참외 재배환경은 토양 위의 수평바닥에서 재배된 것을 수확하여야 하며, 참외가 잎으로 덮여져 있어 인식이 어렵고, 덩굴성 줄기로 인해 참외를 그립하기에도 매우 불리하다. 이러한 재배환경에 적합하도록 엔드이펙트, 머니퓰레이터, 인식장치 등의 참외 수확 로봇을 개발하였고 이를 시험하였다. 엔드이펙터는 수확물을 잡기 위한 그립퍼와 줄기를 절단하는 커터로 구분되며, 그립퍼는 4개의 핑거가 동시에 구동하고, 커터는 2개로 전후진 동작이 되도록 설계하여 파지력과 절단력을 제어할 수 있도록 하였다. 머니퓰레이터는 중심축을 기준으로 회전을 하는 L-R형 모델에 직교 좌표형과 셔틀형 머니퓰레이터를 조합한 4축 매니플레이트 구조로 설계하였다. 인식장치는 1차 인식장치인 GVC와 2차 인식장치인 LVC를 이용하여 참외를 식별하고 그 중에서 당도나 숙도를 예측하여 선별하였다. 이 장치를 이용하여 로봇의 성능시험을 한 결과 수확시간은 평균 18.2sec/ea, 픽업율은 평균 91.4%, 손상율은 평균 8.2%, 선별율은 평균 72.6%로 나타났다.
Fruit and vegetable harvesting robots have been widely studied and developed in recent years to reduce the cost of harvesting tasks such as labor and time. However, harvesting robots have many challenges due to the difficulty and uncertainty of task. In this paper, we characterize the crop environment related to the harvesting robot and analyzes state-of-the-art of the harvesting robot especially, in the viewpoint of robotic end-effector. The end-effector, an one of most important element of the harvesting robot, was classified into gripper and harvesting module, which were reviewed in more detail. Performance measures for the evaluation of harvesting robot such as test, detachment success, harvest success, and cycle time were also introduced. Furthermore, we discuss the current limitations of the harvesting robot and challenges and directions for future research.
농업인구의 감소, 고령화 등의 문제를 해결하기 위해 다양한 농작업의 자동화를 목적으로 농업용 로봇의 연구가 활발히 진행 중이다. 농가 작업 중 가장 노동력이 많이 투입되는 과정은 수확 과정으로 타 과정 대비 약 2~3배 소모된다. 농가의 수확물 이송 작업은 인건비가 가장 많이 들고 작업 중 부상의 위험성도 있기 때문에 이송 작업을 농업용 로봇을 통해 자동화시키면 안전성 향상과 더불어 생산성을 대폭 향상할 수 있다. 따라서 본 논문은 농가 작업 현장에 최적화되고 자율주행이 가능한 농업용 로봇을 제안한다.
본 연구는 오이수확기 개발을 위하여 오이의 인식에 장해가 되는 잎의 부분적인 제거 및 기계화를 위한 재배방식이 오이의 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 세가지 형태의 잎제거 방식과 두가지 형태의 정식간격, 그리고 3가지 형태의 줄기 유인방식을 정하여 오이의 전장, 수량과 1등급비율을 측정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 잎제거 형태에 따른 오이의 생육을 관찰하기 위해서 전장을 측정한 결과, 관행적인 제거방식의 경우, 일정 실험기간동안 평균 52.2cm 생장하였다. 또한, 2일마다 하부잎 하나를 제거한 경우에는 평균 51.5cm 생장하였다. 수확한 오이가 있는 경우 하부의 잎을 모두 제거한 경우에는 평균 51cm가 생장한 것으로 보아 평균 3% 이내의 차이를 보였다. 또한, 24cm, 30cm의 주간간격에 따라서는 각각 평균 50.8cm, 51.8cm의 약 2%정도 생장에 차이를 보였다. 따라서 부분적인 잎제거는 오이의 생장에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 판단되었다. 2. 판별변수의 하나인 수량과 1등급비율을 잎제거 형태에 따라 비교해 보면, 관행적인 제거방식의 경우, 평균 한주당 2.6개/일 를 수확하였다. 1등급 비율은 56.7%로 나타났다. 또한 2일마다 하부잎 하나를 제거한 경우에는 평균 한주당 2.47개/일의 수확이 있었으며, 1등급 비율은 53.1%로 나타났다. 마지막으로 수확한 오이가 있는 경우 하부의 잎을 모두 제거한 경우에는 한주당 평균 2.48개/일 를 수확하였으며, 1등급 비율이 56.3%로 나타났다. 따라서 수량의 차이는 약 6%정도이고 1등급 비율도 10% 이내로 큰 영향은 없는 것으로 판단되었다. 3. 오이의 주간간격에 따른 수량과 1등급비율을 측정한 결과, 24cm의 경우 한주당 2.3개/일의 평균수확이 되었다. 1등급비율은 59.8%, 30cm의 경우 한주당 평균 2.5개/일을 수확하였으며, 1등급은 57.2%로 나타났다. 따라서 수량은 24cm의 경우가 약간 적었지만 1등급의 비율로 환산하면 크게 차이가 없는 것을 알 수 있다. 따라서 농가전체 수량을 기준으로 한다면 24cm가 유리하다고 판단되었다. 4. 줄기유인 형식에 따라 수량과 1등급비율을 살펴보면, 관행적인 방법은 평균 한주당 2.9개/일, 42.8%, 직립후횡유인은 평균 한주당 2.2개/일, 61.3%, 직립후 가로줄유인은 평균 한주당 2.2개/일, 54.1%로 나타났다. 따라서 수량과 1등급을 동시에 고려하면, 큰 차이는 없지만, 직립후 횡유인방법과 직립후 가로줄유인의 경우는 오이가 지면에서 상대적으로 상부에 위치하므로 영상인식과 기계화 측면에서 유리할 것으로 생각되었다.
산업의 발전과 더불어 농업인구는 해마다 감소하고 있으며 농업 연령층은 고령화 현상이 나타나고 있다. 전체 농가인구와 호당 농업인구가 줄어들고 있는데 반해 호당 경지면적은 매년 증가하고 있다. 노동력은 농업생산비의 가장 큰 비중을 차지하고 있고, 농가의 연령층 또한 고령화가 되어가고 있음을 고려해 본다면 농업의 기계화ㆍ자동화의 필요는 절대적이다. 수확은 재배 과정 가운데 노동력, 시간 및 비용이 가장 많이 소요되는 작업이다. 본 연구는 수확용 매니퓰레이터의 개발을 위한 기구학적 분석을 하는 것이다. 구체적인 연구 목적은 매니퓰레이터의 정방향 기구학 및 역방향 분석을 통해 방정식을 구한 후 장치를 작동시켜 반복오차를 측정한 후 이 값을 이론값과 비교하여 검증하도록 하였다. (중략)
현재 대부분의 작물수확에 있어, 노지 재배를 탈피하여 시설재배면적이 증가하고 있다. 현재 원예산업에서 전체 농가 생산액 대비를 보면 95년 기준으로 38.9%를 점하고 있다. 이는 80년대 이후 해마다 증가하였고, WTO시대에 도래하여 세계 속에서 우리 농산물은 경쟁을 해야 할 때다. 원예산업 비중에서, 채소가 25.2%, 과수가 11.2%, 화훼가 2%를 차지하고 있다. 이중 시설채소 재배도 8.5%의 비중을 차지하고 있고, 통계청 자료에 의하면 오이의 재배면적이 97년에 268ha에서 98년에 420ha로 증가하였다. (중략)
Factory-style plant production system aims to produce the standardized horticultural products with high quality and cleanness. In Korea, researches for year-round leaf vegetables production system are in progress and the most of them are focused on environment control. Automating technologies for harvesting, transporting and grading need to be developed. A lettuce harvesting system applicable to the plant factory was studied. It was composed of an articulated robot with a cutter and a gripper, lettuce feeding conveyor and air blower. Success rate of the developed system was 94.7 %. The system carried out harvesting a lettuce smoothly and the harvesting time was about 6 seconds per lettuce. The results showed a feasibility of robotic lettuce harvesting.
본 연구는 오이 수확기 개발을 위해 매니퓰레이터를 설계 제작하였다. 실험에 사용한 3축 매니퓰레이터는 견고성, 내구성, 모멘트를 줄이기 위해 모터 및 감속기의 하중이 실리지 않는 곳에 장착하였다. 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 3차원 공간상의 좌표에 대하여 매니퓰레이터의 10회 반복 측정한 오차의 평균은 Z축에 관계없이 0.1 mm내외로 정확하게 작동하는 것으로 나타났다. 실내 실험에서 25개의 오이에 대한 실험 결과 22개의 절단하여 92%의 성공률을 보였으나, 원인은 오이가 기형과이며, 수확한 후 시간이 경과하여 오이 과병의 물성이 변한 것으로 판단된다. 실내 실험에서 오이 과병을 절단하지 못한 경우에도 매니퓰레이터는 오이 과병에 0.1 mm 내외로 엔드이펙터을 접근시켰다. 50개의 오이에 대하여 현장 실험을 한 결과 42개, 84%의 절단율을 보였다. 16%의 오차가 발생한 것은 수확적기가 지나서 오이의 과병이 짧고 뭉툭해서 나타난 것으로 판단된다.
생물생산에 요구되는 다양한 작업들을 생력화하기 위한 연구 개발 노력이 전세계적으로 활발히 추진되어 왔다. 이러한 연구 개발은 주로 노동집약적인 작업, 고부가가치 농산물을 생산하기 위한 작업 그리고 작업자에 유해한 또는 가혹한 환경하의 작업 등에 주안점을 두고 추진되고 있다. 하지만, 생물생산 분야의 생력화를 추진하는데 있어서 다양한 작업성과 강건성이라는 작업성능 측면에서의 기술적인 문제와 고가의 시스템 및 설비 비용에 따른 경제성 문제가 항상 걸림돌이 되어 왔다. 본 연구에서는 언급한 문제점들 외에 기계가동률, 유지보수 등 생물생산분야의 생력화에 있어 내재되고 있는 문제점들을 효율적으로 해결하기 위하여 무선 원격로봇 시스템에 의거한 새로운 생력화 개념을 제안하였다. 새로운 개념의 생력화는 주어진 작업을 성공적으로 수행하기 위하여 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 로봇을 위시한 자동화 작업설비를 대상으로 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하는 것이다. 또한 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들을 노동 투하정도와 기능적 유사성 측면을 고려하여 일관적으로 작업을 생력화하는 방안을 제시하였고 제안한 개념을 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 대상 작목으로는 중량으로 인하여 비교적 취급이 어려운 수박을 선택하였다. 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 4자유도 직교좌표형 로봇 암을 장착한 갠트리 장치부, 교체가 가능한 모듈형 선단 작업장치, 수박 운반 적재모듈의 5개 하드웨어 모듈로 구성하였다. 개발한 시스템은 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 터치 스크린 모니터를 이용하여 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스를 구현하였으며 무선 원격데이타 송수신과 분산 제어기를 이용하여 작업자와 컴퓨터 그리고 로봇 작업기간의 인터페이스와 시스템 제어를 구현하였다. 개발 시스템의 성능을 시험하여 결과를 제시하였으며 본 논문에서 제안한 새로운 개념의 생력화 시스템은 생물생산분야의 생력화 방향을 새롭게 제시하는 실질적이고 실현 가능한 시스템이라는 것을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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