농촌진흥청(청장 이승돈)은 올해 7월 성주 월향농협에서 열린 참외 수확후관리 현장 간담회 후속 조치로, 9월 18일 경북 성주 다온농장에서 ‘참외 내‧외부 품질 선별 기술 현장 평가회’를 연다. 이번 평가회는 2026년 9월 18일 14:00부터 진행되며, 참외 재배 농가와 관계자들이 직접 기술을 둘러보고 현장 활용 개선 사항을 논의할 예정이다.
당시 간담회에서는 농가·농협·선별업체가 선별·포장 현장을 살펴보고 품질 관리 문제, 노동력 부족, 품질 균일화를 의논했다.
참외를 크기·중량·당도 위주로 선별해 겉만 보고 알기 어려운 발효과, 깔랑이(발효과 직전 저품질), 기형과 구분에 한계가 있다는 의견과, 선별 속도·안정성 외에 경제성·유지관리 편의성을 고려해야 한다는 의견이 나왔다.
이러한 의견을 반영해 농촌진흥청은 인공지능(AI)과 비파괴 계측기술을 결합한 ‘참외 내외부 품질 선별 기술’을 개발하고 있으며, 연구개발 현황과 현장 적용 방안을 소개한다. 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.
해당 기술은 RGB-D 기반 3차원 영상 활용 밀도 예측, RGB 영상-AI 분석 외부 결함 예측, 근적외선 분광 정보 활용 비파괴 당도 예측 3종을 하나의 선별라인에 통합했다.
컨베이어 벨트로 이송되는 참외의 RGB-D·RGB 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%이며, 자르지 않고 당도를 예측해 실제와 예측값 차이가 약 0.29브릭스(°Brix) 수준이다.
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.
향후 센서별 판별 알고리즘 및 시스템 성능 보완, 품질특성별 판정기준 및 데이터 구조 정립, 개체별·동일 출하 단위(로트)별 품질정보 관리체계로 연구를 확대할 계획이다.
