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AI 이미지 패턴 인식 품질 측정, “육질 결함 잡고 경쟁력 올린다”

  • DNBSOFT
  • 2024-05-20 15:20:31
  • 조회 : 1,736
분야를 막론하고 인공지능(AI) 기술이 대세이다. 이미 산업계는 물론 일상생활에서도 깊숙이 침투해 있는 인공지능은 빠르게 발전하고 있으며, 앞으로 우리 삶의 방식을 크게 바꿀 수 있다는데 많은 사람들이 동의한다.

가장 전통적인 산업으로 여겨지는 축산업에서도 예외가 아니다. 경험에 의존하던 기존의 축산물 관리 방식을 인공지능을 활용한 데이터 기반의 방식으로 바꾸기 위한 노력이 이뤄지고 있다.

디엔비소프트는 AI 이미지 패턴 인식 기반의 ‘축산물 부위별 품질 측정 및 신선도 예측 모형 시스템’을 제시하고 고도화를 추진 중이다.
 
 
소 사육단계에서 육질을 높이기 위한 여러 가지 기술들이 투입되어 한우의 육질은 크게 개선되었지만 출하되는 제품과 관련한 다양한 하자 요인들도 발생하고 있다. 결함육은 소비자에게 판매되기 전에 대부분 제거되므로 소비자의 안전에는 크게 문제가 없으나 도매시장에서 한우 도체의 거래 가격에 영향을 미침으로서 한우 사육농가와 도축장의 이의신청과 불만이 이어지고 있다.

이러한 상황의 개선을 위해 디엔비소프트는 빅데이터 기반의 ‘축산물 부위별 품질 측정 시스템’을 구현, 축산물 가공 단계에서 많이 발생되는 근출혈, 근염, 절각, 수종 등 정보를 미리 예측하여 생산성 향상 및 품질 측정 자동화, 식품안전, 공급망의 투명성과 신뢰성 확보를 통해 소비자와 공유하는 솔루션을 제안했다.
 

 
디엔비소프트는 축산물 부분육 영상(이미지)를 카메라를 통해 저장하고, 획득한 데이터를 토대로 메타데이터를 분석해 부위별 신선도 및 생산정보를 파악한다. 축산물 부분육 52개 대분할을 기준으로 품질에 영향을 미치는 근막정보, 지방정보, 로스정보, 폐기정보 등을 어노테이션 기법을 활용하여 가공된 부분에 따른 결함 도체에 대한 데이터 라벨을 구축하고 이를 AI가 영상(이미지) 판독을 통해 분류한다.
기존에 구축된 한국축산데이터 AI허브 플랫폼에 공개된 데이터는 결함육 분류를 위한 단면도 이미지를 축종 별 1개 부위의 데이터만 확보한 것에 비해 디엔비소프트는 지난 12년간 국내 도축산업에서 축적한 한우 관련 빅데이터를 활용하여 87개 부위별 크기와 무게, 육색, 지방, 근막 등의 범주를 설정해 보다 정확한 등급 분류가 가능하다.

AI 기술을 바탕으로 구현된 ‘축산물 부위별 품질 측정 시스템’은 한우고기 유통에 특화된 품질관리 예측을 통해 발생할 수 있는 식품 안전사고를 줄이고 생산단계에서부터 유통까지 투명하게 관장할 수 있는 유통 데이터를 소비자에게 전달하여 축산업의 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
또한, 디엔비소프트는 다양한 산업 분야의 인력난 해소와 품질 위생관리 업무를 자동화하도록 품질관리의 발전 패러다임을 IoT와 결합된 블록체인 중심으로 전환하여 4차 산업혁명의 진입을 목표로 밝혔다.


 

 

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