[AI리포터]
[디지털투데이 AI리포터] 로봇이 토마토 수확 성공 확률을 사전에 산출해 자율적으로 작업을 수행하는 기술이 개발됐다.
12일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 일본 오사카공립대학 연구진은 로봇이 어느 방향에서 접근하면 수확 성공률이 높아지는지를 이미지 인식과 통계 분석을 통해 정량적으로 평가하는 모델을 개발했다. 기존 수확 로봇은 단순히 과일을 감지하는 수준에 그쳤지만, 이번 연구는 수확 성공 확률까지 계산한다는 점에서 차별화된다.
실험에서 사용된 토마토 수확 로봇은 비닐하우스 내 설치된 레일을 따라 이동하며, 직선형 2개의 팔과 4개의 관절이 있는 팔을 갖추고 있다. 팔 끝에는 3개의 손가락이 달린 수확 장치와 카메라가 장착돼 있어 토마토와 주변 이미지를 촬영할 수 있다.
[디지털투데이 AI리포터] 로봇이 토마토 수확 성공 확률을 사전에 산출해 자율적으로 작업을 수행하는 기술이 개발됐다.
12일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 일본 오사카공립대학 연구진은 로봇이 어느 방향에서 접근하면 수확 성공률이 높아지는지를 이미지 인식과 통계 분석을 통해 정량적으로 평가하는 모델을 개발했다. 기존 수확 로봇은 단순히 과일을 감지하는 수준에 그쳤지만, 이번 연구는 수확 성공 확률까지 계산한다는 점에서 차별화된다.
실험에서 사용된 토마토 수확 로봇은 비닐하우스 내 설치된 레일을 따라 이동하며, 직선형 2개의 팔과 4개의 관절이 있는 팔을 갖추고 있다. 팔 끝에는 3개의 손가락이 달린 수확 장치와 카메라가 장착돼 있어 토마토와 주변 이미지를 촬영할 수 있다.
실제 재배 환경에서 토마토 100개를 대상으로 수확 실험을 진행한 결과, 로봇은 총 81개의 토마토를 수확하는 데 성공했다. 이 중 56개는 정면, 16개는 우측, 9개는 좌측에서 수확됐으며, 정면뿐만 아니라 측면 접근도 수확 성공률을 높이는 데 효과적이었다.
또한 연구진은 실험 데이터를 바탕으로 로지스틱 회귀 통계 기법을 활용해 수확 성공률 예측 모델을 만들었다. 분석 결과, 토마토 앞에 장애물이 있으면 실패 확률이 높고, 토마토 위에 줄기가 있으면 성공 확률이 증가하는 경향이 확인됐다.
이번 모델은 기존의 단순 감지·인식 기술을 넘어, 로봇이 스스로 수확 가능성을 평가하도록 하는 방향으로 발전했다. 이와 관련해 연구진은 "이 기술은 농업 자동화에서 수확의 성공 확률을 고려하는 새로운 접근법을 제시한다"고 강조했다.
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