AI로 참외 불량 잡는다…선별 정확도 최대 97.5%
2026.09.18
농촌진흥청이 인공지능(AI)과 비파괴 계측 기술을 결합해 참외의 내·외부 품질을 판별하는 선별 기술 개발에 나섰다. 내부 품질 판별 정확도는 94%, 기형과 등 외부 품질 판별 정확도는 97.5%에 이른다.농촌진흥청은 18일 경북 성주에서 ‘참외 내·외부 품질 선별 기술 현장 평가회’를 열고 연구개발 현황과 현장 적용 방안을 소개한다고 밝혔다.이번 평가회는 지난 7월 성주 월향농협에서 열린 참외 수확후관리 현장 간담회의 후속 조치다. 당시 농가와 농협, 선별업체 관계자들은 품질관리와 노동력 부족, 품질 균일화 등의 문제를 논의했다.현재 참외는 주로 크기와 중량, 당도를 기준으로 선별해 외관상 확인하기 어려운 발효과나 발효 직전의 저품질 참외인 ‘깔랑이’, 기형과 등을 가려내는 데 한계가 있다.이에 농진청은 AI와 비파괴 계측 기술을 활용해 참외의 내·외부 품질을 동시에 판별하는 기술을 개발하고 있다.해당 기술은 RGB-D 기반 3차원 영상을 활용한 밀도 예측, RGB 영상과 AI 분석을 통한 외부 결함 예측, 근적외선 분광 정보를 활용한 비파괴 당도 예측 기술을 하나의 선별라인에 통합한 것이 특징이다.컨베이어 벨트로 이동하는 참외의 영상과 근적외선 분광 정보를 측정하고 하중 감지 장치로 중량을 확인해 종합적으로 품질을 판정한다. 내부 품질 판별 정확도는 94%, 기형과 등 외부 품질 판별 정확도는 97.5%로 나타났다.참외를 자르지 않고도 근적외선 분광 정보로 당도를 예측할 수 있다. 실제 당도와 예측값의 차이는 약 0.29브릭스(°Brix) 수준이다.이번 연구에는 강원대학교가 근적외선 분광 기반 당도 예측 기술을, 서울대학교가 클라우드 기반 품질정보 관리 기술 개발과 통합을 맡아 참여하고 있다.임종국 농촌진흥청 수확후관리공학과장은 “참외 외관과 형태, 내부 품질 등 다양한 정보를 객관적으로 계측하고 선별·유통 과정에서 활용할 수 있도록 기술을 고도화하겠다”고 말했다.사진 출처=농촌진흥청