[식품저널] 인공지능(AI)을 이용한 토마토 성숙도 판정기술이 개발됐다.

한국식품연구원 전략기술연구본부 최정희 박사 연구팀은 토마토 성숙도별 영상정보 데이터베이스를 구축하고, 이를 바탕으로 한국생산기술연구원과 공동연구를 통해 성숙도 판정 딥러닝 알고리즘과 카메라로 토마토의 영상을 촬영하면 성숙도를 자동으로 판정해주는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

연구팀은 성숙도를 포함한 각종 정보를 입력하면 최적의 품질관리 방법을 제시해주는 품질관리 의사결정 지원 소프트웨어도 개발했다.

일반적으로 토마토 성숙도는 미국 농무부에서 구분하는 6단계로 나누거나, 더 세분해 12단계까지 나눈다. 현재는 표면의 색상을 육안으로 관찰해 성숙도를 판정하는 방식을 사용하는데, 누구나 선별작업을 할 수 있다는 장점이 있지만, 기준이 모호하고 객관성에 한계가 존재해 작업환경과 작업자에 따라 판정치가 달라지고 숙련자조차도 정확도와 재연성이 낮다는 문제점이 있다.

최정희 박사는 “이번에 개발한 소프트웨어에는 각종 변수에 따른 품질변화 예측 수식이 탑재돼 있고, 성숙도 판정 결과가 입력되도록 설계됐다”며, “사용자가 배송지, 배송날짜, 유통온도, 도착 시 품질상태 등 정보를 입력하면 어떤 상태의 작물을 언제 수확해야 하는지 등의 최적 품질관리 솔루션을 제시한다”고 밝혔다.

연구팀은 토마토뿐만 아니라 특성이 유사한 다른 작물의 품질도 판정할 수 있는 상용화 기술을 개발할 계획이다.