완숙 토마토 군집 영역 검출 기반 과일 자세 추정 = Tomato fruits pose estimation based on ripe tomato bunch area

국문 초록 (Abstract)

수확 로봇의 인식 기술은 안정적인 로봇 수확을 위해 우선 수행되어야 하는 주요 기술이며 딥러닝을 사용한 객체 인식 모델 기반의 작업 대상체 인식 연구가 진행되어 높은 성과를 보여주고 있다. 하지만 수확을 위해선 과실 객체 인식뿐 아니라 절단되어야 하는 줄기의 인식도 필요하며 영상 내 많은 객체가 존재할 경우 인식을 위해 많은 노동력이 필요하므로 수확 효율성을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 수확 전 영상에서 완숙과 군집 영역을 검출 후 수확 우선순위를 지정하고 그에 따른 2차원 토마토 자세 추정을 수행하였다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 농촌진흥청에 위치한 토마토 온실에서 수집하였으며, 토마토 객체를 포함하는 최소한의 사각형을 추출하여 구성하였다. 완숙과 토마토 영역 검출은 CAM을 작성한 후 임계치 처리를 통해 결정하였으며, 해당 결과를 기반으로 매니퓰레이터가 작업 대상체에 접근했을 때를 가정하여 영상 내에서 영역을 좁힌 후 2차원 자세 인식을 연속적으로 수행하는 방식으로 진행하였다. 본 개발 기술은 수확 전 광역 영상에서 완숙과 군집을 검출 후 해당 결과를 기반으로 2차원 자세 인식을 수행하였으며, 수확 경로 추종 및 매니퓰레이터의 접근 위치 제시로 효율적인 로봇 수확이 가능할 것으로 판단된다.