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오늘은 전자제어장치 핀 커넥터 검사에 최적화된 Automation Technology사의 3D 스캐너 C6 Compact Sensor 시리즈에 대해 소개해 드리겠습니다. Automation Technology는 독일의 3D 이미징 솔루션 전문 기업으로 20년 이상의 3D 센서 개발 및 산업 적용 경험을 바탕으로하는 글로벌 기업입니다. https://www.automationtechnology.de/cms/en/ 전자제어시스템 커넥터 핀 검사 일반적으로 한 대의 자동차를 완성하기 위해서는 보통 70-100개 이상의 MCU 기반의 분산처리형 전자제어장치(ACU, ECU)가 들어간다고 합니다. 해당 전자제어장치는 전원변환장치, 모터제어장치, 배터리관리시스템, 차량제어장치, 충전 컨트롤러, 안전 및 보안 시스템 등 다양한 기능이 정확하게 작동될 수 있도록 해야 하기 때문에 한 치의 불량도 허용할 수 없는 완성도 높은 전자제어장치가 장착되어야 합니다. 특히나 더 많은 전자제어장치가 필요한 전기차 수요의 급증으로 많은 공급업체에서 전자제어장치 컨텍터 핀 검사의 요구 또한 확대되고 있습니다. 제어장치 핀 커넥터 부분 - Image resource from Bosch motorsport 컨넥터 리드라고도 불리는 핀은 모듈간의 연결을 담당하기 때문에 규격에 맞는 완벽한 생산이 요구되고, 동시에 생산 라인에서 불량 검사는 필수입니다. 그렇다면 이러한 전자제어장치 커넥터 핀의 불량 유형은 어떤 것들이 있을까요? 핀의 불량은 크게 △ 핀 휨 △ 핀 잘림 △ 핀 과삽입 △ 핀 미삽입 △ 피치 등이 있습니다. Automation Technology사의 3D 스캐너 시리즈 Compact Sensor C6는 제어장치 커넥터 핀 검사에 최적화된 모델로 출시한 제품으로 일체형 커넥터부터, Pressfit을 사용한 커넥터까지 다양한 핀 검사를 빠르고 정확하게 수행하는 모델입니다. Automation Technology 3D Compat Sensor를 활용한 핀 커넥터 검사 Automation Technology 3D Compat Sensor를 통한 커넥터 핀 검사는 음영 지역을 최소화 할 수 있는 자체 기술이 있으며, 커넥터 핀의 유무 검사, 핀 단차, 휨 등의 불량 검사에 탁월한 성능을 보여줍니다. " Pre-Calibrated Compact 3D Sensor " C6 시리즈는 소형 사이즈 모델임에도 제품을 구성하는 기술들이 집약적으로 포함되어 있으며, 생산 시 요구되는 모든 캘리브레이션 작업을 진행 후 제작하기 때문에 추가적인 캘리브레이션 작업이 필요하지 않다는 점이 큰 특징입니다. " 공정 TACT TIME을 효과적으로 단축시키는 Multi Region 기술 " Automation Technology 3D Compact Sensor C6의 또 하나의 큰 장점은 바로 공정 시간(Tact Time)을 효과적으로 단축시킬 수 있다는 점입니다. Multi Region이라는 독자적 기술을 통해 측정하려는 영역을 지정하여 검사를 진행하고, 불필요한 영역을 제거하여 프레임레이트(fps)를 증가시키는 기술입니다. 대량으로 전자제어장치 핀 커넥터를 검사하는 라인에서 실제 검사 속도를 비교해본 결과, 불 필요한 영역을 제거했을 때 2배 가까운 빠른 공정 시간 단축이 될 수 있다는 점을 확인했습니다. " Advanced Triangulation Algorithms " Automation Technology 3D Compact Sensor C6 카메라는 보다 높은 품질의 3D 데이터를 얻기 위해 4개의 알고리즘을 사용하여 최적의 Peak값 위치를 설정할 수 있습니다. AT사의 Compact Sensor C6 시리즈는 다양한 커넥터 핀 검사 및 모든 어플리케이션에 적용 가능하도록 라인업이 구성되어 있습니다. 좀 더 자세한 사항은 화인스텍 홈페이지에서 확인 가능합니다. http://fainstec.com/main/product_view.asp?p_idx=5582
2023-09-22머신비전 시장은 사람의 눈을 대체하기 위한 산업 시장으로 이제는 신생 산업이 아닌 거의 모든 생산 현장에서 필수적인 요소로 자리잡았습니다. 세계의 머신 비전 시장은 2022년 135억 4,000만 달러에서 2023년에는 146억 6,000만 달러로, CAGR 8.3%로 확대했습니다. 2027년에는 CAGR 8.9%로 206억 4,000만 달러로 성장할 것으로 예상되고 있습니다. 꾸준한 성장성을 보이는 비전 시장에서 몇 해 전부터는 우리의 눈으로 볼 수 없는 가시광선보다 낮은 에너지를 갖는 단파 적외선 SWIR (Short-wavelength infrared)을 이용한 머신비전 카메라가 그 능력을 인정받아 시장에서 입지를 키워 나가고 있습니다. CQD Image Sensor - Emberion SWIR(단파 적외선) 스펙트럼은 1000-2000nm로서, 이 대역의 화합물인 InGaAs 기반의 이미지 센서가 탑재된 비전 카메라가 전체 시장의 대부분을 차지합니다. 하지만 비용 측면을 봤을 때 시장성에 한계가 있어 2020년대 초까지는 우주항공이나 군사 쪽에 활용되었습니다. 이에 여러 연구 기관에서 InGaAs 화합물을 대체하고 비용 효율적일 수 있는 새로운 소재 개발이 활발히 진행되었고 ‘양자제한 효과’를 이용하여 밴드갭(Bandgap)조절이 가능한 퀀텀닷(colloidal quantum dot, 이하 CQD)을 대안으로 내놓고 있습니다. <두 소재의 제작 방식> InGaAs SWIR 카메라는 말 그대로 광자학을 위한 특정 반도체의 제조에 사용되는 합금인 인듐(Indium), 갈륨(Gallium), 비소(Arsenide)로 만들어진 센서인 InGaAs 센서를 사용한 카메라입니다. 일반적으로 InGaAs 배열이 이듐 범프와 InP기판 사이에 위치하게 됩니다. CQD SWIR 카메라 또한 양자점(PbS또는 InAs 나노입자)이 포함된 CQ 필름을 실리콘 ROIC 웨이퍼 위에 스핀코팅 방식으로 입혀 제작된 센서를 사용한 카메라입니다. 두 소재를 활용한 SWIR 카메라 모두 단파 적외선 스펙트럼 파장영역을 감지하여 일반 카메라로 감지할 수 없는 영역에 대해 능력을 발휘합니다. InGaAs 센서 아키텍쳐. 출저: JAI 홈페이지 CQD 센서 아키텍쳐. 출저: Emberion 아래는 퀀텀닷(CQD) 소재와 InGaAs 소재의 SWIR 카메라가 커버할 수 있는 스펙트럼 영역 및 적용 가능한 분야입니다. 퀀텀닷 소재의 SWIR 카메라는 밴드갭 조절이 가능하여 SWIR뿐만 아니라 가시광선 영역(400-780nm) 영역에서도 활용이 가능한 비전 카메라입니다. InGaAs 소재의 SWIR 카메라는 기존 퀀텀닷 기반 이미지 센서를 탑재한 SWIR 카메라보다 스펙트럼 영역에 한계(1800-2000nm)가 있지만 확장된 InGaAs 이미지 센서(Extended InGaAs)를 통해 2000nm 이상의 대역에서도 활용이 가능합니다. SWIR 카메라의 핵심은 보이지 않는 것을 볼 수 있게 하는 기술입니다. SWIR 영역에서의 재료별Spectral Peaks에 대한 내용은 아래 이미지와 같습니다. 단파장 적외선 파장 범위안에서 SWIR 카메라의 역할은 투명하게 물체 내부를 확인할 수 있다는 점입니다. 즉, 비파괴 검사를 통해 여러 산업의 생산 공정을 크게 향상시킬 수 있습니다. InGaAs SWIR 카메라를 통한 반도체 실리콘 잉곳 검사. SWIR 영역대에서 완전 투명하게 나타난다. 출처 – Xenics(https://www.xenics.com/short-wave-infrared-cameras-in-semiconductor-inspection-applications/) CQD SWIR 카메라를 통한 반도체 실리콘 잉곳 검사. SWIR 영역대에서 투명성을 확보하여 잉곳 내부의 크랙을 감지할 수 있다. 출처 – Emberion(https://www.emberion.com/applications/) 많은 부분에서 공통점이 있지만 퀀텀닷과 InGaAs는 분명한 성능적 차이점을 보입니다. 우선 외부양자효율(EQE) 측면에서 차이가 있습니다. 아래 그래프를 보시면 InGaAs가 800-1600nm 구간에서는 확실이 양자효율이 높은 것을 볼 수 있습니다. 단, CQD 가 더 넓은 스펙트럼을 커버하기 때문에 400-800nm, 1600nm 이상의 더 높은 양자효율을 보입니다. 즉, SWIR 영역대에서 센서에 들어오는 광자가 전자로 전환되는 비율이 InGaAs 소재의 이미지 센서가 더 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 파장대별 외부양자효율비교 CQD VS InGaAs 출저 – Emberion Dynamic Range 측면에서 보면 어떨까요? 다이내믹 레인지는 카메라의 센서가 측정할 수 있는 최소 신호레벨(Temporal Dark Noise)부터 최대 신호 레벨(Saturation Capacity)까지의 비율을 나타냅니다. 수치가 높을수록 그레이스케일(Grey-scale)의 단계가 더 높은 이미지를 얻을 수 있는데 CQD SWIR 카메라가 InGaAs 기반보다 훨씬 더 높은 120dB 이상의 값으로 밝고 어두운 부분이 모두 존재하는 피사체를 촬영할 때 이미지를 더욱 세밀하게 취득할 수 있습니다. 같은 조건에서 촬영한 InGaAs, CQD 비교 사진입니다. 모노크롬 이미지를 기준으로 CQD 기반의 SWIR 이미지가 훨씬 더 세밀한 표현력을 보여줍니다. 출처 – Emberion 단파장 적외선 스펙트럼에서 필요한 파장대를 선택하여 비교해 보는 것도 좋은 방법입니다. 재활용 분류의 핵심인 플라스틱을 한 번 활용해 봤습니다. 4가지 다른 소재(PET, LDPE, PP, PS)의 플라스틱을 550nm, 1550nm, 1920nm 파장대에서 촬영한 결과를 보시면 LDPE 소재의 플라스틱이 1550nm에서는 PET, PS 소재와 별 다른 구별점을 찾기 힘들었지만 1920nm 영역에서는 확실하게 다르게 구분됨을 보입니다. 머신러닝 혹은 인공지능 시스템을 통한 분류(Classification)가 진행되어야 한다면 확실하게 구분될 수 있는 높은 파장대를 커버하는 CQD 소재의 SWIR 카메라가 효과적일 수 있습니다.
2023-08-23싱글 라인 스캔 카메라를 통한 가시광선과 SWIR 동시 이미징 디지털카메라 및 이미지 센서 기술의 지속적인 개발과 빠른 데이터 전송 인터페이스 및 첨단 컴퓨터 이미지 처리 알고리즘 덕분에 자동 비전 검사 시스템은 계속해서 더욱 정교하고 효율적으로 성장하고 있습니다. 제조 회사는 이러한 기술 개선을 기반으로 생산 프로세스를 가속하여 제조 효율성과 생산 수율을 향상할 수 있었습니다. 또한 카메라 기술의 발전으로 인해 제조 라인 전체에서 더 뛰어난 품질 검사 루틴이 가능해져 완제품을 더 높은 품질로 생산할 수 있게 되었습니다. 머신 비전 시스템에서 가장 많이 활용되는 이미징 기술은 약 400nm~700nm의 전자기 범위에서 가시광선을 감지하는 컬러 및 흑백 CMOS 센서가 탑재된 산업용 카메라입니다. 그러나 최근 몇 년 동안 머신 비전 업계에서는 약 1050nm~2500nm 사이의 단파 적외선(SWIR)을 감지할 수 있는 InGaAs(인듐/갈륨/비소) 센서 기술이 탑재된 카메라와 같이 가시광선 스펙트럼 외의 광자를 감지할 수 있는 산업용 카메라에 대한 관심이 높아지고 있습니다. SWIR은 재료와 상호 작용할 때 가시광선과는 다른 물리적 현상을 보입니다. SWIR은 재료의 분자와 상호 작용할 때 광자가 흡수되는 유기 및 비유기 재료로 더 깊이 투과할 수 있습니다. 흡수 수준은 재료의 화학 구조에 따라 달라집니다. 예를 들어 물 분자는 1,450-1,500nm 파장에서 높은 SWIR 흡수 수준을 가집니다. 따라서 SWIR 이미징은 과일 및 채소 검사와 같은 애플리케이션에 유용합니다. 조기 부패 및 멍이 있는 경우(일반적으로 수분 함량이 높은 부분) 카메라 이미지에서 높은 대비를 보이므로 SWIR 스펙트럼에서 더 명확하게 나타납니다. 이를 통해 이러한 결함이 있는 품목을 더욱 쉽게 식별하여 포장 전에 컨베이어 벨트에서 제거할 수 있습니다. SWIR 이미징을 유용하게 활용할 수 있는 또 다른 애플리케이션은 이물질을 감지하는 것입니다. 예를 들어, 식품 가공의 경우 돌, 금속 및 플라스틱과 같은 항목을 감지하여 효율적으로 제거해야 합니다. 농산물 일괄 검사의 경우 가시광선의 컬러 이미지로는 이물질을 식별하기 어려울 수 있지만 SWIR 이미지에서는 이물질이 식품보다 어둡게 보이기 때문에 소프트웨어 알고리즘 및 컨베이어 벨트의 분리 메커니즘을 통해 이물질을 제거할 수 있습니다. SWIR은 불투명한 플라스틱과 유리를 "투과"할 수 있어 포장 및 용기의 오염을 확인하고 내용물의 정확한 양이나 액체 또는 분말의 채움 레벨을 확인하는 데에도 사용할 수 있습니다. 새로운 R-G-B-SWIR 라인 스캔 카메라(SW-4010Q-MCL)를 사용하면 식품 용기 외부의 품질과 완성도를 검사하는 동시에 내부의 내용물을 확인할 수 있습니다. 반도체 품질 검사 스테이션의 경우, SWIR을 통해 실리콘을 "투시"하여 실리콘 웨이퍼의 표면과 표면 아래의 결함을 찾을 수 있습니다. 직물 및 목재 검사와 같은 애플리케이션의 경우, SWIR 이미징을 사용하여 염색된 직물이 다음 작업을 위해 충분히 건조되었는지 확인하거나 절단된 목재에 숨겨진 결함이 있는지 확인할 수 있습니다. 기타 애플리케이션으로는 플라스틱 폐기물 분류, 광물 분류, 배터리 검사, 농업/임업 애플리케이션 등이 있습니다. SWIR 카메라는 검사 프로세스의 효율성을 높일 수 있지만, 많은 머신 비전 애플리케이션에는 크기와 모양을 확인하고 개체의 색상 뉘앙스를 분석하고 라벨 또는 기타 인쇄물의 색상을 확인하기 위해 일반 가시광선을 활용하는 카메라가 여전히 필요합니다. 따라서 SWIR 이미징은 가시광선을 활용하는 일반적인 검사 루틴을 보완하는 기술이라고 할 수 있습니다. 많은 애플리케이션의 경우 품질 검사 요건을 충족하기 위해서는 동일 제조 라인에서 가시광선 및 비가시광선 이미징 기술을 함께 활용할 수 있어야 합니다. 기존에는 가시광선과 SWIR 또는 NIR을 활용하는 검사 스테이션에서 별도의 카메라, 조명, 렌즈 및 마운트를 사용하여 제조 라인을 따라 별도의 검사 단계를 진행해야 했기 때문에 셋업이 복잡하고 많은 비용이 들었습니다. 산업용 카메라 제조업체 JAI는 이 문제를 해결하기 위해 1대의 카메라로 가시광선과 SWIR 이미지를 동시에 촬영할 수 있는 새로운 멀티 센서 카메라 기술을 출시했습니다. JAI Sweep+ 시리즈의 최신 제품은 4,096 픽셀 해상도를 지원하는 CMOS 라인 센서 3개와 라인당 1,024 픽셀 해상도를 지원하는 추가 InGaAs 센서가 통합된 컬러 라인 스캔 카메라입니다. JAI의 새로운 멀티 센서 라인 스캔 카메라는 3개의 개별 CMOS 센서를 통해 적색, 녹색, 청색 가시광선을 동시에 캡처하고 InGaAs 기술을 기반으로 하는 4번째 센서를 통해 SWIR을 캡처합니다. 이 카메라는 첨단 카메라 내장 프리즘 기술과 이색(dichroic) 필터를 통해 입사광을 4개의 채널로 분할하여 3개의 CMOS 센서에서 적색, 녹색, 청색 가시광선을 동시에 캡처하고 InGaAs 센서를 통해 SWIR을 캡처합니다. 1개의 검사 스테이션으로 매우 미묘한 색상 차이를 확인하기 위한 이미지 데이터를 제공하는 동시에 SWIR 이미징 데이터를 통해 더욱 수월하게 숨겨진 결함이나 원치 않는 개체를 찾을 수 있습니다. 차트는 3개의 CMOS 센서(청색, 녹색, 적색)와 SWIR을 캡처하는 InGaAs 센서의 스펙트럼 응답을 보여줍니다. SWIR(노란색) 라인의 높이는 RGB 라인과 연관이 없습니다. 새로운 라인 스캔 카메라에는 RGB 출력을 HSI, CIE XYZ, sRGB, Adobe RGB와 같은 특정 색 공간으로 변환할 수 있는 내장 색 공간 변환과 같은 다양한 첨단 기능이 포함되어 있습니다. 이미지 밝기와 색상 밸런스를 개선하기 위해 R-G-B 및 SWIR 채널에 대한 노출 시간을 개별적으로 설정하여 파장대별로 광 축적 시간을 늘릴 수 있습니다. 또한 4개 채널에서 아날로그 및 디지털 이득을 각각 설정할 수 있습니다. 4096 픽셀 해상도로 설정된 경우 R-G-B 채널의 최대 라인 속도는 20kHz이며 SWIR 채널의 경우 1024 픽셀 해상도에서 39kHz입니다. R-G-B 채널의 기본 픽셀 크기는 7.5 x 7.5 µm, SWIR 채널의 기본 픽셀 크기는 25 x 25 µm입니다. 이 카메라에는 R-G-B 및 SWIR 센서의 FOV(Field-of-View)와 라인 속도를 동기화하기 위한 Xscale이라는 특수 픽셀 크기 조정 기능이 탑재되어 있습니다. 관심 영역(ROI) 설정과 Xscale 기능을 사용하여 RGB 센서의 픽셀 크기를 조정하면, RGB 센서의 센서 폭이 30.72mm에서 SWIR 센서와 동일한 25.6mm로 변경됩니다. 동시에 R-G-B 스캔 속도는 20kHz에서 SWIR 스캔 속도와 동일한 39kHz로 증가하게 됩니다.
2023-03-141. SWIR Camera 이미지 취득 예 가시광 , SWIR 영역에서의 이미지 비교 (투과로 촬영) 치간 브러쉬 (내부 와이어 확인) , 치석 제거기 (내부의 뾰족한 심부분)의 투과 (850~1,650nm) 치간 브러쉬 (내부 와이어 확인) 폴리에틸렌 내부의 와이어가 제대로 꽂혀있는지 확인이 가능함. 폴리에틸렌은 투과가능한 소재라고 추정됨 . 치석 제거기 (내부의 뾰족한 심부분) 투과되지 않아 내부의 칼날 부분이 확인되지 않음. 치석제거기는 투과되지 않는 소재가 사용 되었다고 추정됨. 반창고 (940~1,650nm) 종이패키지의 문자가 사라져 패키지 내부의 반창고가 확인 가능함. 얇은 종이의 경우 투과 가능, 문자도 색에 따라서는 투과가능하다고 추정됨. 컨넥터 (940~1,650nm) 컨넥터를 투과하여 백색 플라스틱 내부의 선이 누락된 부분을 확인함. 파장을 올릴수록 누락된 부분이 확실하게 보임. 쌀과 이물 검사 (940 ~ 1,650nm) 쌀은 검정색으로 다른 이물질은 (플라스틱, 고무 등) 은 하얗게 보이는 것을 확인함. 쌀은 빛의 흡수율이 높다고 추측됨. 플라스틱 케이스 , 플라스틱 패키지의 투과 (1,200 ~ 1,650nm) 플라스틱 케이스 플라스틱 케이스를 투과하여 내용물이 확인 됨. 비닐 (플라스틱) 봉지 1,2 비닐(플라스틱) 봉지를 투과하여 내용물이 확인됨. IC 카드의 내부 투과 (1,200 ~ 1,650nm) IC 카드 1, IC카드 2 IC카드가 투과되어 내부의 회로가 확인 됨. IC 카드 3 IC 카드 1,2와 비교했을 때 내부가 확인하기 어려웠음. 플라스틱 소재 및 코팅에 의한 IC 카드 내부의 회로는 투과하기 어려운 경우가 있다고 추정됨. 염화비닐 판 (미러) 투과 염화비닐 판 (미러)는 투과되지 않음. 미러는 반사하기 때문에 투과되지 않는 것으로 추정됨. 2. 가시광 , SWIR에서 취득영상을 비교 (반사로 촬영) Pattern wafer , Film wafer , Bare wafer 의 투과 (1,200 ~ 1,550nm) Pattern wafer 1,200 ~ 1,550nm 에서 표면의 패턴, 웨이퍼 안쪽에 설치된 차트를 확인함. Film Wafer Film wafer , Bare wafer 모두 안쪽에 설치된 차트를 투과하지 못함. Film wafer , Bare wafer는 Pattern wafer의 코팅 차이에 의해 투과하지 못한 것으로 추정됨 플라스틱 패키지 , 알루미늄 패키지 내부의 투과 (1,200 ~ 1,650nm) 플라스틱 패키지 3 외장을 투과하여 내용물 , 조미료가 들어있는 것을 확인함. 외장의 일러스트레이션 및 문자의 일부가 투과되지 않는 사실로부터 인쇄소재에 의해 투과하지 않는 경우가 있다고 추정됨. 알루미늄 패키지 외장이 투과되지 않아 내용물 확인이 불가능함. 봉지 안쪽에 코팅이 되어있어 반사되어 투과되지 않았다고 추정됨. 소금과 설탕 비교 (1,200 ~ 1,650nm) 소금은 하얗게, 설탕은 검게 보이는 것을 확인함. 설탕은 소금에 비해 빛 흡수력이 더 높다고 추정됨. 방향제 (백색의 탁한 액체)의 내용 확인 (870~1,050nm) 870nm 파장에서 액체 내부의 여과지를 확인함. 백색의 탁한 액체도 물과 같은 레벨의 빛을 흡수하는 것으로 보이며 1,200nm 이상이되자 검게 보임. 라벨제거제(액체), 오일, 물 비교 (1,200~1,650nm) 물은 1,200nm 이후 부터 검게 보이는 반면 오일과 라벨제거제는 투과됨. 라벨제거제 및 오일에 포함된 성분에는 빛을 흡수하는 정도가 낮다고 추정됨. 액체 풀, 간장 , 물 비교 (870~1,650nm) 870~1,000nm에서 간장은 투과되어 1,200nm 이후에는 검게 보임) 물과 액체 풀도 강장과 같이 1,200nm이후에는 검게 보임. 물과 액체 풀의 성분, 콩은 1,200nm이후 빛의 흡수율이 비슷해진다고 추정됨. 백색 스폰지에 부착된 수분 검출 (1,200 ~ 1,550nm) 수분을 흡수하고 있지 않는 부분은 흰색으로, 수분을 흡수하고 있는 부분은 검은색으로 보임. 1,450nm 부근에서 물이 검은색으로 보여 안쪽까지 수분 검출이 가능했음. Liquid Leakage(백색 뚜껑, 검은색 뚜껑) 비교 (1,200 ~ 1,550nm) 백색 뚜껑 백색 뚜껑에 부착된 물방울을 확인함. 1,200nm 이상의 경우 물이 검은색으로 보이는 것을 확인함. 검은색 뚜껑 1,200nm 이상의 경우 물이 검은색으로 보이기 때문에 뚜껑의 경우 Liquid leakage 검출이 어려움. 검은색 이외의 뚜껑의 경우 판별 가능할 것으로 추정됨. 사과의 상한 부분 검출 (1,200~1,550nm) 상한 부분이 컬러 이미지와 비교해 강조되어 보이는 것을 확인. 상한 부분에 수분이 모이기 때문에 1,450nm 부근에서 검은색으로 보이는 것으로 추정됨. 양배추 수분 검출(1,200 ~ 1,550nm) 양배추의 수분이 많은 부분이 1,200nm 이상의 파장대에서 확인됨. 3. 가시광 , SWIR 취득 이미지 비교 (IR조명 미사용) 인두의 열감지 가시광 영역의 카메라에서는 인두 선단이 하얗게 보이지 않음. SWIR 카메라에서는 인두의 선단이 하얗게 보임을 확인함(약 250ºC 이상의 적외선 검출) 안개 투과 가시광보다 파장이 길기 때문에 대기중의 미립자의 영향을 덜 받아 안개속의 대상물이 비교적 잘보임.
2022-11-091. 기능 소개 • AOI-Search 모드의 동적 버전. • 3D 실시간 이미지 취득 중에도 동작 • 경사면이 있는 물체 스캔 시 유용한 기능 • AOI OffsetY 값이 실시간으로 변경된다. • 경사면이 잇는 물체를 스캔하기 위해서는 넓은 영역의 AOI가 필요 • 2D Image 모드에서는 동작 불가 • 3D 모드에서만 사용 가능. • 실시간 적용 가능하며 P,I,D는 기본 값을 권장 (PID Controller에 관한 이론적인 내용은 링크 참고) 알고리즘(Algorithm) • Min(Minimum) • 레이저 라인이 AOI의 최소 위치에 배치. • Range • 레이저 라인의 최소, 최대 위치가 감지되고 평균 값으로 AOI 내에 배치. • Mean • 레이저 라인의 유효한 선이 감지되어 AOI 내에 배치. Column Evaluation Mask • AOI 너비가 센서 너비보다 작은 경우, 속도 증가를 위해 설정이 필요. • 가로 방향에 대한 Mask 설정. 2. 적용 과정 3DExplorer AOI-Tracking • AOI-Tracking 파라미터 설정. • AOI-Tracking 결과.
2022-10-27식물 그레이딩 그레이딩 장비에 식물등을 넣어 파라미터에 따라 등급을 나누는 어플리케이션으로 짧은 WD의 컴팩트한 장비에 적합한 제품은 VS-LDV 시리즈입니다. VS-LDV 시리즈 적용 사례 도입전 과제 - WD가 짧은 고정초점 렌즈+접사링을 사용하였으나 해상도가 낮아 만족스럽지 못함. - 광각렌즈 사용으로 왜곡이 생김. VS-THV-SWIR 평가와 선정 이유 - VS-LDV25로 짧은 WD 조건을 충족하며 해상도를 향상시켜줌. - 왜곡을 억제한 설계로 이미지 처리의 부담을 줄일 수 있게 됨. VS-LDV 시리즈 요약(이미지 클릭시 제품페이지로 이동) - 3.45um 해상도 - 초점거리 25, 35, 50, 75mm 총 4종의 라인업 - 짧은 WD를 요구하는 어플리케이션에 최적화 - C-Mount
2022-08-31실리콘 웨이퍼 얼라인먼트 두깨 측정 장치의 프로세스중 측정을 하기 전 실리콘 웨이터를 얼라인 하기 위해 추천드리는 제품은 VS-THV-SWIR 시리즈입니다. VS-THV-SWIR 시리즈 적용 사례 도입전 과제 - 웨이퍼의 뒷면을 보기 위함 - 가시광이 아닌 적외선을 사용하여 투과 시킨뒤 촬영을 하고 있었음. - 기존 렌즈는 밝기가 부족하여 검사 속도가 느림. VS-THV-SWIR 평가와 선정 이유 - 기존 텔레센트릭 렌즈보다 4배 정도 더 밝아져 문제 해결. VS-THV-SWIR 시리즈 요약(이미지 클릭시 제품페이지로 이동) - 1000~1600nm의 투과율 - 근적외선까지 대응 가능한 설계 - 1.1" & 1" 센서 대응 - 1.0x, 1.5x, 2.0x, 3.0x, 4.0x 총 5종의 라인업 - 전 제품 가변 조리개 대응 가능 - 전 제품 동축 조명 대응 가능
2022-08-31실리콘 웨이퍼 이물 검사 실리콘 웨이퍼에 패터닝 된 회로의 이상 및 이물질 검사의 정확도를 높이기 위한 제품은 VS-THV-SWIR시리즈입니다. VS-THV-SWIR 시리즈 적용 사례 도입전 과제 - 분해능을 높여 검사 정확도를 높이는 것이 목표. - 촬영 영역을 확대해 생산 속도를 높이는 것이 목표. VS-THV-SWIR 평가와 선정 이유 - 최신 고해상도 센서와 호환 가능하며 분해능을 개선함. - SWIR의 높은 투과율로 생산 속도 향상. VS-THV-SWIR 시리즈 요약(이미지 클릭시 제품페이지로 이동) - 1000~1600nm의 투과율 - 근적외선까지 대응 가능한 설계 - 1.1" & 1" 센서 대응 - 1.0x, 1.5x, 2.0x, 3.0x, 4.0x 총 5종의 라인업 - 전 제품 가변 조리개 대응 가능 - 전 제품 동축 조명 대응 가능
2022-08-31SWIR 파장에 대해 SWIR 파장에 대해 SWIR 이란? SWIR은 Short-Wave Infrared의 약자로 SWIR의 빛은 일반적으로 900nm - 1,700nm 사이로 NIR과 MWIR의 사이로 정의되지만 700nm - 2,500nm로 분류할 수도 있습니다. SWIR 파장의 범위 일반적인 카메라 센서에 쓰이는 실리콘 센서는 약 1,000nm 이상을 볼 수 없습니다. SWIR 이미징에는 SWIR 파장을 볼 수 있는 특별한 성분으로 제조된 센서가 필요합니다. InGaAs(Indium, gallium, arsenide-인듐, 갈륨, 비소) sensors는 SWIR 카메라에 사용되는 기본 센서로 SWIR 대역을 커버하면서 최저 550nm부터 최대 2,500nm까지 영역을 확장될 수 있습니다. SWIR을 사용하는 이유는? MWIR(Mid-Wave Infrared)이나 LWIR(Long-Wave Infrared)과 같이 사물 자체에서 방출되는 빛과는 달리 SWIR은 가시광선과 유사하게 물체에 반사되고 흡수됩니다. SWIR 전용 렌즈는 전용 파장 대역을 사용할 수 있도록 코팅 및 설계되어 있으며, SWIR을 사용하기 위해서는 반드시 SWIR 전용 렌즈를 사용해야 합니다. SWIR 광학계를 가시광선 렌즈로 사용하게 되면 낮은 품질의 이미지와 왜곡을 발생시킵니다. SWIR 파장은 유리를 투과할 수 있어 SWIR 전용 렌즈 및 광학 부품들은 가시광 광학설계와 동일한 기술을 사용해 제작이 됩니다. 그로 인해 타 파장대의 특수 렌즈보다 저렴하게 사용하실 수 있습니다. 안개, 연기, 특정 재료(ex. 실리콘)로 인해 가시광 빛에서 사용이 어렵거나 검사가 불가능한 상황에서 SWIR의 투과 성능을 사용해 투명하게 볼 수 있으며, 가시광에서 비슷하게 보이는 특정 색상과 물체들을 쉽게 구별할 수 있습니다. SWIR의 Application SWIR 애플리케이션은 회로 기판 검사, 태양전지 검사, 제품검사, 위조, 식품, 식별 및 분류, CCTV 등 다양한 용도에 사용할 수 있으며, SWIR 이미지의 장점은 가시광과 동일한 조건에서 촬영된 아래 이미지를 예로 들 수 있습니다. 회로검사 (출처 : www.vst.co.jp) 식품 검사 (출처 : www.jai.com) 다시 한번 강조 드리면, SWIR은 특정 파장 범위를 정해 그 파장에 적합한 부품으로 설계 및 코팅됩니다. SWIR에서만 검사 가능한 애플리케이션에서 사용하기 위해서는 SWIR로 설계된 카메라와 렌즈, 그리고 그 파장에 맞는 조명의 선택이 중요합니다. 화인스텍에서는 SWIR 파장의 효과를 극대화하실 수 있도록 사용 가능한 카메라, 렌즈, 조명을 어셈블리하여 공급합니다. SWIR 제품안내 구분 제조사 종류 시리즈 다운로드 Camera Xenics Area Scan Camera Bobcat Series 페이지 이동 Camera Xenics Line Scan Camera Manx Series 페이지 이동 Camera Jai Dual Line Scan Camera WA-1000D-CL 페이지 이동 Lens VS-Technology Telecentric Lens VS-THV SWIR Series 페이지 이동 Lens VS-Technology CCTV Lens VS-H-SWIR Series 페이지 이동
2022-07-18SWIR 카메라를 통한 머신비전 검사 예시 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 머신비전 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 오늘은 SWIR 카메라를 통한 머신비전 검사 예시에 대해 이야기 해보려고 합니다. 인터넷에도 자료가 많지 않아 작성하는데 어려움이 있었는데 저희 파트너사 Xenix에서 자료를 제공받아 포스팅 하겠습니다. 머신 비전 시스템 제조업체는 고객이 모든 종류의 생산 환경에서 품질 관리를 수행할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 오랫동안 일반 Area Scan 카메라에 의존해 왔습니다. 하지만 최근에 SWIR 라인 스캔 카메라의 해상도가 개선되고 가격이 떨어짐에 따라 SWIR 카메라가 제공하는 고유의 장점을 활용하는 새로운 검사 시스템이 많이 개발되고 있습니다. SWIR 카메라는 일반적으로 900~2500nm 사이의 파장대로 일반 카메라로는 확인할 수 없는 파장 특성을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 과일과 채소를 분류하고 이물질이 음식과 섞여서 포장된 것을 감지하는 것에 탁월합니다. 고객이 냉동 완두콩을 검사하여 이물질이 없는지 확인해야 하는 농산물 유통 업체라고 가정하겠습니다. 완두콩과 모양, 크기 및 색상이 비슷한 작은 플라스틱 조각이 있는 경우 가시광선을 사용하는 일반 머신 비전 영상으로는 찾아낼 수 없습니다.. 그러나 SWIR 조명은 물에 강력하게 흡수되므로 수분 함량이 높은 냉동 완두콩은 검사 시 이미지에서 완두콩은 매우 어둡게 나옵니다. 수분 함량이 거의 없거나 전혀 없는 플라스틱 조각은 빛을 반사하게 되고 완두콩들 사이에서 돋보이게 되며, 분류기는 공기 제트를 사용하여 파일에서 플라스틱 조각을 걸러낼 수 있습니다. (그림 1 참조) 그림 1. 전형적인 분류 설정에서, 물체는 광원과 SWIR 카메라를 지나 떨어지며, 신속하게 이물질을 식별한 다음, 에어건에 의해 분류됩니다. (Tomra. 이미지 제공) 다른 예로는, 광전지 산업 또한 SWIR 센서의 특성으로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 태양 전지 어레이에 들어가는 실리콘 웨이퍼의 내부 결함은 햇빛을 전기로 변환 시켜주는 효율을 심각하게 손상시킬 수 있습니다. 하지만 일반 카메라로는 가시광선을 통해 웨이퍼 표면 만 볼 수 있습니다. 하지만 SWIR 파장에서 웨이퍼는 투명하게 보입니다. 이를 통해 정상적인 육안 검사에서 보이지 않았던 균열을 찾을 수 있습니다. SWIR 라인스캔 카메라 Line Scan 카메라와 Area Scan 카메라의 주요 차이점은 이름에서도 찾을 수 있습니다. Line Scan 카메라 센서는 1행에서 많게는 256행으로 구성되어 스캔 되는 물체의 좁은 선을 이어 붙여 이미지화하는 반면, Area Scan 카메라는 각 프레임에서 훨씬 더 큰 영역을 캡처합니다. 각 픽셀은 물체에서 빛을 흡수하여 전하로 변환하고, 인접한 선은 전체 물체의 이미지에 합산됩니다. 그렇게 하려면 스캐너나 물체가 움직여서 다른 섹션이 센서의 FOV 내에 들어와야 합니다. 이러한 이동으로 볼 때, Line Scan 카메라가 검사 환경에서 컨베이어 벨트를 따라 이동하거나 분류 대상 물체가 통으로 떨어지는 생산 환경에 적합합니다. 예를 들어 과일과 채소는 일반적으로 탐지기를 지나가는데, 이러한 응용 프로그램에는 모션이 포함되어 있기 때문에 Area Scan 카메라에서는 모션으로 인해 생성된 이미지가 흐리게 표시되는 것을 확인할 수 있습니다. Line Scan 이미지는 Area Scan 이미지보다 결함이 있는 픽셀을 포함할 가능성이 적어 원하는 결함있는 픽셀을 숨길 수 있으며 저렴한 가격으로 우수한 해상도를 제공합니다. SWIR 카메라를 선택하는 방법 애플리케이션에 SWIR 이미징을 적용할지 여부를 결정할 때 SWIR 파장에서 눈에 띄는 물체인지를 아는 것이 중요합니다. 라벨 및 바코드와 같은 마킹 검사와 같은 애플리케이션에서는 일반 Area Scan 이미징이 훨씬 저렴한 비용으로 더 나은 작업을 수행하므로 IR 조명을 사용할 필요가 없습니다. 필요한 SWIR 파장을 아는 것이 셋업에 중요한 경우가 많습니다. 어떤 파장이 가장 적합한 지는 용도에 따라 다릅니다. 수분 함량을 기준으로 하는 식품 분류의 경우 사용되는 일반적인 파장은 1450nm이며 물에 매우 강력하게 흡수됩니다. (그림 2 참조) 다른 식품 검사 애플리케이션에는 다른 파장이 필요할 수도 있습니다. SWIR 카메라는 육류의 지방 함량 또는 사과의 타박상과 같은 식품의 여러 측면을 식별하여 주변 영역과 다르게 빛을 반사하거나 흡수하는 데 사용될 수 있습니다. 물고기가 얼마나 신선한 지 측정할 수 있으며, 이물질을 찾는 애플리케이션에도 용이합니다. 예를 들어 분유를 오염시키는 것으로 밝혀진 산업용 화학 물질인 멜라민은 SWIR 조명에서 더 잘 보일 수 있습니다. 그림 2. 가시광선 이미지(오른쪽)에서 다양한 냉동야채(이미지 윗부분)는 다양한 포장지 및 기타 이물질과 모양과 색상이 비슷합니다. SWIR 이미지(왼쪽)에서 음식물은 IR 파장을 흡수하고 이물질은 이를 반사하여 한눈에 그 차이를 알 수 있습니다. (Tomra. 이미지 제공) 오늘날 일반적인 SWIR 카메라는 900-700nm의 빛에 민감한 인듐-갈륨-비소로 만들어진 검출기를 사용합니다. 그러나 일부 애플리케이션에서는 2000~2500nm의 파장이 필요하며, 이를 확장된 SWIR(Extended SWIR)이라고도 부릅니다. 예를 들어, 광산 산업은 때때로 파장이 바뀌기 때문에 특수 제작된 검출기를 필요로 합니다. 실리콘 웨이퍼 검사는 특정 파장이 사용되지 않습니다. 실리콘은 1200 nm 이상의 파장에서 투명하게 보이므로 1200nm 이상에서는 작동합니다. 물론, 작은 결함을 발견하려면 높은 해상도와 종종 고배율이 필요하며, 파장이 짧을수록 해상도가 높고 감지할 수 있는 결함이 작습니다. 시스템의 해상도는 애플리케이션과도 일치해야 하며 시스템 디자이너는 스캐너의 FOV와 찾고자 하는 입자 또는 결함의 크기를 고려하여 이를 파악할 수 있습니다. 일반적으로 과일과 채소에서 이물질을 찾는 애플리케이션에서는 512 픽셀 카메라로도 충분할 수 있습니다. 실리콘 웨이퍼 검사의 경우, 찾는 결함이 더 작으므로 분해능이 높아야 합니다. 그림 3. SWIR 이미징은 실리콘 웨이퍼 표면 아래의 매우 작은 균열을 감지할 수 있습니다. (그림 3 참조) 이러한 시스템에는 2048 픽셀 카메라가 필요할 수 있습니다. 웨이퍼에서 더 작은 결함을 발견하기 위한 비교적 새로운 기술 중 하나는 투과와 반사의 조합인 "transflection"이라는 접근법입니다. 웨이퍼 내부에서 짧은 거리를 투과 한 빛이 반사되고, 도중에 균열에 그림자가 생기면, 그림자 자체가 균열 자체보다 커지며 쉽게 발견할 수 있습니다. 출저: XENICS SWIR Area Camera 모델 센서 CCD/CMOS Mono/Color 메가 해상도 이미지 서클 셀사이즈 프레임 인터페이스 마운트 Bobcat-320-GigE InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 GIGE C Bobcat-320-GigE Gated InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 400 GIGE C XSW-320- GigE [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 GIGE C Bobcat-640-GigE InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 GIGE C XSW-640- GigE [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 GIGE - XCO-MCT 640-GIGE MCT CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 105 GIGE TBD XCO-InSb 640-GIGE InSb CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 320 GIGE TBD Serval-640-GigE Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 50 GIGE Fixed Lens Tigris-640-MCT-GIGE MCT CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 117 GIGE TBD Tigris-640-InSb-GIGE InSb CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 357 GIGE TBD Gobi-640-GigE Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 50 GIGE TBD XTM-640-GigE Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 9 GIGE - Bobcat-320-CL InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 CAMERALINK C Bobcat-320-CL Gated InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 400 CAMERALINK C XSW-320- CL [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 CAMERALINK C Bobcat-640-CL InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 CAMERALINK C Cheetah-640-CL InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 444 CAMERALINK C Cheetah-640CL TE3 InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 111 CAMERALINK C XSW-640- CL [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 CAMERALINK - Xeva-1.7-320 InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 60 CAMERALINK C Xeva-1.7-320 TE3 InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 60 CAMERALINK C Xeva-1.7-320 VisNIR InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 60 CAMERALINK C Xeva-1.7-640 InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 25 CAMERALINK C Xeva-2.5-320 TE4 InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 100 CAMERALINK C Xeva-2.35-320 TE4 InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 100 CAMERALINK C XCO-MCT 640-CL MCT CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 105 CAMERALINK TBD XCO-InSb 640-CL InSb CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 320 CAMERALINK TBD Tigris-640-MCT-CL MCT CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 117 CAMERALINK TBD Tigris-640-InSb-CL InSb CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 357 CAMERALINK TBD Gobi-640-CL Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 50 CAMERALINK TBD XTM-640-CL Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 9 CAMERALINK - XSW-320- Samtec [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 ANALOG C XSW-320- Analog [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 ANALOG C XS-1.7-320 [XS Base] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 60 ANALOG C XS-1.7-320 [XS Analog] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 50 ANALOG C XS-1.7-320 [XS Trigger] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 100 ANALOG C XSW-640- Samtec [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 ANALOG - XSW-640- Analog [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 25 ANALOG - XTM-640-Analog Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 9 ANALOG - SWIR Linescan Camera 모델 센서 CCD/CMOS Mono/Color K 해상도 이미지 서클 셀사이즈 라인레이트 인터페이스 마운트 Lynx-1024-SQ-GigE InGaAs CMOS Mono 1 1024 x 1 2/3" 12.5 x 12.5 40 GIGE F, C Lynx-2048-SQ-GigE InGaAs CMOS Mono 2 2048 x 1 25.6mm 12.5 x 12.5 10 GIGE F, C Lynx-512-SQ-GigE InGaAs CMOS Mono 0.5 512 x 1 2/3" 25 x 25 40 GIGE F, C Lynx-2048-R-GigE InGaAs CMOS Mono 2 2048 x 1 1.1" 12.5 x 250 10 GIGE F, C Lynx-1024-R-GigE InGaAs CMOS Mono 1 1024 x 1 1" 12.5 x 250 40 GIGE F, C Manx-512-SQ-CXP InGaAs with CTIA ROIC CMOS Mono 0.5 512 x 1 1/3" 12.5 x 12.5 260 COAXPRESS M42, F Manx-1024-SQ-CXP InGaAs with CTIA ROIC CMOS Mono 1 1024 x 1 2/3" 12.5 x 12.5 260 COAXPRESS M42, F Manx-2048-SQ-CXP InGaAs with CTIA ROIC CMOS Mono 2 2048 x 1 25.6mm 12.5 x 12.5 260 COAXPRESS M42, F Lynx-1024-SQ-CL InGaAs CMOS Mono 1 1024 x 1 2/3" 12.5 x 12.5 40 CAMERALINK F, C Lynx-2048-SQ-CL InGaAs CMOS Mono 2 2048 x 1 25.6mm 12.5 x 12.5 10 CAMERALINK F, C Lynx-512-SQ-CL InGaAs CMOS Mono 0.5 512 x 1 2/3" 25 x 25 40 CAMERALINK F, C Lynx-2048-R-CL InGaAs CMOS Mono 2 2048 x 1 1.1" 12.5 x 250 10 CAMERALINK F, C Lynx-1024-R-CL InGaAs CMOS Mono 1 1024 x 1 1" 12.5 x 250 40 CAMERALINK F, C
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