한국전자기술연구원 제공

수작업 위주의 전통식품 분야(김치·전통장류)를 자동화하는 기술이 국내에서 개발됐다.

한국전자기술연구원(KETI)은 이런 내용의 ‘로봇 작업지능 인식 시스템’을 개발했다고 14일 밝혔다.

대표적 K-푸드인 김치는 비정형의 특성 및 쉽게 찢어지는 성질을 갖고 있어 그동안 양념이 된 김치를 직접 잡아주는 그리퍼(Gripper) 기술이 부재했다.

이 때문에 판매용 포기김치를 합포장(전통장류를 올려서 함께 포장하는 방법)하는 공정은 대부분 수작업에 의존했다.

고추장 등 전통장류 역시 규격별로 제품을 인식하고 함께 포장하는 지능 기반의 그리퍼 기술이 확보되지 않아 자동화 적용이 어려운 상황이었다.

이에 KETI 지능로보틱스연구센터 김영욱 박사팀은 2절 포기김치를 안전하고 안정적으로 파지(Grip)할 수 있는 전용 그리퍼를 개발했다.

현재 수요기업의 실제 공정에 적용하기 전 테스트 베드에서 실험 중이다.

전통장류 합포장 기술은 테스트 베드 내 검증을 끝내고 수요기업인 ㈜사조산업 실제 공정에 적용할 예정이다.

구체적으로 연구진은 비정형의 김치를 집을 수 있도록 ▷김치의 위치와 영역을 인식하는 딥러닝 모델 ▷그리퍼 팁(끝 부분) 유연화 ▷세척에 용이한 내부 구조 등 식품의 특성에 최적화된 그리퍼 기술을 고안했다.

전통장류도 규격 및 영역을 인식해 제품을 집는 기술을 개발했다.

연구과제를 총괄한 신준호 책임연구원에 따르면 기술 적용을 통해 기존 수작업 공정 대비 김치 합포장 시 최적의 충진율을 안정적으로 확보할 수 있다.

전통장류 역시 공정 자동화로 생산성 향상이 기대된다.

충진율은 용기 부피 대비 김치 무게의 비율을 의미한다.

KETI 지능로보틱스연구센터 황정훈 센터장은 “로봇 및 인공지능(AI) 기술을 활용해 식품 생산 공정뿐 아니라 제조업 등 폭넓은 분야의 공정 자동화를 연구 중”이라며 “로봇 기술 상용화 및 국내 기업의 글로벌 시장 진출 지원에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.