본 논문에서는 형태학적 영상처리를 이용하여 넙치 형태를 측정하기 위해 제안한 각 측정요소별 측정 알고리즘 성능을 분석하였다. 제안한 측정 알고리즘은 각 측정 요소 체폭, 전장, 체고에 각 지느러미를 선택적으로 필터링 할 수 있도록 설계되었으며, 체고 측정 시 발생하는 대상물과의 원근감 및 렌즈의 왜곡에 대한 오차를 두차례의 보정을 통해 오차를 최소화하였다. 넙치의 체폭및 전장 측정 오차는 버니어 켈리퍼스로 측정한 실측치를 기준으로 오차를 검증했으며, 넙치의 체폭 측정 알고리즘과 버니어 켈리퍼스로 측정한 실측치 (BW:117mm)는 최대측정오차 0.402mm 차이를 보였다. 넙치의 전장은 넙치의 전장 측정 알고리즘과 버니어 켈리퍼스로 측정한 실측치 (TL:329mm)와 최대측정오차 0.49mm 차이를 보였다. 넙치의 체고는 1차보정 후, 버니어 켈리퍼스로 측정한 실측치(BH:24.5mm)는 측정대상물과 체고를 측정하기 위해 설치된 CCD 카메라의 거리 (x)가 측정판 중심에서 －89.237~117.29mm로 변할 때 2.6~3.5mm 측정오차가 발생하였으며, 2차 보정후, 넙치의 체고 측정오차는 약 0.00985mm임을 보였다. 측정시간은 약 1.5초 이내이다. 본 논문을 통해서 형태학적 영상처리를 이용하여 어류의 형질 측정이 가능함을 알 수 있었으며, 향후에는 다양한 어종의 형태를 측정하기 위해서는 각 어류의 측정요소별 특성을 분석하여 측정 알고리즘을 설계하는 것이 필요할 것이다. 본 논문에서는 납작한 어류인 넙치를 대상으로 측정 알고리즘을 설계했지만, 향후에는 방추형어류인 고등어, 참조기 등에 대한 측정 알고리즘을 설계하는데 있어서 넙치보다 측정 알고리즘 설계 접근이 쉬울 것으로 판단된다. 그 이유는 방추형 어류와 같은 경우에는 넙치와 같이 각 지느러미를 선택적으로 필터링 할 필요가 없기 때문이다. 본 논문의 결과를 통해서 향후 수산자원 통합관리시스템 개발에 큰 기여를 할 것으로 기대되며, 측정하기 위한 인력 및 비용도 대폭 감속될 것으로 사료된다.
이 논문에서는 형태학적 영상처리를 이용해 넙치 형태를 측정하기 위해 제안한 각 측정요소별 측정 알고리즘 성능을 분석했다. 이 논문을 통해서 형태학적 영상처리를 이용해 어류의 형질 측정이 가능함을 알 수 있었으며, 향후에는 다양한 어종의 형태를 측정하기 위해서는 각 어류의 측정요소별 특성을 분석해 측정 알고리즘을 설계하는 것이 필요할 것이다.