로봇 토마토 수확 성공률 예측 모델 구축했다

농업 분야 내 노동력 부족이 심각해지는 가운데 로봇 활용이 주목받고 있는 상황에서 일본 오사카공립대학 대학원 연구팀이 로봇의 토마토 수확 성공률을 예측하는 모델을 구축했다.

농업 분야에서는 로봇을 활용한 자동 수확 필요성이 높아지고 있지만 일부 작물은 로봇에 의한 자동 수확이 어렵다. 그 중에서도 송이 형태로 열매가 맺히는 토마토와 같은 작물의 경우 익은 정도에 따라 수확할 열매와 남겨둘 열매를 구별하거나 열매 주변 구조를 고려해야 하기 때문에 고도의 의사 결정과 제어 능력이 요구된다.

이에 연구팀은 토마토 수확 로봇이 왼쪽, 정면, 오른쪽 중 어느 방향에서 접근하면 열매 수확 성공률이 높아지는지를 화상인식과 통계분석을 통해 정량적으로 평가하는 모델을 구축했다.

연구에 사용된 토마토 수확 로봇은 비닐하우스 내 식물공장에 설치된 레일 위를 이동할 수 있으며 직선으로 움직이는 암 2개와 유연하게 움직이는 관절식 암 4개를 갖추고 있었다. 암 끝부분에는 손가락 3개로 토마토를 잡는 장치가 있고 토마토와 그 주변을 촬영할 수 있는 카메라도 탑재되어 있었다.

로봇을 사용해 토마토 100개를 수확한 실험에서는 81개 수확에 성공했다. 이 중 56개는 열매 정면에서, 16개는 오른쪽에서, 9개는 왼쪽에서 수확됐으며 정면 뿐 아니라 좌우에서도 접근해 수확 성공률이 높아지는 것으로 나타났다.

연구팀은 실험에서 얻은 데이터를 바탕으로 토마토 앞에 장애물이 있는 경우 실패하기 쉽다, 토마토 위에 줄기가 붙어 있는 경우 성공하기 쉽다는 것 같은 경향을 정량적으로 분석했다. 나아가 로지스틱 회귀라는 통계 기법을 활용해 이미지에서 추출한 데이터를 기반으로 수확 성공률을 예측하는 모델을 구축했다.

새로운 모델 구축으로 로봇은 선택적 수확이 가능해지며 더 확실하게 토마토를 수확할 수 있게 될 것으로 전망된다. 연구팀은 이번 모델에 대해 기존 검출/인식 모델에서 수확 용이성 추정으로 전환하는 것이라고 주장했다. 이는 단순히 로봇이 토마토를 수확할 수 있냐는 질문을 넘어 수확이 성공할 확률은 얼마나 되는지를 고민하는 단계로 나아가는 것이라며 이게 현실 농업에 있어 더 의미 있는 질문이라고 설명했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.