농촌진흥청(Rural Development Administration)이 깐마늘의 표면 결함을 인공지능(AI)으로 가려내는 선별공정 자동화 시스템을 개발했다. 농촌진흥청은 10월 2일 보도자료에서 시스템의 5분류 정확도는 약 87%, 양품·불량품 2분류 정확도는 약 97%라고 밝혔다.
카메라 3대로 표면 촬영…불량품 자동 배출
시스템은 깐마늘을 투입하고 정렬한 뒤 컨베이어로 일정한 속도에 맞춰 이송하며, 컬러 카메라 3대로 한 알의 여러 면을 촬영한다. 확보한 영상에서 갈변, 파지, 미박피 등 외부 결함을 딥러닝 모델로 판별하고 분류 결과에 따라 선별·배출한다. 껍질을 벗긴 마늘은 외부 충격에 민감하고 표면의 작은 결함도 상품성에 영향을 줄 수 있어, 일반 농산물 선별 기술과 다른 공정 설계가 필요하다는 설명이다.
개발 과정에서 마늘 한 알당 표면 이미지 3장을 확보해 총 2만2078장을 분석했다. 이 가운데 1만5458장은 학습용, 3309장은 검증용, 3311장은 시험용으로 사용했다. 5분류는 크기 대·중·소와 시장판매용·폐기 구분을 함께 다루며, 정확도는 대 86%, 중 84%, 소 97%, 시장판매용 78%, 폐기 86%로 집계됐다. 양품·불량품을 나누는 2분류 정확도는 각각 97.3%, 96.1%였다.
현장 평가 거쳐 공정 연계성 점검
농촌진흥청은 창녕농협 농산물산지유통센터에서 시스템을 가동해 원료 투입과 정렬, 이송 중 마늘 손상 여부, 영상 품질, 결함 판별과 배출장치의 연계성을 종합적으로 평가할 계획이다. 평가회에는 농촌진흥청 연구진과 농협·가공공장 관계자, 장치 제작업체 등이 참석하는 것으로 안내됐다. 선별한 양품을 소포장 라인으로 보내고 1kg 단위로 포장한 뒤 팔레트 단위로 적재하는 과정과의 연결도 점검 항목에 포함됐다.
현재 시스템은 투입부터 정렬·이송, 영상 획득, AI 분석, 분류, 배출까지 이어지도록 구성됐다. AI 선별 모델을 실시간 장치에 적용하기 위한 C++ 기반 프로그램과 배출구를 제어하는 장치도 개발했다. 농촌진흥청은 현장 평가 결과를 반영해 이송·영상 획득·선별 장치를 개선하고, 결함 영상 데이터를 늘려 판별 성능을 높일 방침이다.
농촌진흥청은 기계화·자동화에 영상 센싱과 AI를 결합해 품질 정보를 실제 선별장치 동작에 연결하는 지능형 수확후공정 모델을 구축한다는 계획이다. 임종국 농촌진흥청 수확후관리공학과장은 생산 단계뿐 아니라 수확 이후 가공·선별 공정의 효율화도 국산 마늘의 경쟁력에 필요하다며, 국내 마늘과 가공 현장에 맞는 기술로 발전시키겠다고 말했다.
