이 연구에서는 AI 기술을 활용하여 딸기의 크기를 측정하고 그 무게를 예측하는 자동 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 컴퓨터 비전 기술과 LiDAR 센서 데이터를 결합하여 딸기의 치수를 정확하게 추정하고 무게를 추론합니다. 우리는 키포인트 감지를 위한 HRNet과 같은 딥 러닝 모델을 통합하고 LiDAR 센서의 기능을 활용하여 인간 개입을 최소화하고 정밀한 크기 측정을 달성합니다.
LiDAR 센서가 내장된 모바일 카메라를 통해 개별 딸기의 2D RGB이미지와 3D Depth, Point Cloud data를 얻고, 딥러닝 모델을 통해 딸기의 직경과 높이를 추정할 수 있습니다. 딸기의 직경과 높이 에 대한 상대 오차는 각각 3.71%와 5.42%로, 직경의 경우 상대 오차가 낮습니다. 딸기의 직경과 높이에 대한 표준 오차는 각각 0.19%와 0.24%로, 이는 개별 딸기의 폭과 높이 측정에 대한 오차가 매우 낮다는 것을 나타냅니다.
무게 예측은 개별 딸기의 예측된 직경 과 높이 정보를 이용해 회귀 분석을 활용해 수행되었습니다. 실험 결과는 저희 방법이 상대 오차가 10.3%인 정확한 무게 예측을 가능하게 한다는 것을 보여줍니다.
이 자동화 기술은 딸기 수확 및 분류 작업에 대한 큰 잠재력을 가지고 있으며 이러한 프로세스의 자동화를 용이하게 합니다.