농촌진흥청(청장 이승돈)은 올해 7월 성주 월향농협에서 열린 참외 수확후관리 현장 간담회 후속 조치로, 9월 18일 경북 성주에서 '참외 내·외부 품질 선별 기술 현장 평가회'를 연다.

당시 현장 간담회에서는 참외 재배 농가와 농협, 선별업체 관계자들이 참외 선별·포장 현장을 직접 살펴보고, 생산·유통 과정에서 발생하는 품질관리 문제와 노동력 부족, 품질 균일화 등을 의논한 바 있다.

참외를 크기나 중량, 당도 위주로 선별하기 때문에 겉만 보고는 쉽게 알 수 없는 발효과, 깔랑이, 기형과 등을 가려내는 데 한계가 있다는 의견도 있었다.

또한, 현장에서 실제 활용할 수 있는 선별 기술을 개발하려면 선별 속도와 안정성뿐만 아니라 경제성과 유지관리의 편의성까지 고려해야 한다는 의견이 나왔다.

이러한 현장 의견을 반영해 인공지능(AI)과 비파괴 계측기술을 결합한 '참외 내외부 품질 선별 기술'을 개발하고 있는 농촌진흥청은 '참외 내외부 품질 선별 기술' 연구개발 현황과 현장 적용 방안을 소개한다.

또한, 참외 재배 농가와 관계자들이 직접 기술을 둘러보고 실제 현장에서 활용하는 데 필요한 개선 사항을 논의할 예정이다.

이번 연구에는 강원대학교(모창연 교수 연구팀)가 근적외선 분광 기반 당도 예측 기술, 서울대학교(김기석 교수 연구팀)가 클라우드 기반 품질 정보 관리 기술 개발과 통합에 참여하고 있다.

참외 내외부 품질 선별 기술은 ∆알지비-디(RGB-D) 기반 3차원 영상 활용 밀도 예측 기술 ∆알지비 영상-인공지능 분석 기술 적용 외부 결함 예측 기술 ∆근적외선 분광 정보 활용 비파괴 당도 예측 기술 3종을 하나의 선별라인에 통합 적용한 것이다.

컨베이어 벨트로 이송되는 참외의 알지비-디, 알지비 영상을 촬영하고, 근적외선 분광을 측정한 후 하중 감지 장치로 중량을 측정해 통합 품질을 판정한다.

내부 품질 판별 정확도는 94%, 기형과 등 외부 품질 판별 정확도는 97.5%에 이른다.

참외를 자르지 않고 근적외선 분광 정보로도 당도를 예측할 수 있으며, 실제 당도와 예측값의 차이가 약 0.29브릭스(°Brix) 수준에 그쳤다.

농촌진흥청 수확후관리공학과 임종국 과장은 '참외 외관, 형태, 내부 품질 등 다양한 정보를 객관적으로 계측하고, 선별과 유통 과정에서 활용할 수 있도록 기술을 고도화할 것'이라며, '참외 재배 농가와 유통업체가 균일한 품질의 참외를 상품화하고, 소비자는 우리 참외를 믿고 고를 수 있도록 스마트 품질관리 기술로 발전시켜 나가겠다.'라고 말했다.