본 과제는 RGB영상과 VIS·NIR 분광스펙트럼을 이용해 수확기 과실의 품질을 비파괴로 진단하는 지능형 농작업 기술 개발임.
연구 목표는 과실 품질정보 수집 및 품질인자 상관성 구명, 색도 분석·정량화 기술 구현, 수확기 과실 비파괴 품질 평가모델 개발임. 핵심 연구내용은 HSV·Lab·YCbCr 색공간 변환으로 픽셀 별 색좌표를 기반으로 착색 비율 계산 및 등급화 수행, 머신러닝·딥러닝과 PCA·PLS·다변량 회귀로 당도·전분함량·경도 예측모델 구축 후 RMSE·상관계수로 성능평가 및 노이즈 제거·차원축소 수행임. 기대효과는 실시간 수확기 진단으로 생산성 정밀 예측, AI·로봇 융합 지능형 농작업기 고도화 및 타 작물·농작업으로 확장 가능함.