'속병' 참외 AI가 잡는다…농진청, 3D 영상 선별기술 개발

[세종=뉴시스]임소현 기자 = 겉으로는 멀쩡해 보여도 내부에 물이 차 상품성이 떨어지는 '물찬과'를 인공지능(AI) 기반 영상기술로 판별하는 연구가 추진된다. 농촌진흥청은 국내 최대 참외 산지인 경북 성주에서 현장간담회를 열고 3차원 영상 기반 참외 품질 판정 기술을 공개했다.

농촌진흥청은 지난 24일 경북 성주군 월항농협 산지유통센터에서 생산자와 농협, 연구기관, 선별기 제작업체 등이 참석한 가운데 '참외 수확후관리 현장간담회'를 개최했다고 26일 밝혔다.

간담회에서는 수확 후 관리 과정에서 발생하는 품질 문제와 현장 애로사항을 공유하고 연구개발 방향과 현장 적용 방안을 논의했다.

특히 참석자들은 겉으로는 정상 과실과 구분하기 어려운 물찬과(발효과)와 '깔랑이' 등 저품질 참외를 선별하는 데 어려움이 크다고 지적했다. 안정적인 상품성을 확보하기 위해서는 실제 유통환경을 반영한 수확후관리 기술이 필요하다는 데 의견을 모았다.

농진청은 이날 RGB-D(색상·깊이 정보) 카메라를 활용한 3차원 영상 기반 참외 품질 판정 기술을 소개했다.

RGB-D 카메라는 색상 정보와 거리 정보를 동시에 수집해 참외의 3차원 형상을 구현한다. 여기에 로드셀로 측정한 무게를 결합해 밀도를 계산함으로써 내부에 수분이 차 밀도가 달라진 물찬과를 판별하는 방식이다.

기존에는 겉모습만으로는 물찬과를 구분하기 어려워 선별 과정에서 상품성이 낮은 참외가 유통되는 사례가 있었지만 기술이 고도화되면 작업자의 선별 부담을 줄이고 품질 관리의 객관성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

농진청은 이번 간담회에서 제기된 현장 의견을 연구개발과 실증에 반영하고 생산자와 농협, 산업체와 협력을 확대해 참외를 비롯한 주요 원예작물의 수확후관리 기술을 고도화할 계획이다.

임종국 농진청 수확후관리공학과장은 "수확후관리 기술은 생산·유통 현장의 경험이 반영될 때 실용성이 높아진다"며 "현장과 지속적으로 소통하며 농업인이 체감할 수 있는 기술 개발에 힘쓰겠다"고 말했다.

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