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SWIR(Short-wave infrared)이란? SWIR은 Short-Wave-Infrared 파장을 뜻합니다. SWIR 파장은 일반적으로 900nm에서 1700nm의 범위에 해당하며, 인프라레드(적외선) 스펙트럼 중 중간 파장대입니다. SWIR은 긴 파장에 의해 특정 대기 입자를 투과하는 가시광 대역과는 차별화된 고유한 물리적 특성을 지니며, 야간 레이저 검사, 자율주행 자동차를 위한 LiDAR 센서 기술, 스마트팩토리, 국방 및 방위 산업, 식품 검사 등의 다양한 산업 및 응용 분야에 활용되고 있습니다. SWIR 파장 반도체 산업에서의 SWIR 어플리케이션 반도체 산업은 컴퓨터, 스마트폰, 자동차, 의료 기기 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 하며, PC 또는 모바일 장치용 프로세서 및 메모리 집적 회로부터 태양 전지에 이르기까지 폭넓은 응용 분야를 다룹니다. 반도체 산업에서 SWIR 카메라는 미세한 결함과 불량을 정확하게 탐지하여 제조 공정의 정밀도를 높이고, 불량률을 줄이며 제품 신뢰성을 향상시키는 데 중요한 도구로서, 품질 보증과 결함 분석을 수행합니다. 1. 실리콘 잉곳 및 브릭 검사 (Silicon ingot and brick inspection) SWIR 카메라로 촬영한 잉곳 사진 반도체 산업에서는 결정질 실리콘 잉곳이나 브릭을 검사하기 위해 SWIR InGaAs 카메라가 널리 사용됩니다. 실리콘(Si) 물질은 1150nm 이상의 긴 파장을 흡수하지 않는 특성이 있습니다. 가시광선은 파장이 짧아서 에너지가 높아 실리콘에 쉽게 흡수되지만, SWIR 파장은 길어서 에너지가 낮고, 실리콘에 흡수되지 않기 때문에 잉곳 내부의 불순물과 결함을 감지하기에 적합합니다. 잉곳 내부의 불순물은 잉곳이 웨이퍼로 가공될 때 생산 장비에 손상을 줄 수 있기 때문에 SWIR 카메라는 이러한 손상을 예방하고 더 높은 효율성과 원활한 생산 프로세스를 보장하는 중요한 장비입니다. *결정질 실리콘 : 실리콘 원자들이 규칙적으로 배열된 형태의 실리콘 2. 웨이퍼 및 다이 검사 (Wafer and die inspection) SWIR 카메라로 촬영한 Si 내부의 다이싱 손상 확인 SWIR 카메라는 실리콘이 투명하게 보이는 단파 적외선 파장을 활용하여 반도체 웨이퍼와 다이의 내부 결함을 감지하는 데 매우 효과적입니다. 이 기술은 비파괴 검사로, 웨이퍼 내부의 파티클, 균열, 그리고 접합 불완전성을 정확하게 식별할 수 있습니다. 또한, 웨이퍼 다이싱 과정에서 발생하는 미세한 균열까지 감지하여 생산 장비의 손상을 방지하고, 전체 생산 공정의 품질을 크게 개선할 수 있습니다. * 다이 : 집적 회로 칩 SWIR 카메라로 촬영한 밀봉 불량 MEMS 제조에서는 밀봉 검사, 결함 감지, 치수 측정 등 다양한 품질 검사를 수행하며, WLP 공정에서는 TSV와 금속 범프의 적층 집적 회로의 품질 평가에 활용됩니다. * MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) : 미세 전자 기계 시스템을 의미 * WLP(Wafer Level Packaging) : 실리콘 웨이퍼에 구멍을 내고 LED 칩을 넣어 패키징하는 방식 3. 광자 방출 (Photon emission) SWIR 카메라로 촬영한 칩 레이아웃 이미지에 중첩된 광자 방출 이미지 광자 방출(Photon Emission)은 전자가 높은 에너지 상태에서 낮은 에너지 상태로 전환될 때 발생하며, PEM(Photon Emission Microscopy)은 이를 감지하여 마이크로전자 소자의 결함을 찾아내는 기술입니다. 실리콘 CCD 카메라는 실리콘의 밴드갭을 넘는 에너지 전이에 대한 광자 방출을 관찰하는 데 효과적입니다. 그러나 SWIR 카메라는 실리콘 CCD 카메라가 감지하지 못하는 하위 밴드갭 방출까지 관찰할 수 있어, 결함 탐지에 더욱 효과적입니다. *밴드갭 : 반도체 물질에서 전자가 이동할 수 있는 두 에너지 레벨 사이의 에너지 차이 위에서 설명한 반도체 산업에 적용될 수 있는 Xenics의 SWIR 카메라 중, 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 BOBCAT 제품에 대해 소개해 드리겠습니다. Xenics는 적외선 센서 및 카메라를 전문적으로 개발 제조하는 기업입니다. SWIR InGaAs 이미지 센서 및 카메라 개발을 목표로 IMEC에서 독립하여 설립된 Xenics는 SWIR 및 LWIR 대역의 적외선 센서와 카메라를 직접 설계하고 제조하여 차별화된 기술력과 자체 생산 시설을 갖추고 있습니다. 또한 다양한 비전 컴포넌트 시스템과 쉽게 통합될 수 있도록 설계하여 장착 및 작동이 쉬운 작고 가벼운 디자인을 제공하며, 다양한 카메라 시리즈들은 다양한 산업에서 최고의 검사 솔루션을 목표로 활용되고 있습니다. BOBCAT 640 Xenics의 BOBCAT 640 카메라는 고성능의 소형 SWIR 카메라로, SWIR 범위에서 전문적인 품질 검사와 고온 공정 제어에 최적화되어 있습니다. Camera Link와 GigE Vision 인터페이스를 제공하며, 경량 설계와 함께 낮은 노이즈 및 높은 전력 효율성의 특징을 가지고 있습니다. BOBCAT 640은 자체 개발된 온도 안정화 InGaAs 탐지기를 기반으로 640x512 픽셀 해상도를 제공하며, 레이저 빔 분석 및 실리콘 반도체 재료 내부의 결함 조사에 적합합니다. 빛의 파장에 따른 BOBCAT InGaAs센서의 양자 효율 변화 BOBCAT에 탑재된 InGaAs 센서는 보편적인 SWIR 파장 영역대에서 높은 양자 효율을 보입니다. 이는 낮은 노이즈 달성을 가능하게 합니다 Xenics SWIR InGaAs Sensor BOBCAT 640 주요 특징 Specifications Application 실리콘 잉곳 및 브릭 검사, 웨이퍼 및 다이 검사, 태양광 웨이퍼 검사 등 반도체 분야 외에도 BOBCAT 640 는 에 적용될 수 있습니다. Visible vs SWIR 비교 사진 가시광선 카메라는 인간의 눈으로 볼 수 있는 파장 범위(약 400~700nm)를 사용하지만, SWIR 카메라는 900~1700nm의 파장을 사용하기 때문에, 가시광선 카메라로는 볼 수 없는 물체나 특성을 감지할 수 있습니다. * 제약 검사 : Visible vs. SWIR * SWIR 카메라는 알약 내부의 불순물이나 결함을 감지하여 품질 관리를 강화합니다. * 종이의 습기 감지 : Visible vs. SWIR * SWIR 카메라는 종이 내부의 습기 함량을 감지하여 종이 제조 과정에서 품질을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. * 식품 품질 검사 : Visible vs. SWIR * SWIR 카메라는 식품 내부의 성분 변화나 신선도를 감지하여 안전하고 신선한 제품 제공에 중요한 역할을 합니다. Xenics는 BOBCAT 시리즈를 포함한 다양한 SWIR 카메라 라인업을 제공하여, 산업용 비전 시스템, 품질 검사, 과학 연구, 그리고 보안 분야에서 최적의 성능을 발휘할 수 있는 다양한 선택지를 제공합니다. Xenics SWIR 카메라 비교 Xenics의 SWIR 카메라들에 대해 자세한 사양이나 제품 구매 및 상담을 원하신다면 화인스텍을 방문해주시기 바랍니다.
2024.09.10Teledyne FLIR는 머신 비전과 비즈니스 응용 분야를 위한 카메라 솔루션의 선두주자로서, 업계를 선도하는 혁신적인 기술을 제공합니다. 특히 고해상도 열화상 카메라와 머신 비전 카메라에서 뛰어난 성능을 자랑합니다. Teledyne FLIR에서 새롭게 출시된 Dragonfly S 시리즈는 탁월한 해상도와 유연한 구성 옵션을 갖추어 생명 과학 기기부터 공장 자동화에 이르는 다양한 산업에서 신뢰받는 비전 솔루션으로 자리 잡을 것으로 기대됩니다. Teledyne FLIR는 이러한 최첨단 카메라 기술을 통해 시각적 데이터의 정확성과 효율성을 더 향상시키고 있습니다. Sony, Onsemi, Teledyne e2v의 CMOS 센서 옵션과 페어링 하는 Dragonfly S는 임베디드 및 핸드헬드 장치 애플리케이션을 포함한 다양한 용도에 적합한 머신비전 카메라입니다. * 임베디드 : 특정 기능을 수행하기 위해 기계나 장치에 내장된 컴퓨터 시스템 * 핸드헬드 : 장치는 사용자가 손에 들고 직접 조작할 수 있는 모바일 장비 < DRAGONFLY S Series 특징 > 1. 컴팩트하고 가벼운 디자인 핸드헬드 또는 임베디드 장치에 적합한 컴팩트하고 가벼운 디자인을 갖추고 있으며, 케이스형 모델은 Class B EMC 안전 기준을 준수합니다. * Board Level Size : 27mm x 27mm x 9.5mm Weight : 5 grams * Cased Size : 29.5mm x 29.5mm x 18.1mm Weight : 25 grams * Partial Cased Size : 29.5mm x 29.5mm x 17.5mm Weight : 17 grams Lens mount and USB locking bracket available as accessories 2. 다양한 렌즈 마운트 호환 가능한 모듈화 Dragonfly S 카메라는 이미지 애플리케이션 개발 초기 단계에서 필요한 모듈화된, 컴팩트하고 가벼운 카메라의 필요를 충족시키기 위해 설계되었습니다. 이 카메라는 대규모 제조, 대량 기반 애플리케이션 및 다중 카메라 시스템에 적합합니다. 3. 신뢰성 있는 이미지 전달 온보드 이미지 버퍼링* 기능 덕분에, 모든 이미지 프레임이 신뢰성 있게 호스트 CPU로 전송됩니다. 이를 통해 안정적인 이미지 전달을 보장합니다. * 온보드 이미지 버퍼링 : 내장된 메모리를 사용하여 이미지 데이터를 임시로 저장하는 기능 4. 비용 효율성 Dragonfly S 카메라는 모듈화된 설계와 유연한 구성 옵션을 통해 사용자 맞춤형 솔루션을 제공하며, 성능 최적화와 표준화된 부품 사용으로 비용 효율성을 극대화합니다. 이외에도 Dragonfly S 카메라는 다음과 같은 기능들이 있습니다. * 이미지 CRC(순환 중복 검사, Cyclic Redundancy Check) : 데이터 전송이나 저장 중 발생할 수 있는 오류를 감지하여 이미지의 무결성을 확인하는 방법 < DRAGONFLY S Series 적용 분야 > Teledyne Dragonfly S Series는 높은 성능과 유연성을 제공하여 전문적인 비디오 캡처 및 처리 요구에 적합한 솔루션입니다. 임베디드 및 핸드헬드 애플리케이션에 활용될 수 있습니다. 1. 검안경 [ Ophthalmoscopy ] Dragonfly S는 검안경 장비에 내장되어 고해상도 이미지를 통해 정밀한 안과 검사를 지원하며, 뛰어난 센서 성능으로 세밀한 눈 검사와 정확한 진단이 가능합니다. 또한, 핸드헬드 장치에 적용되어 진료 현장에서 실시간으로 고화질 이미지를 제공함으로써 검사의 효율성과 진단 정확도를 높입니다. 2. 생체 인식 키오스크 솔루션 [ Biometrics Kiosk Solutions ] Dragonfly S를 생체 인식 키오스크에 통합하면 지문, 얼굴, 홍채 인식 데이터를| 고해상도로 캡처하고 분석하여 보안성과 사용자 편의성을 높입니다. 또한, 이동형 장비에 적용 시 손쉽게 이동이 가능하면서도 신뢰성 있는 생체 인식 기능을 제공합니다. 3. 자동 광학 검사 (AOI) [ Automated Optical Inspection ] 자동 광학 검사 장비에 Dragonfly S를 내장하여 생산 공정에서 PCB, 반도체, 기타 부품의 결함을 자동으로 감지하고 분석할 수 있습니다. 이는 품질 보증과 결함 검출의 정확도를 높입니다. 작업자가 직접 장비를 들고 부품의 결함을 검사할 수 있는 장비로, 이동성과 유연성을 제공하며 현장에서 빠르게 결함을 식별하고 수정할 수 있습니다. 이 외에도 Dragonfly S 카메라는 모바일 로봇에 통합되어 환경 인식과 내비게이션을 지원하며 고해상도 이미지와 신뢰성 있는 데이터 전송 기능으로 자율적 작동과 장애물 회피를 돕습니다. 또한 3D 스캐닝 시스템에 Dragonfly S를 통합하면 고해상도의 3D 모델을 생성하여 산업 디자인, 품질 검사, 리버스 엔지니어링 등 다양한 분야에 활용됩니다. 마지막으로 비전 기반 모니터링 시스템에 통합되어 고정된 위치에서 지속적인 모니터링을 수행하며, 신뢰성 있는 이미지 전송과 분석 기능으로 시스템 상태를 효율적으로 관리합니다. 즉, 이동 중에도 실시간 모니터링과 데이터 수집이 가능해, 현장 작업 중 고해상도 이미지를 제공하고 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. Dragonfly S는 다양한 센서와 카메라 기술을 지원하여, 위와 같이 다양한 애플리케이션에서 탁월한 성능과 효율성을 제공합니다. < SPECIFICATIONS > * DR-U3-50Y2M/C 기준 * 값은 비닝(binning) 모드와 비닝이 없는 모드 모두에서 동일합니다. < Modular Product Configuration > Chroma , USB Connectot, Lens Mount, Case or Bracket Dragonfly S 시리즈는 다양한 모듈화된 구성 옵션과 교체 가능한 렌즈 마운트를 제공하여 사용자의 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. 또한, 내구성이 뛰어난 알루미늄 케이스와 내장형 히트 싱크로 안정적인 성능을 보장하며, 후면 및 측면의 USB 포트와 6핀 GPIO를 통해 유연하고 신뢰성 있는 연결을 지원합니다. Dragonfly S 시리즈는 핸드헬드, 임베디드, 그리고 멀티 카메라 시스템에 모두 적합한 뛰어난 성능을 제공합니다. 모듈화된 설계와 유연한 구성 옵션 덕분에 다양한 요구 사항에 맞춰 손쉽게 설치할 수 있으며, USB3 인터페이스를 통해 간편하게 연결하고 관리할 수 있습니다. 소형 및 경량화된 디자인으로 비용 효율성까지 갖추어, Dragonfly S Series는 다양한 산업 및 연구 분야에서 매우 실용적인 선택이 될 것입니다. Teledyne FLIR 사의 Dragonfly S Series에 대해 더 자세히 알고 싶거나, 제품 구매 및 상담을 원하신다면 화인스텍을 방문해주시기 바랍니다.
2024.08.19타이어는 차량의 안전성과 성능에서 핵심적인 역할을 하며, 제조 과정에서의 품질 관리가 필수적입니다. 이 과정에서 산업용 3D 스캐닝 기술은 일관된 기준으로 타이어를 검사하여 결과의 신뢰성을 높이고 체계적인 품질 관리를 지원합니다. 3D 카메라를 통한 타이어 생산 공정에서의 검사는 정밀한 품질 관리, 불량 제품 식별, 생산 효율성 향상, 그리고 제조 표준 규격 준수에 필수적입니다. 특히, Photoneo의 PhoXi 3D Scanner는 타이어의 외관 검사, 내부 구조 검사, 균형 검사, 트레드 균일성 검사, 제조 공정 모니터링에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. <머신비전 솔루션을 활용한 타이어 외관검사 어플리케이션> 이러한 타이어 검사의 높은 정밀성과 효율성을 구현하기 위해, 산업용 3D 스캐너가 제조 공정에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 화인스텍의 공식 파트너사 포토네오(Photoneo)의 PhoXi 3D 스캐너의 고해상도 3D 데이터 캡처와 빠른 스캔 속도는 타이어의 결함과 상태를 정밀하게 측정하고 분석하며, 다양한 환경에서도 안정적인 성능을 발휘하는 견고한 설계를 갖추고 있습니다. <타이어 외관 검사에 적합한 산업용 3D 스캐너_PhoXi 3D Scanner> 이러한 기술적 장점 덕분에 다양한 머신비전 기반 타이어 검사 기능이 효과적으로 구현될 수 있습니다. PhoXi 3D 스캐너는 3백만 개의 3D 포인트로 구성된 고해상도 데이터를 제공하며, 실시간으로 움직이는 물체를 정확하게 스캔하는 뛰어난 기능을 갖추고 있습니다. PhoXi 3D 스캐너를 실제 어플리케이션인 타이어 검사에 적용해 보았습니다. 다양한 타이어 검사 중 타이어 트레드의 깊이와 폭을 검사하였으며, 고정된 위치에서의 깊이 및 폭 측정에 집중해 보았습니다. * PhoXi 3D Scanner가 위에서 타이어를 스캔하는 모습 Photoneo 프로그램으로 확인할 수 있는 데이터 다양한 컬러 표현을 지원하는 Photoneo 프로그램을 사용하여, 스캔 된 데이터를 시각적으로 확인할 수 있습니다. Photoneo 프로그램은 파라미터 설정, 이미지 확인 및 저장 기능을 제공하여, 스캔 된 3D 데이터를 효과적으로 다룰 수 있도록 합니다. PhoXi 3D 스캐너로 캡처한 타이어의 3D 모델을 시각적으로 분석한 결과를 볼 수 있습니다. 화면에서 스캔 된 타이어의 트레드 깊이와 폭 측정을 통해 타이어의 세부 상태를 확인할 수 있습니다. 또한, 3D 스캔을 통해 얻은 데이터를 처리하여 포인트 클라우드를 생성하고 이를 바탕으로 3D 모델링을 수행한 결과를 확인할 수 있습니다. 아래 사진을 클릭해보세요! ↓↓↓↓↓↓↓↓↓ Phoxi 3D Scanner L size SPECIFICATIONS Photoneo PhoXi technical parameters PhoXi 3D 스캐너는 실시간으로 움직이는 물체를 정확히 스캔할 수 있는 기능 덕분에, 타이어 제조와 검사뿐만 아니라 아래와 같은 다양한 어플리케이션에 적용될 수 있습니다. *사진을 클릭하여 3D 모델링 결과를 확인해 보세요! 가장 작은 부품 검사 PhoXi 3D 스캐너 XS는 161~205mm의 스캔 범위 내에서 작은 물체를 높은 정밀도로 스캔할 수 있도록 설계되었습니다. 높은 정확도와 세부 수준을 제공하는 XS 모델은 물체와 재질 검사에 가장 적합한 선택입니다. 큰 물체 검사 PhoXi 3D 스캐너 XL은 1680~3780mm의 스캔 범위 내에서 매우 큰 물체를 스캔하는 데 적합합니다. 광택, 반사 또는 검정색 표면이 겹쳐져 있는 다양한 상자 종류가 적재된 화물의 디팔렛타이징과 같은 여러 응용 분야에서 사용할 수 있습니다. 정확한 유기물 인식 PhoXi 3D 스캐너는 식품 업계에서 과일, 야채 또는 생선과 같은 유기물 물체를 스캔할 때 사용할 수 있습니다. 가장 복잡한 물체도 척척 노이즈 필터링에 대한 고급 알고리즘 덕분에 PhoXi 3D 스캐너는 반짝이거나 반사되는 재질에서도 (톱니바퀴와 같은 금속 물체) 스캔하고 검사할 수 있습니다. 메디컬 케어 PhoXi 3D 스캐너는 인체 스캔과 같은 의료 산업에도 적용가능한 어플리케이션입니다. 상이한 표면 스캔을 한번에 PhoXi 3D 스캐너는 표면이 서로 다른 다양한 종류의 물체가 있는 복잡한 장면도 스캔 한 번으로 포인트 클라우드를 확보할 수 있습니다. PhoXi 3D 스캐너에 대해 더 자세히 알고 싶거나, 제품 구매 및 상담을 원하신다면, 화인스텍을 방문해 주시기 바랍니다.
2024.08.07안녕하세요. 화인스텍입니다. 머신비전은 카메라, 렌즈, 조명, 소프트웨어, 프레임그래버 등으로 구성된 시스템으로, 사람이 눈으로 보고 판단하는 작업을 빠르고 정밀하게 수행합니다. 이전 게시물에서는 머신비전 시스템의 구성 요소와 각각의 역할 및 중요성에 대해 알아보았었는데요 오늘은 머신비전에서 자주 사용하는 용어들에 대해 알아보겠습니다. A부터Z까지, 화인스텍과 함께 머신비전 용어의 세계로 들어가 보시죠! AI [Artificial Intelligence, 인공지능] 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 과학 기술 상황을 인지하고 이성적·논리적으로 판단·행동하며, 감성적·창의적인 기능을 수행하는 능력까지 포함 Airy Disk and Resolving Power Airy Disk : 렌즈에서 얻을 수 있는 가장 작은 지점 Resolving Power : 서로 가까이 있는 두 지점을 분해하는 기기의 능력 * 수치가 없는 이상적인 렌즈라도 물체의 세부 사항을 재현할 수 없습니다. 회절은 가능한 해상도를 제한합니다. 스폿의 반경 r은 파장 λ(빛 파장)와 개구수 NA에 의해 주어집니다. r = 0.61λ / NA , r = 에어리 디스크의 반경 = 분해능 * 조명광의 파장이 길수록 스폿이 더 커집니다. Area Scan [에어리어 스캔] 이미지 센서가 2차원 배열로 이루어진 센서 고속 이미지 캡처와 정밀한 해상도 제공하며, 정지된 물체뿐만 아니라 움직이는 물체도 캡처할 수 있어 다양한 애플리케이션에 적합 렌즈를 통해 빛이 이미지 센서에 집중되고, 각 픽셀이 빛의 강도를 전기 신호로 변환한 후 디지털 데이터로 처리되는 원리 Bayer Sensor RGB 컬러 필터를 사각형의 광센서 그리드에 배열하기 위한 컬러 필터 어레이(CFA) 디지털카메라와 이미지 센서에서 널리 사용. 적은 수의 센서로 색상 이미지를 생성할 수 있어 효율적이고, 구조가 간단합니다. bayer Sensor의 작동 원리 1. 배열의 적용: 베이어 필터 배열은 전체 센서 그리드에 반복되어 적용 2. 빛의 감지: 각 픽셀은 RGB(빨강, 녹색, 파랑) 중 하나의 색상을 감지 3. 데이터 수집: 각 픽셀이 감지한 특정 색상의 빛 정보를 수집 4. 디모자이킹: 수집된 데이터를 통해 디모자이킹(demosaicing) 과정을 거쳐 전체 이미지의 색상을 재구성 * 디모자이킹(demosaicing)은 디지털 이미징에서 사용되는 과정으로, Bayer 필터 배열과 같은 컬러 필터 배열(CFA)을 사용하여 이미지를 촬영할 때 수집된 데이터를 완전한 컬러 이미지로 변환하는 것 출처 : Wikipedia® Binning [비닝] 이미지 센서의 여러 픽셀을 그룹으로 묶어 단일 픽셀처럼 처리하는 기술 여러 픽셀의 빛을 합쳐 감도를 향상시키고, 신호 대 잡음비(SNR)를 개선하며, 해상도를 낮춰 데이터 처리 속도를 증가 특히 저조도 환경과 실시간 처리가 필요한 머신 비전 애플리케이션에서 유용 일반적인 비닝 방법은 2x2 binning: 2x2 픽셀 그룹을 하나의 픽셀로 합칩니다. 해상도는 원래 해상도의 1/4로 감소 3x3 binning: 3x3 픽셀 그룹을 하나의 픽셀로 합칩니다. 해상도는 원래 해상도의 1/9로 감소 Blooming [블루밍] 이미지의 픽셀 집합이 밝은 점(태양, 빛, 레이저)에 의해 과포화 되어 해당 픽셀에 포함된 전하가 인접한 픽셀로 넘쳐 밝은 점이 방사형 패턴으로 "번지는" 현상 Camera mount 카메라 바디와 렌즈를 연결하는 장치 각 카메라 마운트는 다양한 사이즈의 쓰레드와 플랜지 백을 갖추고 있음 *FB : 센서에서 카메라 플랜지까지의 거리 *1 FB 사이즈는 카메라 제조업체에 따라 다양합니다. 정확한 영상 촬영을 위해서는 올바른 마운트 쓰레드와 FB의 확인이 필요합니다. Camera Link 산업 비디오 제품의 표준화를 위해 설계된 인터페이스 Camera Link 인터페이스는 AIA(Automated Imaging Association)에 의해 유지 및 관리되며, 높은 안전성으로 가장 널리 사용되고 있는 인터페이스 중 하나 데이터 전송 속도 * Base : 1,2,3 Tap (최대 255MB/s) * Medium/Full : 4,6,8 Tap (최대 680MB/s) * DECA : 10 Tap (850MB/s) CCD Sensor / CMOS Senseor CCD Sensor (Charge Coupled Device) 전자결합자 빛을 전하로 변환시켜 화상을 얻어내는 센서 높은 감도와 낮은 노이즈로 뛰어난 이미지 품질을 제공하며, 저조도 환경에서도 우수한 성능을 발휘 상대적으로 높은 전력 소비와 생산 비용, 느린 데이터 전송 속도로 인해 실시간 처리에는 제한 출력 구조상 포화한 빛 전송 시 스미어 현상이 발생. CMOS Sensor (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) 받아들인 빛을 전기신호로 변환하여 이미지를 생성하는 이미지 센서 낮은 전력 소비와 저비용 생산이 가능하며, 고속 데이터 처리로 실시간 영상 촬영에 유리 CCD에 비해 가격이 저렴하며, 감도가 낮고 노이즈가 높은 편. 각 픽셀 별 감도 차이가 있어 FPN(Fixed Pattern Nosie)이 발생. *스미어 현상 : 스미어 현상은 화상 왜곡의 하나로서, 화소의 수광부 이외로의 빛의 누설, 신호 전자의 불완전한 이동 등에 의해 화면의 밝은 부분에 상하로 밝은 선이 보이는 현상 CMM (Coordinate Measuring Machine) 프로브(Probe) 센서가 물체에 직접 닿아 측정하는 방식 정밀하고 신뢰성 있는 데이터를 얻을 수 있지만, 물체의 민감도에 따라 변형, 손상이 있을 수 있음. Confocal [공초점 기술] 이미지의 초점 깊이를 정밀하게 조절하여 고해상도 이미지를 생성하는 기술로 빛의 파장대 별로 초점이 다른 원리를 이용하여, 물체 표면에 따라 높이 데이터를 취득하는 방식. 물체의 표면 높이뿐만 아니라 불투명 재질의 경우 두께 측정도 가능 Contrast [명암 대비] 이미지에서 어두운 부분과 밝은 부분 사이 차이 높은 대비는 밝은 부분과 어두운 부분 사이의 차이가 크다는 것을 의미하며, 낮은 대비는 그 차이가 작다는 것을 의미 <명암 대비의 양 차이> 출처 : Wikipedia® Chromatic Aberration [색수차] 빛의 파장에 따라 상이 맺히는 위치가 어긋나 색이 번져서 상이 흐려지는 현상 일반적으로 단일 렌즈는 모두 색수차가 있으므로, 광학기계에 사용되는 렌즈는 단일 렌즈를 몇 개 결합하여 각각의 용도에 따라 색수차를 감소 출처 : Wikipedia® CXP (CoaXPress) JIIA에서 제정한 표준 고속 이미지 전송을 위한 인터페이스 길이가 긴 케이블을 사용할 수 있음. 초고속 라인 스캔 카메라의 트리거링에 적합하며 신호 지연이 아주 짧음. * JIIA : Japan Industrial Imaging Association 데이터 전송 속도 / 최대 길이 * CXP-1 : 1.25 Gb/s, 212m * CXP-2 : 2.5 Gb/s, 185m * CXP-3 : 3.125 Gb/s, 169m * CXP-5 : 5 Gb/s, 102m * CXP-6 : 6.25 Gb/s, 60m * CXP-10 : 10 Gb/s, 40m * CXP-12 : 12.5 Gb/s, 30m Distortion [왜곡] 렌즈의 중심과 외각의 굴절률 차이로 인해 이미지의 중심과 외곽 부분에 차이가 나는 현상 Distortion Deep Learning [딥러닝] 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석하여 학습하는 기술 딥러닝에 기반한 머신비전 시스템은 복잡한 패턴 인식과 정확한 데이터 분석을 가능하게 하며, 규칙 기반 시스템으로는 어려운 객체 검출, 이미지 분류, 세그멘테이션 등을 높은 정확도로 수행합니다. 이를 통해 자동화 공정의 효율성을 극대화하고, 새로운 응용 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공합니다. Digital Camera [디지털 카메라] 광학 이미지를 전자 신호로 변환하여 디지털 형식으로 저장하고 처리하는 장치 CCD나 CMOS 센서를 사용하며, A/D 변환기를 통해 신호를 디지털화하여 노이즈를 최소화 높은 해상도의 이미지를 제공하며, 다양한 파일 형식(JPEG, RAW 등)으로 이미지를 저장할 수 있어 후처리가 용이합니다. Depth Of Field [DOF, 피사계 심도] 영상의 초점이 선명하게 맺혀지는 피사체 거리의 범위 * 초점 심도 : 촬상 측 (센서 측) 거리를 나타내는 파라미터 * 허용 착락원(or 허용 COC) : 허용되는 흐림의 정도 * 심도 : 영상 평면에 초점이 맞추어졌을 때 광선속의 최소 직경 DSP (Digital signal Processor) 디지털 신호를 기계장치가 빠르게 처리할 수 있도록 하는 집적회로 DSP는 아날로그 신호를 디지털로 바꿔 고속 처리해 주는 기능을 하기 때문에 복잡한 신호처리를 요구하는 멀티미디어 기기나 디지털 통신기기 등에 폭넓게 응용 Exposure Time 카메라 센서가 빛을 받아들이는 시간이며, 시간이 짧으면 어두운 이미지, 길면 밝은 이미지를 얻을 수 있음. F Number (F/#) 무한 이미징 렌즈의 밝기 초점 거리를 빛이 들어오는 영역의 직경으로 나눈 값으로, 값이 작을수록 이미지가 밝아짐. FireWire (IEEE 1394) PC 등에 주변 기기를 접속하기 위하여 사용하는 인터페이스 규격 중의 하나 IEEE는 단자 이름이 아니라 전기 전자 기술자 협회(Institute of Electrical and Electronics Engineers)의 약자 FireWire 인터페이스 카메라는 IEEE 1394 데이터 전송 기술로 이미지 데이터를 전송하는 방식. * IEEE1394는 IEEE에서 규정한 인터페이스 규격 전송 속도 * IEEE 1394a: 400Mb/s * IEEE 1394b: 800Mb/s Focal Length [초점거리] 렌즈의 중심에서 렌즈가 수집한 빛이 모여 초점을 형성하는 지점까지의 거리 * 렌즈의 광축과 이미지 센서(또는 필름) 사이의 거리로 표현 FOV (Field of View) 렌즈를 통해 이미지 센서에 들어온 시야 사이즈 즉, 렌즈를 통해서 사진기가 이미지를 담을 수 있는 각 넓은 시야각은 넓은 범위의 장면을 한 번에 포착할 수 있지만 해상도가 떨어질 수 있는 반면, 좁은 시야각은 세밀한 부분을 확대하여 더 높은 해상도로 촬영 가능 측정 방법 각도 단위로 측정된 시야각 수평 시야각 (Horizontal FOV): 카메라나 렌즈가 수평 방향으로 포착할 수 있는 장면의 각도 수직 시야각 (Vertical FOV): 카메라나 렌즈가 수직 방향으로 포착할 수 있는 장면의 각도 대각선 시야각 (Diagonal FOV): 카메라의 센서 또는 렌즈의 대각선 방향으로 포착할 수 있는 장면의 각도 거리 단위로 측정된 시야각 시야 폭 (Field of View Width): 특정 거리에서 카메라가 포착하는 장면의 폭 시야 높이 (Field of View Height): 특정 거리에서 카메라가 포착하는 장면의 높이 * 출처 : Wikipedia® * Opt Mag : 광학배율 (실제 물체 크기와 이미지 센서에 맺히는 물체 크기와의 비율) FPS (frame per second) 초당 찍히는 프레임의 수 FPS가 높을수록 부드러운 영상을 얻을 수 있음. Frame rate 단위 초당 화면을 바꾸는 횟수 횟수가 많을수록 화면의 흔들림을 적게 느낌. FFC (Flat Field Correction) 균일하지 않은 이미지를 균일한 이미지로 보정해 주는 기능 Gain [게인] 전자 기기의 출력과 입력의 레벨비 Gamma correction [감마 보정] 이미지의 밝기와 대비를 조정하여 사람이 더 잘 인식할 수 있도록 하는 과정 이미지의 픽셀 값에 감마 값(γ)을 사용하여 비선형적으로 적용 감마 값(γ)이 1보다 작으면 이미지가 밝아지고, 1보다 크면 어두워짐. * Vin 은 원본 픽셀 값(0과 1 사이)이며, Vout 은 보정된 픽셀 값 GigE Vision GigEVision 인터페이스는 기가 바트 이더넷 통신 프로토콜을 사용하여 개발된 카메라 인터페이스 표준 10GigE Vision -> 속도가 10배 빨라진 것 데이터 전송 속도 * GigE : 1Gb/s * 10GigE : 10Gb/s Infrared light [적외선] 태양이 방출하는 빛을 프리즘으로 분산시켜 보았을 때 적색 선의 끝보다 더 바깥쪽에 있는 전자기파 가시광선보다 파장이 길고 마이크로파보다는 파장이 짧음 * 파장의 길이에 따라 분류하면 파장 0.75∼3㎛의 적외선을 근적외선, 3∼25㎛의 것을 적외선, 25㎛ 이상의 것을 원적외선 Interlaced Scan [비월주사] TV Format에서 사용되며 이미지 데이터의 홀수, 짝수를 번갈아 가며 전송하는 방식 비월주사는 홀수 또는 짝수 필드를 60Hz로 전송하기 때문에 실제로 사람의 눈에는 인식되지 않음. * Field(필드) : 홀수만 또는 짝수만 구성되는 이미지, Frame(프레임) : 이미지 전체 Image Processing [이미지 처리] 카메라나 센서로부터 획득한 이미지를 분석하고, 유의미한 정보를 추출하는 과정 자동화된 시스템에서 사람의 개입 없이 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하여 효율성 향상 이를 통해 오류를 줄이고, 품질을 향상시키며, 비용 절감 가능 이미지 처리 단계 1. 이미지 획득 (Image Acquisition) : 카메라나 기타 센서를 통해 이미지를 수집 2. 이미지 전처리 (Image Preprocessing) : 수집된 이미지의 품질을 향상시키고, 분석에 적합하게 만드는 과정 3. 특징 추출 (Feature Extraction) : 이미지에서 중요한 정보를 뽑아내는 과정 4. 객체 인식 및 분석 (Object Recognition and Analysis) : 추출된 특징을 기반으로 객체를 인식하고 분류 5. 결과 해석 및 응용 (Interpretation and Application) : 분석된 정보를 해석하여 의사 결정 Light spectrum 사람이나 기기에 의해 "빛"으로 인식되는 전자기 스펙트럼 내의 파장 범위 Liquid Lens 액체의 물리적 특성을 이용하여 렌즈의 초점 거리를 조절하는 광학 기기 일반적인 렌즈는 유리 재질로 되어 있지만 Liquid Lens는 액체 소재로 되어 있으며, 전기적 신호를 받아 형태를 바꾸어 DOF를 극복하거나 초점 거리 변경 가능 * Zoom Lens의 경우 모터를 없애고 Liquid Lens와 결합해 간편하게 제어가 가능 <좌> Liquid Lens 구성도 <우> 구동 방식 LWD (Lighting Working Distance) 조명 끝 단부터 물체 표면까지의 거리 Mash 3D Point Cloud Data 점들을 연결하여 3D 표현으로 만드는 표현 방식 그물망처럼 점을 이어 표현하는 방식 Machine Learning [ML, 머신러닝] 머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술 MOD (Minimum Object Distance) 초점을 맞추기 위한 렌즈와 물체의 최소 거리 MTF (Modulation Transfer Function) 공간 주파수 및 명암비 측면에서 물체 표면의 음영 반복이 이미지 측면에서 어떻게 나타나는지를 표현하는 각 공간 주파수의 명암 특성 즉, MTF는 렌즈의 이미징 성능과 물체의 콘트라스트를 이미지로 얼마나 완벽하게 재현할 수 있는지 확인하는 기준 *콘트라스트 성능은 특정 공간 주파수와 동일한 간격의 흑백 테스트 패턴을 사용 Near infrared light [근적외선] 적외선 중에서 파장이 짧아서 가시광선에 가까운 영역 보통 780nm - 2500nm(2.5μm) 영역 Numerical Aperture [NA, 개구수] 렌즈가 빛을 어느 정도 받아들이는지의 척도 NA = n · sin θ * n은 특정 매개체에서 렌즈의 굴절률(공기: 1.0)을 의미, θ는 빛이 들어오는 반각을 의미 Optical Magnification [광학 배율] 실제 물체 크기와 이미지 센서에 맺히는 물체 크기와의 비율 OI (Object to Imager) 물체에서부터 카메라 센서까지의 거리 PCD (Point Cloud Data) 스캔 된 객체를 나타내는 3D 점 좌표의 집합 각 점은 X, Y, Z 좌표를 가지고 있으며, 점의 위치는 3D 공간에서의 정확한 위치 3D 공간을 세밀하게 표현할 수 있으며, 색상과 강도 등의 추가 정보를 포함해 점의 속성을 자세히 이해 가능 * 3D Processing에 사용 출처 : Wikipedia® Pixel [픽셀] 디지털 이미지에서 하나의 작은 사각형 또는 점으로, 이미지의 전체를 구성하는 기본 단위 (=화소) 각 픽셀은 특정 색상과 밝기 정보를 가지고 있으며, 이 정보가 모여 전체 이미지가 형성 출처 : Wikipedia® Pixel Size [픽셀 사이즈] 화소의 길이와 폭 일반적으로 픽셀의 가로와 세로의 물리적 길이를 밀리미터(mm) 또는 마이크로미터(µm) 단위로 측정 Pixel Resolution [픽셀 해상도] 하나의 픽셀 이미지에 담겨 있는 비트 수 Ex) 1920x1080 픽셀 해상도는 1920개의 수평 픽셀과 1080개의 수직 픽셀로 구성된 이미지를 의미 * Megapixel : 100만을 뜻하는 MEGA와 디지털 사진의 최소 단위인 화소(PIXEL)를 결합한 용어 ROI (=AOI) ROI는 센서의 일부 영역만 전송할 수 있는 기능 아래 이미지 같이 필요한 부분만 전송하기 때문에 이미지 전처리 효과 및 촬상 속도 향상 가능 * 여러 영역을 지정하여 전송하는 기능은 Multi ROI Shutter type Rolling Shutter 센서 구조가 간단해 합리적인 가격의 장점이 있으나 센서의 세로 방향으로 순차적으로 노출을 하게 되어 움직이는 물체에는 왜곡(젤로 현상)이 발생. 정지된 물체를 촬상 하는 것에 적합 Global Reset Rolling Shutter의 추가 옵션으로 Rolling Shutter 센서로 정지된 물체를 촬영할 수 있도록 설정을 하는 것이며, 이미지의 세로 방향으로 밝기 편차가 발생 가능 Global Shutter 센서 전체가 동시에 노출을 하게 되어 움직이는 물체를 왜곡 없이 촬상 가능 Shutter type Signal-to-noise ratio [SNR, 신호 대 잡음비] Singal(신호)와 Nosie(잡음)의 상관관계를 나타내며, 이미지 품질을 평가할 수 있는 요소 높은 SNR 값은 신호가 잡음에 비해 상대적으로 강하다는 것을 의미. 즉, 신호의 품질이 좋다는 것 * SNR은 보통 데시벨(dB) 단위로 표현 SNR 수식 Sensor size 디지털카메라나 이미지 센서에서 광학 이미지를 수집하는 센서의 물리적 크기를 의미 Sensor size 공식 Structured Light [구조광] 프로젝터와 같은 광원을 이용하여 물체에 패턴을 투영하는 방식 패턴을 미세하게 움직이며 여러 이미지를 취득해야 하므로, 대상 물체는 정지해 있어야 함. 물체 표면에 투영된 패턴을 분석해 3D 형상을 재구성 Type of Machine Vision Lenses ToF (Time of Flight) 빛을 내는 발광부와 빛을 감지하는 수광부가 한 쌍을 이루는 구조 물체에 반사된 빛이 되돌아오는 시간(또는 위상차)에 따라 거리를 유추하는 방식. USB 인터페이스 USB 2.0 산업용에서 사용되기 위해 지정된 특정 프로토콜이 없음. USB 3.0 / USB3 Vision USB 2.0과 마찬가지로 Plug & Play를 완벽히 지원 * USB 3.0에서 3.1로 확장, USB 기술이 발전하면서 AIA에서 이 인터페이스를 USB3 Vision 표준으로 정의 Vignetting [비네팅] 사진 및 광학에서 화상의 중심부에 비해 주변부로 갈수록 화상의 명도 또는 채도가 감소하는 현상 * 이미지 센서 크기와 맞지 않는 경우에도 발생 출처 : Wikipedia® WD (Working Distance) 렌즈 끝 단부터 물체 표면까지의 거리 Working F/# (W.F/#) 유한 이미징 렌즈의 밝기를 정의 * W.F / 과 F/#의 관계 머신비전 카메라 인터페이스의 종류와 특징 오늘은 머신 비전 기본 구성 요소에 이어 머신 비전과 관련된 약 50여 가지 용어에 대해 알아보았습니다. 이 포스팅을 통해 다양한 용어들을 이해하는 데 도움이 되셨기를 바랍니다. 앞으로도 계속해서 유용한 정보를 제공해 드릴 수 있도록 노력하겠습니다 :) 머신 비전에 대해 궁금한 점이나 추가로 알고 싶은 내용이 있다면, 언제든지 저희 화인스텍을 방문해 주세요.
2024.08.02안녕하세요, 화인스텍입니다. 오늘은 머신비전의 기본 구성 요소에 대해 알아보려 합니다. 머신비전은 현대 산업에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있으며, 다양한 응용 분야에서 품질 관리, 자동화 및 검사 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주고 있는데요. 게다가 인공지능과 딥러닝 기술의 발전으로 더욱 정교하고 정확한 이미지 분석이 가능해져 다양한 산업 분야에서 머신비전의 응용이 확대되고 있습니다. 즉, 지속적인 기술 혁신과 자동화 수요 증가로 인해 머신비전의 영향력이 점점 높아져 가고 있습니다. 이번 포스팅을 통해 머신비전 시스템이 어떻게 구성되어 있는지, 그리고 각각 어떤 역할과 중요성을 갖고 있는지에 대해 자세히 설명드리겠습니다. 함께 머신비전의 세계로 들어가 보시죠! 머신비전 시스템은 여러 가지 중요한 구성 요소들로 이루어져 있습니다. 각 요소들은 시스템이 원활하고 정확하게 작동하도록 하는 데 필수적인 역할을 합니다. "카메라" 머신비전 카메라는 이미지 캡처를 통해 시스템이 물체를 인식하고 분석할 수 있게 하는 장치로서 머신비전 시스템에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 머신비전 카메라는 이미지 프로세싱 소프트웨어와 결합하여 자동화된 검사, 로봇 가이드, 물류 처리 등을 가능하게 함으로써 전체 시스템의 효율성을 극대화합니다. 카메라의 역할 및 중요성 비전 카메라의 종류로는 에어리어 스캔 카메라, 라인 스캔 카메라, 3D 카메라, 스마트 카메라, 멀티스펙트럼 카메라 등이 있습니다. 에어리어 스캔 카메라(Area Scan Camera) : 단일 프레임에서 이미지를 캡처하는데 사용되는 카메라? 라인 스캔카메라 (Line Scan Camera) : 한줄의 라인을 스캔하여 연속적으로 이미지를 구성하는 카메라 3D 카메라 (3D Camera) : X, Y 및 Z 평면에서 검사를 수행하고 공간에서 물체의 위치와 방향 계산을 할 수 있는 카메라 스마트 카메라 (Smart Camera) : 이미지 캡처와 처리를 카메라 자체에서 수행하는 독립적인 시스템을 갖춘 카메라 멀티스펙트럼 카메라 (Multispectral Camera) : 여러 파장의 스펙트럼 이미지를 동시에 캡처하여 물체의 다양한 특성을 분석할 수 있는 카메라 머신비전에서의 카메라는 산업 자동화와 품질 관리에 필수적인 장비입니다. 다양한 종류의 머신비전 카메라는 각각의 특성과 용도에 맞춰 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 특히, 특정 응용 분야의 요구에 적합한 카메라를 선택하면 작업라인에서의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. "렌즈" 이미지를 획득하고 피사체를 정확하게 포착하는 데 필수적인 역할을 하는 장치로서 렌즈의 선택과 최적화는 이미지의 해상도와 선명도를 향상시켜 시스템의 성능과 분석 정확도를 극대화합니다. 렌즈의 역할 및 중요성 렌즈의 종류로는 CCTV 렌즈, 텔레센트릭 렌즈, 매크로 렌즈, 가변 초점 렌즈, 라인스캔 렌즈, 줌 렌즈 등이 있으며, 각각의 용도와 목적에 맞게 선택됩니다. CCTV 렌즈 (CCTV Lens) : 조리개의 조절과 배율 변경이 가능하며, DOF(Depth of field)가 무한 광학계인 것이 특징인 렌즈 텔레센트릭 렌즈 (Telecentric lens) : 입사광이 렌즈의 광축에 평행한 렌즈로 이미지의 원근감을 최소화 하며 WD*가 고정인 렌즈 매크로 렌즈(Macro Lens) : CCTV 대비 왜곡을 최소화하고 가까운 거리에서만 초점을 맞추도록 설계된 렌즈 가변 초점 렌즈 (Vari-Focal) : 초점거리를 연속적으로 변화시킬 수 있는 렌즈 WD*: Working distance로 렌즈 앞단에서 물체까지의 거리 선명한 해상도의 이미지는 이미지 분석 검사의 정확도를 보장하며, 시스템의 효율성과 유연성을 증가시킵니다. 적절한 렌즈 선택은 이미지 검사 처리 속도를 높여 생산성을 향상시키고, 추가적인 처리와 보정을 줄여 비용 절감에 기여합니다. 이는 머신비전 시스템의 전반적인 성능과 신뢰성을 크게 향상시킵니다. "조명" 머신비전 시스템에서 조명은 선명한 이미지를 취득하는 데 있어 중요한 핵심 요소입니다. 조명을 통해 머신비전 시스템을 더욱 정확하게 분석하는 데 도움을 주며, 고품질의 고대비 이미지는 결함 검출, 측정, 인식 등의 작업에서 높은 신뢰성을 보장합니다 조명의 역할 및 중요성 조명의 종류로는 링 조명, 바 조명, 돔 조명, 백 라이트 등이 있으며, LED, 형광등, 할로겐 등 다양한 조명 기술이 사용됩니다. 또한, 조명의 방향과 색상, 강도도 머신비전 조명 설치에 있어 중요한 요소로 작용합니다. 링 조명 (Ling Light) : 카메라 주변에 원형으로 배치되어, 객체에 균일한 조명을 제공 바 조명 (Bar Light) : 긴 막대 형태로, 균일한 조명을 제공, 표면 결함 검사나 치수 측정과 같은 애플리케이션에 적합 돔 조명 (Dome Light) : 빛을 난반사시켜 그림자가 제거된 부드러운 이미지를 얻을 수 있습니다. 조명 반사율이 심한 대상물체에도 적합함 백 라이트 (Backlight) : 객체 뒤에서 조명을 제공하여, 객체의 윤곽을 뚜렷하게 만듦. 객체의 형태나 외곽선을 정확하게 분석하는 데 필수적 이미지의 품질이 향상되고, 분석의 정확도가 높이기 위해서는 다양한 환경과 조건에 맞는 적절한 조명을 선택해야 합니다. 최적화된 조명은 일관된 검사 결과와 비용 절감에 기여합니다. "프레임그래버" 프레임그래버는 "프레임(Frame)을 잡는다(Grab)"라는 뜻으로 이미지를 획득하기 위해 만들어진 장치로서 핵심 구성요소입니다. 주로 이미지 캡처, 전처리, 변환 등을 수행하여 소프트웨어가 더 효율적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다. 프레임그래버(FrameGrabber)의 역할 및 중요성 프레임그래버(FrameGrabber)의 구조 프레임그래버는 제조, 의료, 자동차, 로봇, 보안 등 다양한 산업 분야에서 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 응용에 활용됩니다. 또한 머신비전 시스템에서 데이터의 신속하고 정확한 전송, 고품질 영상 유지, 다양한 카메라 인터페이스 지원, 실시간 처리 등 여러 핵심 기능을 수행하여 시스템의 성능과 효율성을 극대화하는데 중요한 역할을 합니다. "소프트웨어" 소프트웨어는 프레임그래버가 처리한 데이터를 분석하고, 결과를 도출하여 시스템의 전체 성능을 제어하는 핵심 요소입니다. 이미지 분석 알고리즘을 적용하여 결함 검출, 객체 인식, 패턴 매칭 등을 수행합니다. 소프트웨어의 역할 및 중요성 소프트웨어의 종류로는 전용 소프트웨어 패키지, 프로그래밍 라이브러리, 딥러닝 프레임워크, 클라우드 기반 솔루션 등이 있으며, 유연한 커스터마이징과 확장성을 제공하여 다양한 응용 분야에 적합하게 맞출 수 있습니다. 전용 소프트웨어 패키지 : 특정 목적을 위해 설계된 소프트웨어 솔루션으로 이미지 분석, 물체 인식 등에 사용? 프로그래밍 라이브러리 : 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 필요한 프로그램 개발에 필요한 기능을 미리 구현해 놓은 코드 기반의 라이브러리? 딥러닝 프레임워크 : 인공지능과 머신러닝을 활용한 이미지 분석을 비롯해 다양한 응용 분야를 지원하는 소프트웨어 툴 클라우드 기반 솔루션 : 클라우드 인프라를 이용해 이미지 처리 및 분석을 포함한 다양한 서비스와 기능을 제공하는 솔루션 또한, 자동화된 분석과 결정을 통해 인력 비용을 줄이고 운영 비용을 절감하는 데 기여합니다. 이처럼 머신비전 소프트웨어는 정확한 이미지 분석과 실시간 처리로 시스템의 신뢰성과 효율성을 높입니다. "인터페이스" 인터페이스는 머신비전 시스템에서 각 구성 요소 간의 데이터 전송 및 제어를 담당하는 중요한 부분입니다. 이는 카메라, 프레임그래버, 소프트웨어, 그리고 외부 장치 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하며, 시스템이 효율적으로 작동하도록 돕습니다. 인터페이스의 역할 및 중요성 인터페이스의 종류로는 USB, Camera Link, CoaXPress, GigE 인터페이스 등이 있으며, 각각의 특성과 용도에 따라 선택됩니다. USB : 컴퓨터에 기본으로 탑재되어 있는 인터페이스 Camera Link : 주로 고성능을 요구하는 산업용 카메라에 사용되는 고성능 인터페이스 CoaXPress : 고사양, 고해상도의 산업용 카메라에서 대용량 이미지 전송을 지원하는 고속 인터페이스 GigE 인터페이스 : Gigabit Ethernet 인터넷 프로토콜을 기반으로 하며, 고속 카메라 인터페이스용으로 표준 Cat-5 및 Cat-6 케이블을 사용 인터페이스는 머신비전 시스템에서 데이터 전송, 장치 간 통신, 시스템 통합을 담당하며, 실시간 데이터 처리와 신뢰성 향상, 유연성 및 확장성 제공, 비용 효율성 등에서 중요한 역할을 합니다. 이렇게 머신비전 시스템은 카메라, 렌즈, 조명, 프레임그래버, 소프트웨어, 인터페이스 등으로 구성되어 있습니다. 각 요소는 시스템의 성능과 정확도에 중요한 역할을 하며, 최적의 조합과 설정이 성공적인 머신비전 구현을 위해 필수적입니다. 위와 같은 구성 요소들은 이미지 품질 향상, 정확한 분석, 시스템 효율성 증대, 유연성 및 적응성 향상, 비용 절감 등의 이유로 매우 중요합니다. 다음 게시글도 머신비전 시스템에 대한 유익한정보를 가지고 오겠습니다 :) 머신비전 솔루션에 대해 더 궁금한 점이 있다면, 화인스텍을 방문해 주시기 바랍니다.
2024.07.19Bin Picking Studio 가장 다양한 용도로 활용할 수 있는 로봇 지능 소프트웨어 ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ 작동방식 ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ 로봇 선택 포토네오는 다양한 회사의 프로젝트를 위해 지속적으로 로봇 데이터베이스를 개발했습니다. 이를 통해 포토네오는 다양한 브랜드에서 많은 수의 로봇 모델을 지원해왔으며 목록에 원하는 로봇이 없는 경우에도 소통을 통하여 문제를 해결해왔습니다. 이로인해 다양한 로봇이 Bin Picking Studio에 통합되어 활용되었습니다. 그리퍼 업로드 그리핑 도구의 CAD 모델을 업로드하며 그리퍼 모델이 가상 환경에서 도구 포인트 구성에 사용됩니다. 개체 업로드 Bin Picking 그리핑 포인트 계획을 시작할 때는 선택하려는 제품의 CAD 모델만 있으면 됩니다. Bin Picking Studio에 업로드하면 가상 환경에서 즉시 작업을 시작할 수 있습니다 Set up gripping & tool points Bin Picking 설정은 그리퍼가 물체를 잡는 위치와 방법을 선택하는 것으로 시작됩니다. 간단한 시각적 공정 덕분에 복잡한 수학이 필요하지 않으며 Bin Picking Studio는 이 작업을 원활하게 지원합니다. 환경 로드 환경로드 단계에서는 Bin Picking Studio에 피킹이 이루어지는 위치를 알려줍니다. 피킹 셀의 CAD 모델을 로드하여 가능한 가장 쉬운 방법으로 작업을 다시 수행합니다. 업로드 직후 Studio는 작업에 사용할 수 있는 3D 시각화 정보를 제공합니다. 품 위치 파악 설정 Bin Picking Studio는 부품 위치를 파악하는 알고리즘을 셋팅하기 위한 내장 엔진이 구현 되어있습니다. CAD 매칭 방식을 기반으로 한 이 알고리즘은 빠른 속도와 견고성에 중점을 둔 빈 피킹에 적합하도록 개발되었습니다. 카메라에 대한 로봇 보정 Photoneo의 Bin Picking Studio는 특별하게 준비해야 하는 보정 시트가 필요하지 않습니다. 구 모양의 원형 물체 하나로 가시적인 안내 프로그램에 따라 스캐너와 로봇을 보정하고 동기화합니다. 이로 인해 보정 전체에 걸쳐 검증하고 평가할 수 있는 시각적 피드백을 즉시 받습니다. 대화형 디버깅 마지막으로 가상 환경 내에서의 최첨단 디버깅 툴을 활용하세요. 이를 통해 솔루션이 얼마나 잘 준비되었는지 확인할 수 있습니다. 20분 만에 로봇 지능 설정 피킹 프로젝트를 위한 완벽한 솔루션 Bin Picking Studio는 PhoXi 스캐너라인으로 대표되는 강력한 3D 비전 하드웨어와 피킹의 셋팅을 위한 통합 소프트웨어의의 결합입니다. 4개의 공급업체에서 찾아야 할 것을 우리는 올인원 피킹 솔루션으로 하나의 패키지로 제공합니다. Bin Picking Studio 이점
2024.05.31Photoneo의 PhoXi 3D 스캐너는 고해상도에 정확도가 매우 높은 정지 장면 스캐닝이 필요할 때 사용하는 스캐너입니다. PhoXi 3D 구조화된 광선 투사 접근 방식은 원하는 부분을 신속하고 정확하게 포인트 클라우드 형태의 출력으로 제공합니다. 견고한 스캐너는 고해상도 스캔 품질을 보장하므로 열악한 환경에서 최고의 스캐너 역할을 수행합니다. PhoXi 3D 스캐너는 최고의 해상도/속도 비율 덕분에 Vision Systems Design Innovators Awards Program에서 상을 받았습니다. The-Next-Generation-of-PhoXi-3D-Scanner-is-here ? 까다로운 머신 비전 작업에 적합한 산업용 3D 스캐너 Photoneo Phoxi Photoneo PhoXi 3D 스캐너 적용 가능한 어플리케이션 PhoXi 제품군의 각 스캐너(XS-XL 모델)는 스캔된 물체의 크기, 스캔 볼륨 및 기타 측면에 따라 다양한 응용 분야에 적합합니다. 아래 어플레케이션 3D 모델링을 통해 PhoXi를 직접 체험해보세요! 가장 작은 부품 검사 PhoXi 3D 스캐너 XS는 161~205mm의 스캔 범위 내에서 작은 물체를 높은 정밀도로 스캔할 수 있도록 설계되었습니다. 높은 정확도와 세부 수준을 제공하는 XS 모델은 물체와 재질 검사에 가장 적합한 선택입니다. 큰 물체 검사 PhoXi 3D 스캐너 XL은 1680~3780mm의 스캔 범위 내에서 매우 큰 물체를 스캔하는 데 적합합니다. 광택, 반사 또는 검정색 표면이 겹쳐져 있는 다양한 상자 종류가 적재된 화물 운반대 하역과 같은 여러 응용 분야에서 사용할 수 있습니다. 정확한 유기물 인식 PhoXi 3D 스캐너는 식품 업계에서 과일, 야채 또는 생선과 같은 “살아있는” 물체를 스캔할 때 사용할 수 있습니다. Photoneo AI 기반 솔루션 AnyPick은 변형되는 표면, 다양한 모양 및 상이한 크기의 물체를 인식할 수 있습니다. 가장 복잡한 물체도 인식 노이즈 필터링에 대한 고급 알고리즘 덕분에 PhoXi 3D 스캐너는 반짝이거나 반사되는 재질에서도 (톱니바퀴와 같은 금속 물체) 스캔하고 검사할 수 있습니다. 의료 산업 PhoXi 3D 스캐너는 인체 스캔과 같은 의료 산업에도 적용가능한 어플리케이션입니다. 상이한 표면을 한번에 스캔 PhoXi 3D 스캐너는 표면이 서로 다른 다양한 종류의 물체가 있는 복잡한 장면도 스캔 한 번으로 모든 포인트 클라우드를 확보할 수 있습니다. SPECIFICATIONS Photoneo PhoXi technical parameters Photoneo의 PhoXi 3D에 관한 기술 사양이 궁금하시다면 화인스텍 홈페이지를 통해 알아보세요!
2024.05.22안녕하세요, 여러분! 화인스텍이 지난 3월 27(수) - 29(금)까지 서울 코엑스에서 개최됐던 ‘2024 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory·Automation World 2024) 전시회를 무사히 마무리했습니다! 국내유일무이한 스마트팩토리 자동화 전시회인 SFAW에서 화인스텍은 다양한 자동화 산업 기반 시설의 효율성을 높이는 방향성을 제공하기 위한 목표를 갖고 차세대 기술력을 갖춘 제품으로 전시회 부스를 구성했습니다. 화인스텍 부스 메인 SFAW 전시회 화인스텍 부스 특히, 이번 전시회는 화인스텍과의 공식 해외 머신비전 파트너사들와 함께 협력하여 Industry 4.0, 공장 자동화, 인공지능 등 미래 기술에 적용 가능한 종합 머신비전 솔루션을 소개했기 때문에 더욱 특별한 시간이었습니다. 전시회 동안 로봇, 물류 산업에 필수인 3D 피킹 어플리케이션, 자율주행에 최적화된 초고속 데이터 전송이 가능한 GVIF 카메라, ITS 및 우주항공 산업에 적용 가능한 SWIR 솔루션 등이 뜨거운 관심을 받았는데요, 그 생생했던 현장을 사진을 통해 만나보세요! 3D 피킹 어플리케이션을 위한 솔루션 Instant Meshing with MotionCam-3D-Color MotionCam-3D Color + Bin Picking Studio 3D modeling in motion Euresys 보드 완전 동기화 멀티 보드간의 완벽한 동기화를 위한 C2C Link SONY 센서가 적용된 SWIR 카메라 웨이퍼 두께 710µm 투과 및 비투과 시연 Emberion SWIR 카메라 Emberion VS20 VIS 초고속 데이터 전송이 가능한 LVDS 규격의 GVIF 카메라 - 2024 머신비전 기술 세미나 - 화인스텍은 SFAW 2024 전시회에서 진행하는 세미나에도 참여했습니다. 기술부 이동국 대리가 '2D 검사의 어려움을 해결하는 Photometric 솔루션’ 주제로 스크래치 검사를 가능하게 하는 혁신적인 포토메트릭 기술을 소개했는데요, 이 세미나를 통해 제조업체의 품질 관리를 더욱 강화하고 모색하는 의미 있는 시간이었습니다. 화인스텍 2024 머신비전 세미나 화인스텍은 내년 2025 스마트공장·자동화산업전에 다시 참가할 예정입니다. 내년에는 어떤 기술과 주제로 여러분께 찾아올지 많은 기대 부탁드립니다!
2024.04.08