식품 표면의 색변화를 화상화하고 3원색으로 분리하여 가공, 처리할 수 있는 영상 처리 시스템을 video camera와 영상 카드, 조명 장치, PC로 구성하였다. Video camera로부터 출력되는 analog 화상 신호를 영상카드에서 digital신호로 변환하고 이를 PC 모니터 상에서 $640{ imes}480$ 해상도의 자연색으로 출력할 수 있도록 하였다. C 언어로 작성한 프로그램에 의하여 일정한 시간 간격으로 출력 화면을 파일로 저장하고 여러 가지 화상 분석을 수행할 수 있도록 하였다. 이 영상 처리 시스템을 사용하여 사과의 숙도 차이를 색차이로 분석한 결과 미숙 완숙의 정도를 green과 red 성분의 색값 차이로 나타낼 수 있었으며, blue 성분의 차이는 미미하였다. green 성분의 차이는 35.01이고 red 성분의 차이는 6.16으로 나타나, 사과의 분급에는 green색을 이용하는 것이 적합하였다. 고기의 육질과 지방의 색차를 이용한 화상 분리에서는 육질 부분에서의 red성분이 $180{sim}230$인 반면에 지방은 240 이상으로 나타나, red 성분을 기준으로 한 경계값을 사용하여 육질과 지방의 화상을 분리하여 육질의 색 성분을 정확히 측정할 수 있었다. 이와 같이 육질의 조직별로 분리한 후의 Hunter값은 전체 고기를 대상으로 할 때는 L, a, b값이 70.6, 38.4, 22.8이지만 육질 부분만으로 했을 때 L, a, b값은 65.6, 44.4, 21.3이었고, 색차값 ${Delta}E$가 2%감소하였다.
An image processing system was built to evaluate the color properties of apple and meat. The system consisted of video camera, video card, 32 bit microcomputer and an optical illuminator. The operating software was developed to carry out capturing, analyzing, displaying and storing of the 8 bit digitized images of food. The images of apples at various maturing stages were investigated to obtain the color histogram of R, G, B and Hunter value. RGB histogram showed a major difference in G value, 35.01, the minor change in R value, 6.16, and the negligible difference in B value. The image of beef cut was separated into two parts, fat and lean tissue, by applying threshold value method based on the digital value of color. The threshold value for fat was over 240 and for lean under 230 in R value, respectively. The resulting non fat image showed 2% decreased color difference value, ${Delta}E$, than whole meat cut.
