토마토 수확로봇을 위한 2차원 자세 인식 기술 개발 = Pose estimation of tomato in 2D image for robot harvesting

국문 초록 (Abstract)

과실 인식은 로봇 수확을 위해 우선적으로 확보되어야 하는 필수 기술이며, 수확 대상체에 대한 위치, 자세 등 작업기 접근을 위한 종합적인 정보를 제공할 수 있어야 한다. 최근 이를 위해 다양한 영상을 이용한 과실 검출 연구가 진행되고 있으며, 정밀한 수준의 위치뿐만 아니라 3차원 인식도 가능하였다. 하지만 수확을 위한 절단은 과실에 연결된 화방 등 줄기에서 수행되며 이를 위해서는 과실 뿐만 아니라 절단되어야 하는 줄기도 동시에 인식하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 국내의 대표적 시설채소인 토마토의 로봇 수확을 위해 진행되었으며, 토마토 인식에 필요한 자세를 정의하고 이를 통해 과실 및 연결된 줄기의 2차원 정보를 평가하였다. 제안된 접근 방식은 사람의 자세 인식을 위한 딥러닝 모델을 기반으로 토마토 자세 인식에 적합하게 수정 및 학습을 수행하였으며, 학습 결과 주요 부위 검출 성능이 평균 0.93으로 나타냈다. 본 연구결과를 통해 딥러닝 기반의 토마토 자세 인식이 가능하였으며, 이를 이용하면 절단 위치 선택과 같은 수확 메커니즘뿐만 아니라 로봇 수확 시 접근성 평가를 기반으로 수확 우선순위를 결정하는 데에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.