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Start Up Innovation / Science
토마토 숙성도, AI가 판정
파나소닉이 수확 로봇 개발

-- 음식점용 로봇도 발매, 인력부족을 조준 --
파나소닉은 토마토를 수확하는 로봇을 개발했다. 인공지능(AI)이 숙성도를 보고 채집한다. 원하는 과실을 수확할 확률은 현재 50~60%로, 프로그램 수정 등을 통해 85%까지 끌어 올려 2020년 이후에는 상품화한다는 계획이다. 기존에는 금속의 용접기 등 공장에서 작업하는 로봇을 생산해왔다. 음식점에서 음료 등을 나르는 로봇도 발매하는 등 인력부족에 골머리를 앓는 농업 및 서비스업용의 로봇 개발에 힘을 쏟고 있다.

현재의 토마토 수확 로봇은 시작기(試作機)이다. 가로 160cm, 폭 95cm, 높이가 180cm로 하우스 재배에 사용되는 것을 상정. 지면의 온수 관을 레일 대신으로 삼아 작업한다.

-- 적외선을 조사(照射) --
수확 동작은 크게 4단계로 나눠진다. 제1단계는 본체의 좌측에 있는 ‘과실 인식 카메라’로 빨간 과실이 달려있는 송이를 찾아 내어 그 앞으로 움직인다. 제2단계는 로봇 팔(Arm) 가까이에 있는 ‘초정밀 카메라’로 화상을 촬영해 과실의 색깔과 기체로부터의 거리를 측정한다. 이 카메라는 과실에 적외선을 조사(照射)한 뒤에 반사해서 돌아오는 시간을 기준으로 과실까지의 거리를 측정한다.

제3단계는 송이 중에서 수확할 과실을 찾아내어 로봇 팔을 뻗게 할 경로를 결정. 초정밀 카메라로부터 과실의 숙성도를 AI가 판단해 어떤 것을 수확할 지를 정한다.

그 과실은 송이의 윗부분인지 아랫부분인지, 줄기 등 장애물과의 거리는 어느 정도인지 등을 로봇에 탑재되어 있는 컴퓨터가 평가해 수확하는 과실의 순서를 고려한다.

구체적으로는 초정밀 카메라로부터 입수한 위치 정보 및 적외선을 조사(照射)해 얻은 거리 정보 등을 조합해 공간의 수평단면 지도를 작성. 줄기나 잎사귀 등의 장애물을 피하면서 로봇 팔을 내미는 경로를 계산해 결정한다.

마지막 4단계는 경로에 따라서 로봇 팔을 뻗어 과실과 줄기를 잇는 잔가지를 떼어내 과실을 바로 아래쪽에 있는 받침 접시 안에 넣는다. 칼을 사용하지 않고 “사람이 줄기를 비틀어 따는 동작을 재현하는 것을 목표로 한다”(로보틱스 추진실의 도시마(戸島) 과장).

숙성도를 구분하기 위해 AI는 과실이 초록에서 빨강으로 변화하는 색의 그러데이션으로 어떤 단계에 해당되는지 판단하는 ‘랭크(단계)학습’을 시켰다. 어느 숙성도의 과실을 수확할 지는 농가 생산자의 상황에 따라 다르기 때문에 임의로 정할 수 있게 설정했다.

현재는 토마토 1개당 수확하는데 15초가 걸린다. 1시간 작업하면 200개를 수확할 수 있다. 1개당 6초로 줄여 1시간에 600개의 수확을 목표로 한다. 잎이나 줄기 등이 방해가 되거나 수확에 실패하는 경우가 절반가량 있어 “실험을 반복함으로써 프로그램을 수정해간다”(도시마 과장).

얼마나 작업할 수 있는지는 앞으로의 도전이기도 하다. 현재는 연속 5시간. 소프트웨어의 수정을 통해 카메라 및 로봇 팔 등 가동부의 전원을 제어해 낭비를 줄인다. 10시간 이상 가동을 목표로 한다.

로봇은 시장 규모도 크며 하우스 재배일 경우, 연중 내내 할 수 있는 토마토 수확을 사용 용도로 하고 있다. 현재는 비틀어 따서 수확하기 쉬운 프룬형(型) 방울 토마토로서 40g 이하의 중간 크기까지의 열매가 그 대상이다. 앞으로는 보다 큰 과실의 토마토 외에도, 오이, 파프리카로 대상을 확대해 나갈 방침이다.

파나소닉은 지금까지 자동차의 완성차나 부품 공장에서 사용되는 용접기 및 전자 부품의 실장기와 같은 팩토리 오토메이션의 로봇을 생산해 왔다. 일손 부족으로 인해 폭넓은 직장에서 합리화를 추구하는 니즈가 확산될 것으로 보인다.

-- 자신의 위치 파악 --
5월에 발매한 자립 운송 로봇 ‘호스피’의 신모델은 사람이나 책상과 같은 장애물을 피하면서 물건을 목적지까지 운반한다. 이번 모델은 음식점에서의 서빙 등의 용도를 상정한 것이다.

호스피는 좌우 전후로 5가지 거리 센서를 갖추고 있다. PC 등을 통해 어느 지점으로 이동하라는 지시가 내려지면 조사한 레이저를 벽으로 반사시켜 자신의 위치를 파악한다. 컴퓨터에 내장되어있는 점포 내의 지도정보와 비교해 목적지까지의 코스를 산출해 결정한다.

사람 등의 장애물이 있으면 레이저로 검출해서 피한 뒤 코스를 다시 계산해 목적지를 향한다. 레이저가 벽에 반사되기 어려운 넓은 공간에서는 천장을 향한 카메라로 규칙적으로 나열되어 있는 천정의 조명의 화상으로부터 위치를 판독해 낸다. 전시장 등에서의 사용을 상정해, 이 경우에는 조명에 특수한 주파수를 내는 발광 다이오드를 사용하는 것이 조건이다.

파나소닉은 2018년 사내조직인 ‘로보틱스 허브’를 개설했다. 각 사업부가 지닌 센싱 및 로봇 팔의 제어 기술 등 관련된 기술 및 노하우를 파악해 사내 인트라넷 홈페이지에 수집해 올려 사내에 분산되어 있던 정보에 쉽게 접속할 수 있게 했다. 2018년 말에 대학 및 타사와의 협업을 추진하는 거점을 도쿄에 설립했다. 인력 부족 등에 의한 ‘’곤란함’을 로봇으로 뒷받침해 비즈니스 찬스로 만든다.

 -- 끝 --