세종대 연구팀, 초분광·AI 결합 '계란 이물질 비파괴 검출'
900~1700nm 초분광 카메라 및 로지스틱 회귀 모델 적용
세종대학교는 심순미 식품생명공학과 교수 연구팀이 농촌진흥청 국립농업과학원 연구진과 함께 초분광 영상(HSI)과 머신러닝을 활용한 이물질 비파괴 검출 기술의 가능성을 확인했다고 9일 밝혔다.
이번 연구는 농촌진흥청 '농업과학기술 공동연구개발사업'의 지원으로 수행됐으며, 연구 결과는 식품 품질·안전 분야 국제 학술지 'Quality Assurance and Safety of Crops & Foods'에 게재됐다.
계란 가공식품 제조 과정에서는 달걀껍데기 외에도 종이, 비닐, 플라스틱, 고무, 나뭇가지, 금속 조각 등 다양한 이물질이 혼입될 수 있다.
특히 식품과 색상이 유사한 이물질은 육안이나 기존 컬러 영상만으로는 구분이 어려워 제품 손상 없는 정밀 검사 기술이 요구된다.
연구팀은 900~1700nm 파장 범위 초분광 카메라를 이용해 달걀 표면의 분변 오염과 계란말이·오믈렛에 투입된 7종 이물질의 빛 반사 특성을 분석했다. 이어 분광각 매퍼(SAM)로 이물질 위치를 시각화하고, 부분최소제곱 판별분석(PLS-DA)과 로지스틱 회귀 머신러닝 모델 등을 통해 이물질 존재 여부를 판별했다.
분석 결과, 달걀 표면 분변 오염을 대상으로 한 로지스틱 회귀 모델은 시험 데이터에서 100%의 분류 정확도를 기록했다. 또 계란말이 내 개별 이물질 검출에서는 PLS-DA 모델의 시험 데이터 민감도가 종류에 따라 99.87~100%로 나타났다. 통제된 환경의 5겹 교차검증에서도 로지스틱 회귀 모델의 평균 ROC-AUC가 계란말이 1.000, 오믈렛 0.993을 기록하며 높은 구별 능력을 입증했다. 다만 이는 통제된 실험 환경에서 확보한 영상·픽셀 데이터를 분석한 결과다.
이번 성과는 식품을 자르거나 손상시키지 않고도 빛 반사 특성 차이를 이용해 다양한 이물질을 감지할 수 있음을 입증했다는 점에서 의의가 있다.
