농촌진흥청 국립원예특작과학원은 디지털카메라로 다양한 품종의 사과 과일 모양이나 빛깔을 촬영해 현장에서 신속, 정밀하게 선별할 수 있는 사과 과일 정밀 분석 방법을 개발했다.
그동안 개발된 정량화된 이미지 기반 표현체 기술은 실험 기관마다 각기 다른 촬영 조건을 제시해 실제 현장에 적용하기에는 어려움이 있었다. 표현체는 영상 및 각종 센서로 표현형질을 고속 대량으로 분석해 정보화하는 연구 분야다.
연구진은 이를 체계화해 준비된 촬영 환경에서 디지털카메라나 휴대전화 카메라로 사과를 촬영해 사과의 형태와 색상정보를 분석할 수 있게 했다.
이와 동시에 연결된 이미지 분석 프로그램으로 과일의 이미지에서 품질 분석 과정을 자동화하고 분류에 필요한 정보를 추출할 수 있도록 했다. 아울러 과일 촬영 환경을 비교한 후 이미지를 얻는 최적의 조건과 표준 분석법도 제시했다.
이에 따르면, 배경을 파란색으로 설정해야 이미지 추출이 쉬웠다. 조명은 조도 기준 3,000럭스 정도를 유지했을 때 정확한 과일의 명도와 채도를 얻을 수 있다. 과일의 가로와 세로는 각각 상단과 측면 촬영으로 측정한다. 기존 한 가지 지표로 실측값을 계산한 것보다 정확도를 개선할 수 있었다.
이렇게 얻은 조건을 홍로 등 4품종에 적용해 이미지를 추출했으며, 이를 실측값과 비교 분석했다. 그 결과, 정확도는 96% 이상이었다.
또한, 지표값으로 통계분석 기준을 설정하면 모양이나 색상에 따른 못난이 사과를 빠르게 구분할 수 있다. 농진청은 이 기술의 호환성이 뛰어나 사과뿐만 아니라 배, 딸기 등 과일류에도 적용할 수 있다고 덧붙였다.
현재 사용 중인 선별기는 과일 중량으로만 선별할 수 있으나, 이 기술을 적용하면 다양한 이미지 지표를 활용해 소비자가 선호하는 과일을 선택적으로 선별할 수 있을 것으로 기대된다.
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