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자료유형
학술저널
저자정보
Jung, Dae-Hyun (Department of Biosystems & Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University) Park, Soo Hyun (Research Institute for Agriculture and Life Sciences, Seoul National University) Han, Xiong Zhe (Department of Biosystems & Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University) Kim, Hak-Jin (Department of Biosystems & Biomaterials Science and Engineering, Seoul National University)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제40권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
89 - 93 (5page)

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Purpose: Machine vision-based image processing methods can be useful for estimating the fresh weight of plants. This study analyzes the ability of two different image processing methods, i.e., morphological and pixel-value analysis methods, to measure the fresh weight of lettuce grown in a closed hydroponic system. Methods: Polynomial calibration models are developed to relate the number of pixels in images of leaf areas determined by the image processing methods to actual fresh weights of lettuce measured with a digital scale. The study analyzes the ability of the machine vision- based calibration models to predict the fresh weights of lettuce. Results: The coefficients of determination (> 0.93) and standard error of prediction (SEP) values (< 5 g) generated by the two developed models imply that the image processing methods could accurately estimate the fresh weight of each lettuce plant during its growing stage. Conclusions: The results demonstrate that the growing status of a lettuce plant can be estimated using leaf images and regression equations. This shows that a machine vision system installed on a plant growing bed can potentially be used to determine optimal harvest timings for efficient plant growth management.
#Fresh weight #Hydroponics #Image processing #Leaf area #Lettuce

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