토마토 수확시기·생산량 예측 로봇시스템 개발

농촌진흥청 국립농업과학원 김경철 농업연구사는 로봇과 인공지능으로 토마토 수확시기 예측과 토마토 생산량을 예측할 수 있는 로봇시스템을 개발해 화제가 됐다.

로봇시스템은 토마토를 인식하고 익은 정도를 측정하는 두 가지 정확도가 복합적으로 요구되며, 현장에 적용한 결과 토마토 인식 정확도는 약 94%, 익은 정도 측정 정확도는 약 98%로 종합 정확도는 약 92.1%였다. 이 연구에서는 현재 토마토의 숙도(익은정도)를 정량화된 정보를 제공해 비숙련자도 수확시기를 쉽게 인지할 수 있고, 스마트 온실의 환경정보와의 연계를 통해 수확시기를 조절할 수 있는 정보를 제공할 수 있는 기술을 개발했다.

김경철 농업연구사는 “이 연구를 통해 과실의 익는 과정에 대한 정량적인 정보 제공을 통해 농업 현장에서 사전 작업계획 수립이 가능해져 인력 활용 효율성이 향상될 것”이라고 말했다.

현재 농업인구 감소(농촌 이탈, 고령화 등) 및 코로나19로 인한 농업 생산 인력 공급이 불안정해짐에 따라 안정적인 농작물 공급을 위한 다양한 요구가 증대되고 있다. 최근 4차 산업혁명 관련 기술들이 발전하고 있어, 첨단 기술(로봇, 인공지능 등)들이 농업에 적용되고 있다. 비정형화 되어 있는 다양한 농업 재배 환경 중 시설 원예 분야(스마트 온실)는 상대적 재배 환경이 정형화 돼 있어 로봇(자동화, 무인화)을 적용이 수월하다. 이 연구는 한국형 스마트 온실에서 많이 생산되는 토마토를 대상으로 했다. 스마트 온실에서 작물을 재배를 위해 다양한 농작업이 요구되고 있으며, 방제, 수확, 운반 등 노동 강도가 높은 작업들이 주를 이루고 있다. 이중 특히, 난이도가 높고 노동 강도가 많은 작업이 수확 작업이다. 특히, 토마토의 경우 후숙 열매채소로 유통기간을 고려한 수확시기가 매우 중요하다. 이는 수확 후에도 토마토가 호흡을 하기 때문에 숙도(익은정도)가 변화된다. 이러한 이유로 농업 현장에서는 내수, 수출에 따른 수확시기 판별을 위한 숙련도가 요구되고 있다. 이번에 개발된 기술은 스마트 온실 주행 로봇과 토마토 영상분석 시스템으로 구성돼 있다. 로봇의 경우 온실 노면 조건(콘크리트 및 온수파이프)을 고려해 이중 바퀴 구조를 적용했으며, 마그네틱, 근접센서 등 다양한 센서를 부착해 계획된 경로를 ±5㎝ 이하의 반복 정밀도로 추종할 수 있도록 했다. 특히 SIL(안전 무결성 기준, 고장 확률 0.01% 미만) 제어 기술을 적용해 전문적인 관리가 어려운 수요자(농업인)의 요구조건을 만족할 수 있도록 했다. 로봇이 자율주행하며 이동할 때 토마토의 영상정보를 수집한다. 수집된 영상정보는 다양한 인공지능(Faster R-CNN, Yolo 등) 분석기술을 활용해 영상 속 토마토를 인식하고 인식된 토마토에 일련번호를 부여한다. 일련번호가 부여된 토마토를 대상으로 전체 면적 대비 빨갛게 익은 면적의 비율을 계산하는데, 이때 외부 광원에 의해 색공간이 왜곡되는 현상이 발생한다. 이를 위해 농진청 연구진에서는 토마토가 익어가는 과정에서의 다양한 광조건의 영상 데이터를 수집해 색공간 분석을 통해 영상처리에서 최적의 색공간 분석 모델을 개발해 적용했다. 개발된 모델의 적산온도 대비 색변화 정확도는 약 97.7%의 정확도를 확보해 외부 광원에 강인할 수 있도록 했다. 게다가 기존 연구들은 완숙 토마토에 대해서만 인식을 하지만 이 기술의 경우 토마토를 녹숙기, 변색기, 채색기, 도색기, 담적색기, 완숙기 등 6단계로 구분하며, 인식된 토마토마다 과실 전체 면적 대비 빨갛게 익은 비율을 수치화된 정보로 제공한다. 일반적으로 연한 붉은색과 녹색이 섞인 채색기의 토마토는 수출용, 연한 붉은색과 황색이 섞인 도색기의 토마토는 내수용으로 수확한다.

국립농업과학원 김경철 농업연구사는 “현재 수확 가능한 토마토의 수량을 실시간으로 확인할 수 있고, 수확시기를 예측할 수 있는 정보도 제공할 수 있을 것이다”며 “특히 이 시스템이 제공하는 정보를 기반으로 적산온도와의 상관관계를 계산해 출하시기를 조절할 수 있을 것”이라고 덧붙였다. /박상래 기자



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