물 생육 정보도 데이터베이스에 저장한다. 해당 온실의 크기 및 온실의 작물 수에 따라 작물의 성장 예측 및 수확량 예측 모델이 가능하다.
일반적으로 작물 생장과 생장 속도 등을 관측하기 위한 방법으로 사람이 직접 눈으로 관찰하는 육안에 의존하는 계측 방법을 사용하여 왔다. 기상 변화에 따른 작물 생장 관측 및 수확량 예측을 더욱 정확히 하기 위하여 산간오지의 작물 생장 등도 정확히 측정하는 것이 필수적임에도 불구하고, 이를 매 순간마다 정확히 측정할 수 있는 수단이 없으며, 사람이 매번 일일이 관측하여야 하는 불편함이 있었기 때문에, 정확한 작물 생장 자료를 관측 및 저장하는데 곤란한 문제점이 있다.
더구나, 사람이 관측함으로써 재배 작물의 생장 상태를 관찰하는 데에는 관찰시점의 불일치와 관찰빈도가 제한되는 문제점이 있고, 사람이 직접 측정 시 손으로 만지며 측정하는 관계로 측정자 개개인에 따라 차이가 있을 수 있으며, 작물의 생육 정보 측정에 많은 시간을 낭비하고, 연구원 또는 농업진흥청과 정보를 교환하는데 불편함이 많다. 이로 인해 충분한 데이터를 수집하여 연구 자료로 사용하는데 어려움이 존재한다.
본 발명에서 해결하고자 하는 과제는 보다 정밀하고 편리한 온실 자동 제어 시스템 구축을 위하여 작물생육 정보를 수집하기 위한 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템은 온실 내부에 위치하며, 군집 된 작물과 동일한 작물인 참조 작물을 포함하고, 군집 된 작물과 별도로 위치하는 참조 작물부, 하나 또는 둘 이상의 영상 촬영 장치를 포함하고, 영상 촬영 장치를 이용하여 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 생성하는 영상 센서부 및 생성된 작물 영상 정보를 분석하여 참조 작물의 생육 상태를 파악하고, 파악된 참조 작물의 생육 상태에 기초하여 군집 된 작물의 생육 상태를 추정하고, 추정된 군집 된 작물의 생육 상태에 기초하여 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측하는 관리서버부를 포함한다.
영상 센서부는 단일 영상 촬영 장치를 통한 촬영뿐만 아니라 둘 이상의 영상 촬영 장치를 통해 3차원 영상을 포함하는 작물 영상 정보를 생성할 수 있다. 그리고 영상 센서부는 참조 작물을 촬영하기 위한 조명을 더 포함하며, 온실 내부의 밝기 또는 온실 외부로부터의 빛에 대응하여 조명을 최적의 영상을 획득할 수 있도록 조절할 수 있다.
관리서버부는 생성된 작물 영상 정보를 색상 보정, 이미지 식별 및 이미지 인식을 포함하는 영상처리 기술 중에서 적어도 하나 이상의 영상처리 기술을 통해 분석하여 참조 작물의 생육 상태를 파악할 수 있다. 그리고 관리서버부는 군집 된 작물에 대한 전문적인 지식 데이터를 저장하고 있으며, 추정된 군집 된 작물의 생육 상태 및 상기 전문적인 지식 데이터를 고려하여 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측한다. 또한, 관리서버부는 참조 작물의 생육 시기와 군집 된 작물의 생육 시기를 비교한 유사도를 고려하여 군집 된 작물의 생육 상태를 추정할 수 있다.
본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법은 먼저, 온실 내부에 군집 된 작물과 별도로 위치하며 군집 된 작물과 동일한 작물인 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 생성한다. 그리고 생성된 작물 영상 정보에 기초하여 참조 작물의 생육 상태를 파악하고, 파악된 참조 작물의 생육 상태에 기초하여 군집 된 작물의 생육 상태를 추정한다. 다음으로, 추정된 군집 된 작물의 생육 상태에 기초하여 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측한다.
본 발명에 따른 영상을 통한 온실 정보 수집 시스템 및 방법은 영상 정보를 바탕으로 재배 초기에서부터 수확기에 이르기까지 시간과 날짜 및 기후 등에 별다른 영향 없이 작물의 상태를 측정하여 온실환경을 제어할 수 있으며, 이를 통해 우수한 품질의 작물 및 수확량 예측이 가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템(100)의 일 실시예를 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템(100)의 관리서버부(130)의 일 실시예를 나타내는 상세도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 실시예에서의 기능 및 효과를 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자 또는 운용자의 의도 또는 업계의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 명시된 경우에는 명시된 정의에 따르며, 구체적으로 명시하지 않는 경우, 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템(100)의 일 실시예를 나타내는 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템(100)은 영상 센서부(110), 관리서버부(130), 참조 작물부(150)를 포함한다.
영상 센서부(110)는 온실 내부 및 온실 내부의 작물을 촬영하여 영상 정보를 수집할 수 있는 하나 또는 둘 이상의 영상 촬영장치를 포함한다. 영상 센서부(110)는 하나의 영상 촬영장치를 통해 구성할 수 있으며, 두 대의 영상 촬영장치를 이용한 스테레오(Stereo) 형태나 그 이상의 영상 촬영장치를 이용한 멀티뷰(Multiview) 형태로 구성할 수 있다. 또한, 스테레오 형태나 멀티뷰 형태를 통해 3D 입체 영상을 수집할 수 있다.
그리고 영상 센서부(110)는 작물을 촬영하기 위한 조명을 포함할 수 있다. 영상 센서부(110)의 조명은 온실 내부의 빛 또는 온실 외부의 빛에 기초하여 최적의 영상을 획득 가능하도록 조절된다. 서로 군집 되어 있는 작물들의 경우, 밝기나 명암의 차이 등으로 인하여 정확한 작물 영상 정보를 획득하기 어렵다. 영상 센서부(110)는 조명을 제어함으로써 영상 인식의 정확성을 높일 수 있다.
군집 된 작물의 경우, 각각의 작물 사이의 간격이 좁기 때문에 서로간에 잎이나 작물이 서로 겹치는 경우가 발생하게 된다. 이러한 겹침이 발생하면 영상 센서부(110)를 통해 작물의 상태를 정확하게 인식하기 어려운 문제점이 발생한다. 따라서 영상 센서부(110)는 참조 작물부(150)의 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 수집하는 방법을 통해 이러한 문제를 해결한다.
영상 센서부(110)는 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 수집한다. 작물의 영상 정보는 초장(지표면에서 작물의 크기), 엽면적, 절간장(마디와 마디 사이의 길이), 과실색, 과실의 수 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 엽면적 및 과실색 등은 영상 촬영 장치 2대를 이용한 스테레오 비전기술을 활용하여 측정할 수 있다. 영상 센서부(110)는 온실 내부에 위치한 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 수집한다. 참조 작물은 참조 작물부(170)에 위치하며, 참조 작물에 대한 구체적인 설명은 후술하는 참조 작물부(170)에 기재하도록 한다. 그리고 작물 영상 정보는 군집 된 작물을 촬영하여 획득한 영상 정보를 더 포함할 수 있다.
영상 센서부(110)는 미리 정해진 일정에 따라 일정 시간 간격 또는 항시 온실 내부의 작물을 촬영할 수 있으며, 관리서버부(130)로부터 특정한 제어 명령이 수신되는 경우, 수신된 제어 명령에 기초하여 온실 내부의 작물을 촬영할 수 있다. 그리고 영상 센서부(110)는 수신된 제어 명령에 따라 참조 작물부(150)의 참조 작물 뿐만 아니라 군집 된 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 더 획득할 수 있다.
영상 센서부(110)는 참조 작물을 촬영하여 수집한 작물 영상 정보를 관리서버부(130)로 전달한다.
참조 작물부(150)는 온실 내부에 위치한 작물 군집과 비교하기 위한 작물이다. 작물 군집은 둘 이상 또는 다수의 작물이 군집하여 구성되기 때문에 작물 각각 서로 경쟁하거나 영양분 공급 및 광흡수율 등의 차이로 인해 각각의 작물 사이에 성장 및 생육에 차이를 보일 수 있다. 즉, 작물 군집에 속한 작물의 경우, 각각의 작물이 서로 크기나 색깔 등이 다를 수 있으며, 참조 작물과도 다를 수 있다. 또한, 서로간의 거리가 가깝기 때문에 영상 촬영 과정에서 잎이나 작물 자체가 서로 겹쳐 촬영될 수 있다. 예를 들어, 각 작물 간에 잎사귀가 서로 겹쳐지게 되면 서로 간의 색과 모양 및 무늬 등이 유사하기 때문에 영상 센서부(110)가 촬영한 영상에서 정확한 작물의 상태를 인식하기 어렵게 된다.
이러한 이유로 더욱 정확한 작물 생육 상태를 파악하기 위하여 참조 작물을 통해 작물의 생육 상태를 파악할 수 있다. 참조 작물은 군집 된 작물과 붙어 있진 않지만, 같은 온실 내부의 자연환경에서 성장하기 때문에 군집 된 작물과 상당부분 유사한 생육 상태를 보일 수 있다. 반면에 수확량이나 공간을 고려해야 하는 군집 된 작물에 비해 하나 또는 소수의 작물만을 충분한 간격을 유지시키면서 배치할 수 있다. 따라서 영상 센서부(110)를 통해 작물 영상 정보를 획득할 때, 작물의 상태를 정확하게 인식할 수 있으며, 인식된 작물의 생육 상태는 군집 된 작물과 비교적 유사하다고 유추할 수 있다.
예를 들어, 작물 수확량을 파악할 때 참조 작물의 수확량에 군집 된 작물의 숫자를 곱하여 군집 된 작물들의 수확량을 계산할 수 있다. 또한, 작물 군집에 속한 각각의 작물의 생장 정도나 과실 수 등이 그 차이가 심해 정확한 상태 파악이 쉽지 않은 경우, 참조 작물의 작물 생육과 작물 군집의 생육 상태의 유사도를 비교하여 작물 군집의 생육 상태나 성장 및 수확량을 예측할 수 있다.
관리서버부(130)는 영상 센서부(110)로부터 수신된 작물 영상 정보를 저장한다. 그리고 수신된 작물 영상 정보를 색상 보정, 이미지 식별 및 인식 등과 같은 영상처리 기술을 적용하여 작물 영상 정보를 분석하여 현재 작물의 초장, 엽면적, 과실색, 마디 길이 및 과실 수 등과 같은 현재 작물의 세부 정보를 생성한다. 작물 영상 정보에 포함된 군집 된 작물 정보에 기초하여 분석하는 경우, 작물의 세부 정보는 작물 군집의 작물에 대한 세부 정보를 포함한다. 만약 작물 영상 정보에 포함된 참조 작물 정보에 기초하여 분석하는 경우, 작물의 세부 정보는 참조 작물에 대한 세부 정보를 포함한다.
군집 된 작물의 작물들은 각각의 작물들 서로 간에 잎이 겹치거나 작물이 영상에서 겹치는 현상 등이 발생할 수 있기 때문에 군집 된 작물을 촬영한 작물 영상 정보만으로는 작물의 생육 상태를 파악하기 쉽지 않다. 따라서 참조 작물부(150)에 위치한 참조 작물을 촬영하여 획득한 작물 영상 정보를 이용하여 작물의 생육 상태를 파악할 수 있다.
관리서버부(130)는 영상 센서부(110)를 통해 참조 작물부(150)의 참조 작물로부터 획득한 작물 영상 정보를 분석하여 참조 작물의 현재 생육 상태를 파악할 수 있다. 관리서버부(130)는 참조 작물의 현재 생육 상태를 군집 된 작물의 현재 생육 상태와 동일하다고 판단할 수 있다. 또는 관리서버부(130)는 군집 된 작물의 작물 영상 정보와 참조 작물의 작물 영상 정보를 비교하여 유사도를 판단한 후, 참조 작물의 현재 생육 상태에 유사도를 적용하여 군집 된 작물의 현재 생육 상태를 유추할 수 있다.
예를 들어, 참조 작물의 현재 과실 수에 군집 된 작물에 포함된 작물의 수를 곱하여 군집 된 작물 전체의 과실 수를 추정할 수 있다. 또는 참조 작물과 군집 된 작물을 비교한 유사도를 고려하여 군집 된 작물이 참조 작물에 비해 일정 정도 과실 수가 적을 것으로 비교되면, 이를 고려하여 참조 작물의 과실 수에 유사도를 적용하여 군집 된 작물 전체의 과실 수를 추정할 수 있다.
그리고 관리서버부(130)는 미리 저장되어 있던 작물에 대한 전문 정보, 참조 작물에 대한 세부 정보 및 군집 된 작물에 대한 세부 정보를 이용하여 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측한다. 작물에 대한 전문 정보는 해당 작물에 대한 전문적인 지식 및 데이터를 나타낸다. 관리서버부(130)는 작물 영상 정보에 기초하여 현재 작물의 생육 및 상태를 파악할 수 있다. 관리서버부(130)는 파악된 현재 작물의 생육 및 상태에 대한 정보와 해당 작물에 대한 전문적인 지식/데이터를 이용하여 해당 작물의 성장 및 수확량을 예측하고, 예측된 작물의 성장 및 수확량 등의 정보를 포함하는 작물 추정 정보를 생성하여 사용자에게 제공한다.
예를 들어, 참조 작물의 작물 생육과 작물 군집의 생육 상태의 유사도를 비교하여 현재 작물의 생장 상태와 과실 수를 파악하고, 현재 파악된 생장 상태와 과실 수를 전문적인 지식/데이터와 비교하여 해당 작물의 생장, 수확 시기 또는 과실 수 등을 예측할 수 있다.
또한, 관리서버부(130)는 영상 센서부(110)에 제어 신호를 전달하여 영상 센서부(110)를 제어할 수 있다. 제어 신호는 일정한 주기로 촬영을 수행하는 명령을 포함하거나, 사용자의 특정한 지시에 따라 촬영을 수행하는 명령을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템(100)의 관리서버부(130)의 일 실시예를 나타내는 상세도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템(100)의 관리서버부(130)는 정보 저장부(131), 정보 처리부(132), 제어부(133) 및 통신부(134)를 포함한다.
정보 저장부(131)는 영상 센서부(110)로부터 수신된 작물 영상 정보를 저장한다. 영상 센서부(110)는 군집 된 작물 및 참조 작물을 영상 촬영 장치를 통해 촬영한 작물 영상 정보를 관리서버부(130)로 전달한다. 정보 저장부(131)는 수신된 작물 영상 정보를 저장하여 데이터베이스를 형성한다.
그리고 정보 저장부(131)는 작물에 대한 전문 정보를 저장하고 있는다. 작물에 대한 전문 정보는 각 작물에 대한 전문적인 지식이나 데이터를 포함한다. 작물에 대한 전문 정보는 수집된 작물 영상 정보로부터 현재의 작물의 상태 및 수확량 등을 예측하는 데이터로 사용된다.
정보 저장부(131)는 수신된 작물 영상 정보 및 저장되어 있는 작물에 대한 전문 정보를 정보 처리부(132)로 전달한다.
정보 처리부(132)는 정보 저장부(131)로부터 수신된 작물 영상 정보 및 작물에 대한 전문 정보에 기초하여 현재의 작물 생육 상태를 파악한다. 정보 처리부(132)는 수신된 작물 영상 정보를 색상 보정, 이미지 식별 및 인식 등과 같은 영상처리 기술을 적용하여 작물 영상 정보를 분석하여 현재 작물의 초장, 엽면적, 과실색, 마디 길이 및 과실 수 등과 같은 현재 작물의 세부 정보를 생성한다. 본 발명에서는 군집 된 작물뿐만 아니라 참조 작물을 따로 배치하여 작물 영상 정보를 수집하기 때문에 각각의 작물 간에 서로 겹치거나 하는 문제를 사전에 예방할 수 있다. 따라서 정보 처리부(132)는 군집 된 작물의 영상 정보를 직접 분석하는 것보다 참조 작물의 영상 정보를 분석함으로써 더욱 정확한 작물 생육 상태 파악이 가능하다.
정보 처리부(132)는 참조 작물의 영상 정보를 분석하여 파악한 참조 작물의 생육 상태에 기초하여 군집 된 작물의 생육 상태를 추정한다. 먼저, 참조 작물의 생육 상태가 군집 된 작물의 평균적인 생육 상태와 유사하다고 가정하고 참조 작물의 생육 상태를 군집 된 작물의 전체 작물의 생육 상태로 추정할 수 있다. 또 다른 방법은 참조 작물과 군집 된 작물 사이의 유사도를 고려하여, 참조 작물의 생육 상태에 유사도를 적용하여 군집 된 작물의 생육 상태를 추정할 수 있다. 유사도는 사용자나 전문가에 의해 특정한 값이 입력될 수 있으며, 참조 작물의 영상 정보와 군집 된 작물의 영상 정보를 비교하여 결정할 수 있다. 또한 유사도는 참조 작물의 생육시기와 군집 된 작물의 생육 시기를 비교하여 결정할 수 있다.
정보 처리부(132)는 작물의 세부 정보와 작물에 대한 전문 정보를 비교하여 작물의 현재 상태에 대하여 분석할 수 있다. 작물의 생육 정도, 엽면적 및 과실색 등의 정보와 작물에 대한 전문 정보에 포함된 작물의 엽면적 및 과실색 등의 정보를 종합하여 현재 작물의 정확한 생육 상태나 건강 상태를 확인할 수 있다. 또한 이 경우, 현재의 작물의 세부 정보뿐만 아니라 이전에 수집하여 저장하고 있던 과거의 작물의 세부 정보를 이용할 수 있다.
그리고 정보 처리부(132)는 작물의 세부 정보와 작물에 대한 전문 정보에 기초하여 앞으로의 작물의 생육이나 수확량 등을 예측한다.정보 처리부(132)는 파악된 현재 작물의 생육 및 상태에 대한 정보와 해당 작물에 대한 전문적인 지식/데이터를 이용하여 해당 작물의 성장 및 수확량을 예측하고, 예측된 작물의 성장 및 수확량 등의 정보를 포함하는 작물 추정 정보를 생성하여 사용자에게 제공한다. 예를 들어, 작물을 심은 날짜와 현재 작물의 생육 상태를 일반적인 해당 작물의 생육 상태와 비교하여 더 양호한 결과를 보일 경우 수확량이 더 상승할 것이며, 전문 지식에 기초하여 구체적인 수확량 또한 예측할 수 있다. 정보 처리부(132)는 예측된 수확량 및 작물 생육 상태를 포함하는 작물 추정 정보를 생성하여 통신부(134)로 전달한다.
제어부(133)는 통신부(134)로부터 수신된 제어 요청에 기초하여 제어 신호를 생성하고, 생성된 제어 신호를 영상 센서부(110)로 전달한다. 제어 신호는 영상 센서부에 대한 제어 명령을 포함하며, 제어 명령은 일정한 주기로 촬영을 수행하는 명령을 포함하거나, 사용자의 특정한 지시에 따라 촬영을 수행하는 명령을 포함할 수 있다.
통신부(134)는 정보 처리부(132)로부터 수신된 작물 영상 정보 및 작물 추정 정보를 사용자에게 전달한다. 그리고 사용자로부터 수신된 제어 요청을 제어부(133)로 전달한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법은 먼저, 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 생성한다(301). 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템은 재배하는 작물이 심어져 있는 군집 된 작물과 영상 인식 과정의 효율성과 정확도를 높이기 위한 참조 작물을 포함한다. 군집되어 있는 작물은 서로 간의 간격이 좁기 때문에 영상 촬영을 통한 영상 정보 획득 과정에서 서로 겹치는 현상이 발생할 수 있다. 동일한 작물이 심어져 있기 때문에 서로 색이나 모양 및 무늬 등이 유사하기 때문에 대상 작물을 정확하게 인식하기 쉽지 않다. 따라서 하나 또는 소수의 참조 작물을 통해 작물의 현재의 생육 상태를 파악할 수 있다.
이러한 이유로 더욱 정확한 작물 생육 상태를 파악하기 위하여 참조 작물을 통해 작물의 생육 상태를 파악할 수 있다. 참조 작물은 군집 된 작물과 붙어 있진 않지만, 같은 온실 내부의 자연환경에서 성장하기 때문에 군집 된 작물과 상당부분 유사한 생육 상태를 보일 수 있다. 반면에 수확량이나 공간을 고려해야 하는 군집 된 작물에 비해 하나 또는 소수의 작물만을 충분한 간격을 유지시키면서 배치할 수 있다. 따라서 영상 촬영을 통해 작물 영상 정보를 획득할 때, 작물의 상태를 정확하게 인식할 수 있으며, 인식된 작물의 생육 상태는 군집 된 작물과 비교적 유사하다고 유추할 수 있다.
참조 작물을 촬영하는 영상 촬영 장치는 하나의 영상 촬영 장치로 구성할 수 있으며, 두 개 또는 셋 이상의 영상 촬영 장치를 통해 스테레오 형식이나 멀티뷰 형식으로 촬영하거나, 3D 입체로 촬영하여 작물 영상 정보를 수집할 수 있다. 또한 자체 보유한 조명을 조절하여 온실 내부의 밝기나 온실 외부로부터 들어오는 빛 등을 고려하여 최적의 영상을 획득할 수 있다.
작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 생성하는 것은 미리 설정된 값에 따라 일정한 주기를 가지고 촬영하거나 항상 연속적으로 촬영하여 생성할 수 있으며, 사용자의 요청 또는 명령에 따라 임의의 시간에 촬영하여 작물 영상 정보를 생성할 수 있다.
다음으로 생성된 작물 영상 정보에 분석하여 참조 작물의 현재 생육 상태를 파악한다(302). 생성된 작물 영상 정보를 색상 보정, 이미지 식별 및 인식 등과 같은 영상처리 기술을 적용하여 작물 영상 정보를 분석하여 현재 작물의 초장, 엽면적, 과실색, 마디 길이 및 과실 수 등과 같은 현재 작물의 세부 정보를 생성한다. 군집 된 작물의 작물들은 각각의 작물들 서로 간에 잎이 겹치거나 작물이 영상에서 겹치는 현상 등이 발생할 수 있기 때문에 군집 된 작물을 촬영한 작물 영상 정보만으로는 작물의 생육 상태를 파악하기 쉽지 않다. 따라서 참조 작물을 촬영하여 획득한 작물 영상 정보를 이용하여 작물의 생육 상태를 파악할 수 있다.
그리고 파악된 참조 작물의 현재 생육 상태에 기초하여 군집 된 작물의 현재 생육 상태를 추정한다(303). 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 환경 시스템은 참조 작물을 통해 군집 된 작물의 생육 상태를 추정한다. 참조 작물의 생육 상태를 통해 군집 된 작물의 생육 상태를 추정하는 방법은 크게 두 가지 방법을 사용할 수 있다.
첫 번째는 참조 작물의 현재 생육 상태를 군집 된 작물의 평균 생육 상태와 동일하다고 사정하는 것이다. 참조 작물은 군집 된 작물과 동일한 온실 내부의 자연 환경에서 동일한 물, 비료 및 에너지 등을 제공받아 키워진다. 따라서 참조 작물의 생육 상태가 군집 된 작물의 평균적인 생육 상태와 거의 유사하다고 가정하여 군집 된 작물의 생육 상태를 추정한다. 예를 들어, 참조 작물의 과실 수에 군집 된 작물에 포함된 작물의 수를 곱하여 군집 된 작물 전체의 과실 수를 추정할 수 있다.
두 번째는 참조 작물과 군집 된 작물 간의 유사도를 고려하여 군집 된 작물의 생육 상태를 추정하는 것이다. 참조 작물과 군집 된 작물 간의 유사도는 사용자 또는 전문가가 임의의 특정 값을 입력할 수 있으며, 또는 참조 작물과 군집 된 작물의 영상 정보를 비교하여 유사도를 판단할 수 있다. 예를 들어 유사도를 고려하여 군집 된 작물이 참조 작물에 비해 일정 정도 과실 수가 적을 것으로 비교되면, 이를 고려하여 참조 작물의 과실 수에 유사도를 적용하여 군집 된 작물 전체의 과실 수를 추정할 수 있다.
다음으로 작물의 현재 생육 상태 및 미리 저장되어 있는 작물에 대한 전문 정보에 기초하여 작물의 생육 및 수확량을 예측한다(304). 추정된 현재의 군집 된 작물 생육 상태에 기초하여 앞으로의 군집 된 작물의 생육 정도 또는 수확량을 예측할 수 있다. 미리 저장되어 있는 해당 작물과 관련된 전문적인 지식/데이터와 추정된 현재의 군집 된 작물 생육 상태를 고려하여 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측한다. 예를 들어, 현재 파악된 군집 된 작물의 생장 상태에 전문적인 지식/데이터를 적용하여 해당 작물의 생장 정도, 수확 시기 또는 과실 수 등을 예측할 수 있다.
이처럼 본 발명에 따른 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템 및 방법을 통해 영상 정보를 바탕으로 재배 초기에서부터 수확기에 이르기까지 시간과 날짜 및 기후 등에 별다른 영향 없이 작물의 상태를 측정하여 온실환경을 제어할 수 있으며, 이를 통해 우수한 품질의 작물 및 수확량 예측이 가능하다. 이와 같이 농업 분야에 IT 기술을 적용함으로써 농업의 부가가치와 생산성을 높일 수 있으며, 자동화로 인한 노동력 절감의 효과가 있다.
이상 바람직한 실시 예를 들어 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 전술한 실시 예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형이 가능하다.
110: 영상 센서부
130: 관리서버부
131: 정보 저장부
132: 정보 처리부
133: 제어부
134: 통신부
150: 참조작물부

Claims (11)

  1. 온실 내부에 군집 된 작물을 재배하는 온실 환경 관리 시스템에 있어서,
    상기 온실 내부에 위치하며, 상기 군집 된 작물과 동일한 작물인 참조 작물을 포함하고, 상기 군집 된 작물과 별도로 위치하는 참조 작물부;
    하나 또는 둘 이상의 영상 촬영 장치를 포함하고, 상기 영상 촬영 장치를 이용하여 상기 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 생성하는 영상 센서부; 및
    상기 생성된 작물 영상 정보를 분석하여 상기 참조 작물의 생육 상태를 파악하고, 상기 파악된 참조 작물의 생육 상태에 기초하여 상기 군집 된 작물의 생육 상태를 추정하고, 상기 추정된 군집 된 작물의 생육 상태에 기초하여 상기 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측하는 관리서버부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 센서부는,
    둘 이상의 영상 촬영 장치를 통해 3차원 영상을 포함하는 작물 영상 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 센서부는,
    상기 참조 작물을 촬영하기 위한 조명을 더 포함하며, 상기 온실 내부의 밝기 또는 온실 외부로부터의 빛에 대응하여 상기 조명을 최적의 영상을 획득할 수 있도록 조절하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 관리서버부는,
    상기 생성된 작물 영상 정보를 색상 보정, 이미지 식별 및 이미지 인식을 포함하는 영상처리 기술 중에서 적어도 하나 이상의 영상처리 기술을 통해 분석하여 상기 참조 작물의 생육 상태를 파악하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 관리서버부는,
    상기 군집 된 작물에 대한 전문적인 지식 데이터를 저장하고 있으며, 상기 추정된 군집 된 작물의 생육 상태 및 상기 전문적인 지식 데이터를 고려하여 상기 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 관리서버부는,
    상기 참조 작물의 생육 시기와 상기 군집 된 작물의 생육 시기를 비교한 유사도를 고려하여 상기 군집 된 작물의 생육 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 시스템.
  7. 온실 내부에 군집 된 작물을 재배하는 온실 환경 관리 방법에 있어서,
    상기 온실 내부에 상기 군집 된 작물과 별도로 위치하며 상기 군집 된 작물과 동일한 작물인 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 생성하는 단계;
    상기 생성된 작물 영상 정보에 기초하여 상기 참조 작물의 생육 상태를 파악하는 단계;
    상기 파악된 참조 작물의 생육 상태에 기초하여 상기 군집 된 작물의 생육 상태를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 군집 된 작물의 생육 상태에 기초하여 상기 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 생성된 작물 영상 정보에 기초하여 상기 참조 작물의 생육 상태를 파악하는 단계는,
    상기 수신된 작물 영상 정보를 색상 보정, 이미지 식별 및 이미지 인식을 포함하는 영상처리 기술 중에서 적어도 하나 이상의 영상처리 기술을 통해 분석하여 상기 참조 작물의 생육 상태를 파악하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 추정된 군집 된 작물의 생육 상태에 기초하여 상기 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측하는 단계는,
    미리 저장되어 있는 상기 군집 된 작물에 대한 전문적인 지식 데이터를 고려하여 상기 군집 된 작물의 성장 및 수확량을 예측하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법.
  10. 제 7항에 있어서,
    상기 온실 내부에 상기 군집 된 작물과 별도로 위치하며 상기 군집 된 작물과 동일한 작물인 참조 작물을 촬영하여 작물 영상 정보를 생성하는 단계는,
    상기 온실 내부의 밝기 또는 온실 외부로부터의 빛에 대응하여 조명을 최적의 영상을 획득 가능하도록 조절하여 촬영하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법.
  11. 제 7항에 있어서,
    상기 파악된 참조 작물의 생육 상태에 기초하여 상기 군집 된 작물의 생육 상태를 추정하는 단계는,
    상기 참조 작물의 생육시기와 상기 군집 된 작물의 생육 시기를 비교한 유사도를 고려하여 추정하는 것을 특징으로 하는 영상을 통한 온실 작물 정보 관리 방법.
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107272778A (zh) * 2017-06-26 2017-10-20 芜湖纯元光电设备技术有限公司 一种温室用带有远程监控的自控***
WO2018057799A1 (en) * 2016-09-21 2018-03-29 iUNU, LLC Horticultural care tracking, validation and verification
WO2018207989A1 (ko) * 2017-05-10 2018-11-15 안주형 자동제어 장비를 이용한 작물 수확 및 관리 시스템
US10339380B2 (en) 2016-09-21 2019-07-02 Iunu, Inc. Hi-fidelity computer object recognition based horticultural feedback loop
CN110197308A (zh) * 2019-06-05 2019-09-03 黑龙江省七星农场 一种用于农业物联网的作物监测***及方法
WO2019245122A1 (ko) * 2018-06-21 2019-12-26 주식회사 에스에스엘 아이오티 기반 온실 내 작물 생육상태 실시간 모니터링 시스템
US10635274B2 (en) 2016-09-21 2020-04-28 Iunu, Inc. Horticultural care tracking, validation and verification
US10791037B2 (en) 2016-09-21 2020-09-29 Iunu, Inc. Reliable transfer of numerous geographically distributed large files to a centralized store
KR102273531B1 (ko) * 2021-01-06 2021-07-05 김민성 수소 연료 전지 기반의 순환식 재배 시스템 및 방법
US11062516B2 (en) 2018-02-07 2021-07-13 Iunu, Inc. Augmented reality based horticultural care tracking
KR102334681B1 (ko) * 2021-01-19 2021-12-06 허영훈 메쉬 타입의 네트워크를 이용하는 스마트팜 제어장치 및 이의 동작방법
US11244398B2 (en) 2016-09-21 2022-02-08 Iunu, Inc. Plant provenance and data products from computer object recognition driven tracking
US11538099B2 (en) 2016-09-21 2022-12-27 Iunu, Inc. Online data market for automated plant growth input curve scripts
US11720980B2 (en) 2020-03-25 2023-08-08 Iunu, Inc. Crowdsourced informatics for horticultural workflow and exchange

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10635274B2 (en) 2016-09-21 2020-04-28 Iunu, Inc. Horticultural care tracking, validation and verification
US11244398B2 (en) 2016-09-21 2022-02-08 Iunu, Inc. Plant provenance and data products from computer object recognition driven tracking
US10339380B2 (en) 2016-09-21 2019-07-02 Iunu, Inc. Hi-fidelity computer object recognition based horticultural feedback loop
US10791037B2 (en) 2016-09-21 2020-09-29 Iunu, Inc. Reliable transfer of numerous geographically distributed large files to a centralized store
US11538099B2 (en) 2016-09-21 2022-12-27 Iunu, Inc. Online data market for automated plant growth input curve scripts
WO2018057799A1 (en) * 2016-09-21 2018-03-29 iUNU, LLC Horticultural care tracking, validation and verification
US11411841B2 (en) 2016-09-21 2022-08-09 Iunu Inc. Reliable transfer of numerous geographically distributed large files to a centralized store
US11776050B2 (en) 2016-09-21 2023-10-03 Iunu, Inc. Online data market for automated plant growth input curve scripts
US11347384B2 (en) 2016-09-21 2022-05-31 Iunu, Inc. Horticultural care tracking, validation and verification
US11783410B2 (en) 2016-09-21 2023-10-10 Iunu, Inc. Online data market for automated plant growth input curve scripts
WO2018207989A1 (ko) * 2017-05-10 2018-11-15 안주형 자동제어 장비를 이용한 작물 수확 및 관리 시스템
CN107272778A (zh) * 2017-06-26 2017-10-20 芜湖纯元光电设备技术有限公司 一种温室用带有远程监控的自控***
US11062516B2 (en) 2018-02-07 2021-07-13 Iunu, Inc. Augmented reality based horticultural care tracking
US11804016B2 (en) 2018-02-07 2023-10-31 Iunu, Inc. Augmented reality based horticultural care tracking
WO2019245122A1 (ko) * 2018-06-21 2019-12-26 주식회사 에스에스엘 아이오티 기반 온실 내 작물 생육상태 실시간 모니터링 시스템
CN110197308A (zh) * 2019-06-05 2019-09-03 黑龙江省七星农场 一种用于农业物联网的作物监测***及方法
US11720980B2 (en) 2020-03-25 2023-08-08 Iunu, Inc. Crowdsourced informatics for horticultural workflow and exchange
KR102273531B1 (ko) * 2021-01-06 2021-07-05 김민성 수소 연료 전지 기반의 순환식 재배 시스템 및 방법
KR102334681B1 (ko) * 2021-01-19 2021-12-06 허영훈 메쉬 타입의 네트워크를 이용하는 스마트팜 제어장치 및 이의 동작방법

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