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파프리카 수확작업의 자동화를 위한 인공지능 및 영상처리를 이용한 수확로봇 개발
이봉기 ( Bong-ki Lee ),감동환 ( Dong-hwan Kam ),이대원 ( Dae-weon Lee ),화지호 ( Sea-bo Oh ),오세부 ( Byeong-ro Min ),민병로 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
본 연구는 파프리카 재배 환경의 영상 정보를 얻고 파프리카의 인식 및 위치 정보를 추출하는 인공지능 및 영상처리 알고리즘을 구현하였다. 위치 정보를 통하여 파프리카를 수확 할 수 있는 알고리즘을 개발하고 수확로봇을 제어하여 파프리카의 자동 수확을 수행하였다. 파프리카의 색상 정보를 분석하여 특징적인 색상(Hue)의 임계값과 그를 보조하기 위한 채도(Saturation)의 임계값을 설정하였다. 인공 신경망을 통하여 은닉층이 1개인 BP 알고리즘과 은닉층이 3개 이상인 심층 신경망 및 CNN 알고리즘을 통하여 학습을 수행하였으며 영상에서 파프리카 영역을 분할해 내는 알고리즘을 완성하였다. 수확로봇의 매니 퓰레이터는 좁은 공간에서 효율적으로 작업할 수 있도록 회전축, 수평, 수직축으로 이루어진 원통 형 로봇의 형태로 제작 하였으며, 엔드이펙터는 파프리카 외형 치수에 기반 하여 하부에서부터 접근하여 수확할 수 있는 형태로 제작하였다. 파프리카의 과실만을 이용하여 수확작업이 가능한 형태로 제작하였으며 수직방향의 줄기를 절단 할 수 없도록 절단부를 수직방향으로 제작하였다. 수확로봇을 제어 할 수 있도록 서보 모터와 앰프 및 모션 컨트롤러 시스템을 구성하였다. 엔드이펙터에 설치된 카메라를 이용하여 파프리카를 인식하고 ROI의 상단 중심과 하단 중심을 이용하여 파프리카의 위치와 자세를 추출하였다. 추출된 정보를 바탕으로 3단계에 걸친 수확 작업 알고리즘을 개발하였다. 수확을 시도한 110개의 파프리카 과실 중에서 97개는 수확이 가능하였으며, 전체 대상 작물 중 88.2%의 수확 성공률을 보였으며, 총 수확 작업을 하는데 소요된 시간은 79분 04초이다.
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