토마토의 수확 시기를 비교적 정확하게 맞히는 로봇이 일본에서 개발됐다. 가지에서 여러 개의 열매가 한꺼번에 맺히는 토마토는 각각 숙성도가 달라 로봇을 이용한 수확이 어려운 작물로 여겨졌다.
일본 오사카공립대학교 후지나카 타쿠야 연구원은 국제 농업 저널 Smart Agricultural Technology 최신호를 통해 토마토 수확 정도를 판별하는 로봇을 공개했다.
농업 분야의 로봇 도입은 일본은 물론 세계 각국에서 활발하다. 노동력 부족이 심화하면서 농업을 인간 대신 영위하는 다양한 로봇이 등장하고 있는데, 토마토 개별 열매의 숙성도를 각각 판별해 수확 시기를 결정하는 로봇은 전례가 없었다.
후지나가 연구원은 “일부 작물은 로봇을 통한 자동 수확이 어렵다. 특히 열매가 여러 개 맺히는 토마토는 익은 정도에 따라 수확 가능한 것과 더 익혀야 하는 것을 판별해야 하는데 현재 로봇공학으로는 고도의 의사결정과 제어능력이 필요하다”고 언급했다.
연구원은 토마토 수확 로봇이 좌측과 정면, 우측 중 어느 방향으로부터 가까워지면 과실의 수확 성공율이 높아지는지 화상 인식과 통계 해석에 의해 정량평가하는 모델을 구축했다.
이렇게 완성한 토마토 수확 로봇은 비닐하우스 내부에 설치된 레일 위를 이동할 수 있으며 직선적으로 움직이는 2개의 팔과 유연하게 움직이는 4개의 관절 달린 팔을 이용, 숙성도를 판별한다.
후지나가 연구원은 “각 로봇 팔의 끝에는 토마토를 잡는 손가락 3개가 달렸고, 토마토와 그 주위를 촬영하는 카메라도 탑재됐다”며 “해당 로봇으로 토마토 100개를 수확하는 실험에서 잘 익은 토마토 81개를 딸 수 있었다”고 설명했다.
이어 “이중 56개는 열매의 정면에서, 16개는 오른쪽에서, 9개는 왼쪽에서 관찰한 결과 수확 결정된 것”이라며 “열매의 정면과 좌우를 카메라로 살피는 것만으로 수확 성공률이 크게 높아지는 것으로 나타났다”고 덧붙였다.
연구원은 실험에서 얻은 데이터를 바탕으로, 토마토 앞에 장애물이 있는 경우 등 다양한 상황을 적용한 뒤 숙성도 파악 정확도를 정량적으로 재해석했다. 로지스틱 회귀 통계 수법을 이용해 이미지로부터 추출한 데이터에 근거해 수확 성공률을 예측하도록 모델을 강화했다.
그 결과 완성된 로봇은 숙성도를 알아서 판별하고 선택적인 수확이 가능해져 보다 확실하고 효율적인 토마토 수확이 가능했다. 후지나가 연구원은 “검출과 인식이 가능한 기존 수확 로봇은 이제 수확 가능성까지 추정하는 단계로 발달했다”며 “이는 단순히 로봇이 토마토를 수확할 수 있는가 문제에서 제대로 수확할 수 있는가 생각하는 단계로 나아간 것”이라고 의미를 부여했다.
이윤서 기자 lys@sputnik.kr
