최근 농업 분야에서는 수확 로봇의 활용을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 작물이 다른 작물이나 장애물 에 가려져 있는 경우 기존 객체 탐지 기법만으로는 작물의 정확한 영역 파악이 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 객체 자세 추정과 랜드마크 검출 기법을 적용하여, 가려진 작물의 영역을 복원하고 기하학적 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 실제 영상 기반 라벨링의 한계를 극복하기 위해 Unity 기반 가상환경에서 학습용 데이터 셋을 구축하였으며, 학습된 YOLO-Pose 모델을 활용하여 랜드마크를 검출하고 가려진 영역을 예측하였다. 이를 통해 작물의 위치 및 자세 정보를 정밀하게 파악할 수 있었으며, 향후 보다 정확한 작물 인식과 효율적인 수확 작업에 기 여할 수 있을 것으로 기대된다.

사과_수확_로봇의_비전_인식을_위한_가려진_객체의_위치_및_회전_정보_추정에_관한_연구(이지민).pdf