영상인식을 이용한 과일 선별 기술개발

딥소터는 생산라인에서 불량 검출 및 제거를 위한 인공지능 솔루션입니다. 농산물, 자동차 부품, 플라스틱 부품 등 컨베이어 벨트에서 외관 검사를 통해 불량을 검출하고 제거하는 무든 분야에 적용 가능합니다. 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 컨베이어 벨트 위에서 고속으로 이동하는 물체의 종류와 물체에 포함된 결합을 인식하고 불량품 제거를 할 수 있도록 합니다. 현재는 감자의 불량을 검사하여 싹, 표면 파임, 찍힘 등 3개의 결함이 있는 불량 감자를 제거합니다.


딥소터는 검사와 분류 모듈으로 구성되어 있으며, 기존의 컨베이어 벨트 검사 라인에 간편하게 설치하도록 독립형으로 제작되었습니다. 거리 정보 측정이 가능한 2.5d 카메라와 4축 SCARA로봇을 이용해 과일을 크기 별로 옮겨 담는 선별 기술을 개발하고 있습니다.


투명 박스 안의 과일들의 영상을 카메라로 얻은 후에 딥러닝을 이용해 종류, 위치, 크기 등의 정보를 인식합니다. 딥러닝 인식 과정에서 획득한 과일의 위치와 상태를 이용하여 로봇으로 물체를 집어 좌우에 있는 흰색 박스에 크기 별로 옮겨 담습니다. 현재는 분 당 10개 정도의 처리 속도를 보이고 있으며, 지속적인 기술 개발을 처리 속도와 선별 되는 단계를 늘여갈 예정입니다.