참치 파우치를 만드는 동원F&B 창원공장에 인공지능(AI) 휴머노이드를 투입하는 실증사업이 추진된다.
한국로봇산업진흥원의 '2026년 휴머노이드로봇 실증 지원사업'에 최종 선정된 로볼루션과 동원F&B는 '비정형 식품 선별 공정 지능화를 위한 AI 휴머노이드 행동 모델 고도화 및 데이터 기반 실증 연구'를 공동으로 수행한다.
로볼루션과 동원F&B는 참치 원물과 같이 형태가 일정하지 않은 식품을 대상으로 이물질을 식별하고 제거할 수 있는 AI 휴머노이드 행동 모델을 개발하고 실제 생산 현장에서 성능을 검증할 계획이다.
참치 원물의 미세 잔골과 혈반, 껍질 등 비정형 이물질을 선별하는 작업은 원료 형태와 크기가 일정하지 않고 서로 겹쳐 있어 기존 정형화된 산업용 로봇으로 자동화하기 어려운 분야다.
이번 사업에서는 이러한 숙련 작업자의 선별 동작을 데이터화하고 휴머노이드가 학습하도록 해 식품 안전성과 생산성을 동시에 높이는 것을 목표로 한다.
사업에는 로볼루션의 모회사 뉴로메카의 휴머노이드 플랫폼 '나미(NAMI)'와 '에이르(EIR)'가 투입돼 현장 데이터 수집과 AI 행동 모델 고도화를 병행한다.
AI 휴머노이드에는 숙련 작업자의 동작 영상을 학습하는 영상 기반 모방 학습과 전문가가 휴머노이드를 직접 조작하며 데이터를 생성하는 원격 제어 기반 교정 학습을 함께 적용한다.
로볼루션과 동원F&B는 이를 통해 시각, 촉각, 음향 등 다양한 데이터를 결합한 멀티모달 학습 환경을 구축하고 참치 원물을 헤치거나 뒤집고 미세 이물을 집어내는 복합 동작을 휴머노이드가 수행할 수 있도록 AI 행동 모델을 개발할 계획이다.
원료와 이물질 식별에는 비전 AI와 RGB-D 카메라, 초음파 센서, 촉각 센서 등을 활용한다. 참치 원물 손상을 최소화하기 위한 식품용 소프트 그리퍼도 적용할 계획이다. 작업자가 근접한 환경에서 휴머노이드가 안전하게 작동할 수 있도록 작업자 인지 및 능동형 충돌 회피 알고리즘도 함께 검증한다.
식품 제조 현장의 습기와 잦은 세척, 염분 등 가혹한 환경에 대응하기 위한 하드웨어 개선도 추진한다. 현장 실증용 휴머노이드에는 방수·방진 커버링과 식품 가공용 위생 방수 재킷, 부식 방지 소재 등을 적용해 실제 생산라인에서의 내구성과 위생성을 확보할 예정이다.
윤경석 로볼루션 대표는 “휴머노이드의 식품 제조 공정 현장 적용 가능성을 검증하고 향후 선별뿐 아니라 검사·이송·포장 등 다양한 식품 제조 공정으로 적용 범위를 확대해 식품 제조 분야 휴머노이드 기술의 사업화 기반을 마련하겠다”고 말했다.
창원=노동균 기자 defrost@etnews.com
