딸기는 연약하기에 수확과 수확 후 처리 과정에서 다양한 손상이 발생하고 부패하기 쉽다. 품질 유지를 위해 과하게 숙성되었거나 손상된 딸기를 분류해야 하지만 사람에 의해 수동으로 이루어지고 있기에 주관적이며 일관성이 떨어진다. 숙성도를 판단하기 위해 딸기 과육 부분을 분할한 후 색상정보를 활용한다면 객관적인 측정 기준으로 사용할 수 있으므로 일관성 있는 선별에 도움을 줄 수 있다. 하지만 단순히 임계치 기반의 방법으로는 분할하는 것을 자동화하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 선별 과정의 객관성과 자동화를 위해 합성곱 신경망을 사용해 딸기 과육 분할 학습을 진행하였다. 정보 손실을 줄이기 위해 풀링을 사용하지 않았고, 다양한 크기의 필터를 가진 합성곱 층을 연결한 분기 구조를 사용하였다. 이를 통해 다양한 상태의 딸기를 더욱 정교하게 분할할 수 있었으며 정보손실을 줄일 수 있음을 확인하였다.

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