'출고' 누르자 사과 선별부터 청소까지 척척…안동 로봇 선별장 [르포]

자율주행 지게차가 사과 운반…AI가 사진 9장으로 품질 판정

선별·포장·운반 자동화…최소 12명 작업, 관리자 1명 체계로

사과·배·복숭아·참외 한 선별기로…24시간 무인 운전 실증

[안동=뉴시스] 13일 경북 안동시 풍산읍 한국로봇융합연구원 농업물류실증센터에서 자율주행 지게차가 사과 상자를 실은 팔레트를 저온저장고로 옮기고 있다. (사진=임소현 기자) *재판매 및 DB 금지

[안동=뉴시스]임소현 기자 = 웹 화면에서 '출고 신청' 버튼을 누르자 운전석이 텅 빈 지게차가 움직이기 시작했다. 사과 상자가 가득 실린 팔레트를 들어 선별라인 입구에 내려놓자 상자들이 하나씩 컨베이어벨트에 올라탔다. 이후 사과를 고르고 포장해 저온저장고에 넣는 일까지 로봇이 맡았다.

지난 13일 경북 안동시 풍산읍 한국로봇융합연구원 농업물류실증센터. 사과 상자를 따라 선별라인 안쪽으로 들어가자 이번에는 사과가 한 알씩 흘러가기 시작했다.

이번 연구과제로 개발한 자동 이재기가 상자에서 사과를 꺼내 선별용 받침에 올려놓았다. 기존 산지유통센터(APC)에서는 선별기를 사용하더라도 사과를 받침에 올리는 작업은 사람이 맡는 경우가 많다.

사과가 롤러 위에서 한 바퀴 구르는 동안 카메라는 한 알당 사진 9장을 찍었다. 인공지능(AI)은 여러 각도에서 촬영한 사진을 분석해 색과 모양, 표면의 상처를 살폈다.

사과가 비파괴 선별 구간을 지나자 화면에는 당도를 나타내는 브릭스(Brix)와 무게가 표시됐다. 같은 컨베이어벨트를 타고 이동하던 사과들은 무게에 따라 갈라져 각기 다른 포장라인으로 향했다.

포장도 로봇의 몫이다. 로봇은 상자 안의 빈자리를 찾아 사과를 하나씩 내려놓았다. 상자가 가득 차면 다음 상자가 들어왔고, 포장을 마친 상자는 다른 로봇이 팔레트 위에 차곡차곡 쌓았다.

처음 사과 상자를 옮겼던 자율주행 지게차가 이번에는 포장된 상자를 싣고 저온저장고로 향했다.

저온저장고 앞에서는 팔레트와 진입로 사이 여유가 5㎝ 남짓에 불과했다. 지게차는 좁은 입구를 통과해 안쪽에 팔레트를 내려놓고 빠져나왔다. 지게차가 문턱을 벗어나자 저장고 문이 자동으로 닫혔다.

작업이 끝난 자리에는 청소로봇 두 종류가 등장했다. 연구원이 자체 개발한 저상형 로봇은 컨베이어 아래로 들어갔고, 대형 로봇은 지게차가 오가던 통로를 청소했다.

[안동=뉴시스] 13일 경북 안동시 풍산읍 한국로봇융합연구원 농업물류실증센터에서 자동 이재기가 사과를 한 알씩 집어 선별용 받침으로 옮기고 있다. (사진=임소현 기자) *재판매 및 DB 금지

수확철 한꺼번에 몰리는 일손…선별·포장 라인 12명서 1명으로

연구진이 자동화에 집중한 부분은 기존 선별기와 포장기 사이에 남아 있던 사람의 작업이다.

사과를 한 알씩 선별기에 올리고, 등급별로 나뉜 사과를 상자에 담고, 포장이 끝난 상자를 지게차로 옮기는 일이다. 특히 수확철에는 인근 농가들이 비슷한 시기에 사과를 출하하기 때문에 짧은 기간에 많은 인력이 필요하다.

양견모 한국로봇융합연구원 농업식품AI연구팀장은 "농산물의 특성상 한 지역에서 수확은 동시에 일어난다"며 "물동량이 들어올 때는 밤새 처리해야 하는데 밤새 처리하려면 인건비가 더 든다"고 설명했다.

연구진이 비교 기준으로 삼은 기존 사과 선별라인의 최소 인력은 12명이다. 선별·투입에 7명, 포장에 4명, 관리에 1명이 필요하다.

반면 안동 실증라인은 사과 투입부터 포장, 운반까지 자동화해 관리자 1명만 상주하는 구조로 설계됐다. 연구진은 사람의 개입 없이 설비들이 연속으로 작동할 수 있는지도 시험하고 있다.

 24시간 무인 운전 시험에서는 모형 사과와 빈 팔레트를 다시 투입해 선별과 적재를 반복한다. 작업 중간에는 청소로봇이 선별라인 아래와 물류 통로를 청소하며 각 설비가 서로 연동되는지도 검증한다.

실제 운영 모델은 하루 20시간 가동하고 나머지 4시간은 설비를 정비하는 방식이다. 연구진이 제시한 하루 처리량은 50~70t이다. 다만 이는 설비의 처리 속도를 토대로 계산한 이론적인 수치로, 실제 운영 과정에서 검증이 필요하다.

[안동=뉴시스] 13일 경북 안동시 풍산읍 한국로봇융합연구원 농업물류실증센터의 선별기 화면에 사과 한 알의 무게 333g과 당도 13.8브릭스(Brix)가 표시돼 있다. (사진=임소현 기자) *재판매 및 DB 금지

사과철 끝나면 배·복숭아…같은 선별기를 쓰는 이유

기존 산지유통센터는 특정 농산물에 맞춰 설비를 설치하는 경우가 많다. 수확철에는 물량이 몰리지만 철이 지나면 설비를 활용하기 어렵다는 문제가 있다.

안동 실증센터는 이런 한계를 줄이기 위해 사과뿐 아니라 배와 복숭아, 참외까지 한 선별기로 처리하는 기술을 시험하고 있다. 수확 시기가 다른 농산물을 같은 설비에서 선별해 연중 가동률을 높이겠다는 구상이다.

연구진의 발표자료에 따르면 AI 모델의 사과 등급 판정 정확도는 94.69%였다. 품목마다 다른 건 선별기에 올리기까지의 과정이다. 배나 복숭아는 포장재를 벗겨 받침에 올려야 하는 경우가 있고, 쉽게 눌리는 농산물은 상자에 담는 방식부터 달라진다. 연구진은 투입부를 품목에 맞게 구성하고 선별·이송 설비를 공용으로 쓰는 방식을 실증하고 있다.

기존 센터가 필요한 장비만 들일 수 있도록 설비는 모듈형으로 설계했다.

선별기를 기존 컨베이어에 연결하거나, 사람이 타고 다니던 대형 청소차에 자율주행 장치를 붙이는 식이다. 연구진은 안동 실증라인의 구축 비용을 약 20억원으로 설명했다. 농식품부 관계자는 개발된 설비를 기존 스마트 산지유통센터 지원사업에 활용할 수 있을 것으로 봤다.

2022년 4월 시작한 연구과제는 올해 12월 마무리된다. 안동에서 과수 선별과 무인 운전을 시험하는 동안 전남 무안에서는 실제 수매한 양파를 선별하는 등 사업화에 가까운 조건에서 기술을 검증하고 있다. 연구원 측은 "원래 과제에서 요구하는 것보다 조금 더 확대하고 싶었던 게 있었다"며 "상용화까지 쭉 끌고 갔으면 좋겠다"고 말했다.

[안동=뉴시스] 13일 경북 안동시 풍산읍 한국로봇융합연구원 농업물류실증센터에서 저상형 청소로봇(왼쪽)과 대형 청소로봇이 작업장 청소를 시연하고 있다. 저상형 로봇은 컨베이어 아래를, 대형 로봇은 통로와 작업장 바닥을 청소한다. (사진=임소현 기자) *재판매 및 DB 금지

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