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전자기 스펙트럼에서 자외선의 위치 인간의 눈은 전자기 스펙트럼의 아주 작은 부분만 감지할 수 있습니다. 바로 우리가 빛이라고 부르는 400nm(보라색)~700nm(적색) 사이의 파장입니다. 일부 동물은 이러한 스펙트럼 너머를 볼 수 있습니다. 예를 들어 꿀벌은 눈의 자외선 감각을 사용하여 꽃가루를 감지할 수 있으며, 밤에 적외선을 사용하여 먹이의 체온을 감지하는 동물도 많이 있습니다. 그러나 인간이 가시 스펙트럼을 넘어서는 파장을 감지하기 위해서는 특별히 설계된 카메라와 같은 외부 장치가 필요합니다. 적외선 복사의 형태로 "열 신호"를 캡처하여 사람, 야생 동물 및 기타 물체를 보여주는 "야간 투시" 열화상 카메라 또는 쌍안경 등은 잘 알려져 있습니다. 그러나 10~400nm 사이에 위치한 자외선의 경우, 가시 스펙트럼 너머를 탐지하는 장치가 많지 않기 때문에 그리 익숙하지 않습니다. 눈으로 볼 수 없는 것 탐색하기 카메라는 이미지를 생성하기 위해 "반사 법칙"이라는 기본 물리학 원리를 활용합니다. 벽에 던진 테니스공과 유사하게, 전자기 복사(가시광선과 비가시광선 모두)는 "벽"에 부딪히는 각도에 따라 표면에서 반사됩니다. 반사의 법칙 더 중요한 점은 마이크로 수준(또는 나노 수준)에서 볼 때 대부분의 표면이 완벽하게 매끄럽지 않기 때문에 이미징이 가능하다는 것입니다. 이러한 표면 불균일은 반사 법칙을 따르는 개별 광선이 표면의 서로 다른 각도로 인해 여러 방향으로 반사되어 광의 일부를 사람이나 카메라로 다시 되돌려 보내는 "난반사"를 유발합니다. 난반사 난반사를 일으키는 표면 형상의 크기는 표면에 부딪히는 광의 파장에 따라 달라집니다. 표면이 연마되어 표면 형상이 광 파장의 약 1/8보다 작은 경우, 광선이 표면에서 모두 같은 방향으로 반사되어 거울 효과를 생성하게 됩니다. 이런 경우, 표면의 작은 불균일은 사람이나 카메라에 보이지 않게 됩니다. 자외선은 파장이 짧기 때문에 더 긴 파장에는 영향을 받지 않는 작은 표면 불균일에도 확산이 일어날 수 있습니다. 이를 통해 UV 이미징은 가시광선으로는 볼 수 없는 극히 작은 표면 특성 및/또는 결함을 감지하고 검사할 수 있습니다. 짧은 파장은 작은 표면 형상에서 확산됩니다 UV 파장이 작은 표면 형상에서 반사된다는 점을 활용하는 산업 애플리케이션이 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 애플리케이션으로는 마스크 검사, 웨이퍼 결함 확인, 패턴 결함 식별 및 분류와 같은 다양한 반도체 검사 작업, 플라스틱 및 금속 표면의 미세 결함 검사, 태양광 패널 검사 등이 있습니다. 또 다른 UV 이미징의 경우 특정 잉크 및 재료가 UV 복사를 흡수하거나 UV 스펙트럼에서 발광하는 방식을 활용합니다. 이러한 애플리케이션으로는 제약 포장, 여권 및 지폐의 인쇄 검사, 폐기물 분류, 결함 및 불순물 식별을 위한 재료의 비파괴 검사, 범죄 수사를 위한 형광 분석, 의료 진단 등이 있습니다. 또한 UV 이미징은 고전압 송전선의 코로나 검사와 천문학, 현미경, UV 분광법 등의 다양한 과학 애플리케이션에서도 사용되고 있습니다. 아래의 이미지는 UV 기반 이미징 애플리케이션의 몇 가지 예시를 보여줍니다. 그림 1: 웨이퍼 디스크 생산 그림 1은 전자 산업에서 웨이퍼 디스크의 반사 표면에 있는 레이저 코드를 안정적으로 판독하여 생산 공정에서 각 웨이퍼를 정확히 찾아내고 추적하기 위해 UV 이미징을 활용하는 것을 보여줍니다. 이를 통해 생산 체인이 중단되어 심각한 비용 문제가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다. UV 이미징은 기존 머신 비전 시스템으로 판독하지 못하는 이러한 코드를 안정적으로 판독할 수 있습니다. 그림 2: 다이/와이어 본딩에 사용되는 UV 이미징. 저자:Mister_Rf 그림 2는 반도체 정렬을 위해 UV 이미징을 사용하는 것을 보여줍니다. UV 이미징은 반도체 제조 시 웨이퍼 프로빙, 웨이퍼 다이싱, 리드 프레임 검사, 다이/와이어 본딩을 지원하기 위해 사용됩니다. 그림 3: 레이저 빔 프로파일링. 출저:Photonics.com 그림 3에서 보이는 것과 같이 레이저 빔의 모양 및 크기와 같은 정밀도는 타겟에 전달되는 에너지에 영향을 미칩니다. 빔의 왜곡은 광경로의 오염, 조립 불량, 환경 요인으로 인해 발생합니다. 빔 경로에 UV 카메라를 삽입하면 빔의 각 부분의 상대적 강도를 매핑하고 수정할 수 있습니다. 비전 시스템에서의 UV 산업용 카메라 활용 여기에 설명된 다양한 UV 광학 검사에 대한 수요가 높아짐에 따라 자외선(UV) 이미징 카메라를 활용하는 애플리케이션의 범위가 크게 넓어졌습니다. UV 이미지 센서가 탑재된 카메라를 적용한 비전 시스템은 일반 카메라가 제공하지 못하는 특별한 시각 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템으로는 일반적인 산업 및 과학 애플리케이션용 UV 호환 렌즈와 UV 조명이 모두 탑재된 시스템과 광학 왜곡을 최소한으로 줄이기 위해 렌즈와 센서의 커버 유리까지 제거해야 하는 레이저 프로파일링 시스템 등이 있습니다. 또한 더욱 짧은 UV 파장을 이미징할 수 있는 UV 센서에 대한 수요도 증가하고 있습니다. UV 애플리케이션은 주로 UVA(320~400nm)라고 하는 스펙트럼에 중점을 두고 있지만, 최신 반도체의 작은 크기로 인해 UVB 영역(280~320nm)에서 동작할 수 있는 센서가 필요하게 되었으며, 200nm 이하의 파장을 활용하는 일부 시스템의 경우 UVC 영역(약190~280nm)까지 필요하게 되었습니다. 이러한 UVC 시스템(심자외선 또는 DUV)이 시장을 이끌고 있지만, UVB 및 UVA 영역으로 설계된 UV 애플리케이션 역시 여전히 많습니다. 광범위한 UV 스펙트럼에서 애플리케이션을 지원할 수 있는 UV 센서 및 카메라는 개발팀에 뛰어난 다용성을 제공합니다. 예를 들어, 다음 이미지에서 JAI의 GO-8105M-5GE-UV 카메라 모델의 감도를 확인하실 수 있습니다. 이 모델은 UVB 및 UVA 영역에서 약 40~50%의 뛰어난 양자 효율을 보여주며 UVC 영역에서도 충분한 QE를 보여줍니다. 이러한 카메라는 천문학 등 과학 연구에 사용되는 고가의 UV 카메라를 대체할 수 있는 매력적인 대안이 될 수 있습니다. 이 카메라의 스펙트럼 응답은 가시광선과 근적외선 영역을 지원하지만, 해당 영역에서 기생 광 감도(parasitic light sensitivity, PLS)가 최적화되지 않았기 때문에 UV 이미징을 위해서는 가시광선과 근적외선광을 차단하는 필터가 권장됩니다. GO-8105M-5GE-UV 카메라의 스펙트럼 응답 *감도는 200nm 이하에서도 지원되지만, 특정 양자 효율은 아직 측정되지 않았습니다. 위에 표시된 광범위한 UV 스펙트럼 응답은 많은 UV 기반 머신 비전 애플리케이션에 새로운 카메라를 제공할 수 있습니다. 이러한 카메라는 반도체 마스크 검사를 포함한 다양한 형태의 반도체 검사 시스템을 구축하는 기업에서 가장 많이 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 반도체 마스크 애플리케이션의 경우 새로운 Go 시리즈 GO-8105M-5GE-UV 카메라의 기능을 사용하여 노출 전에 포토레지스트가 반도체에 고르게 도포되었는지 검사할 수 있습니다. 이는 최고의 제조 품질을 보장하기 위한 고가의 시스템입니다. 이러한 시스템은 가장 작은 표면 형상을 표시하여 웨이퍼, 마스크 및 기타 관련 항목의 결함을 감지하기 위해 매우 짧은 파장을 사용해야 합니다. 새로운 카메라의 UV 기능(UVC 대역까지 확장 가능)은 이러한 시스템을 구축하는 OEM을 위한 매우 매력적인 기능입니다. 또한 GO-8105M-5GE-UV 카메라는 센서 위에 탈착식 유리 커버가 장착된 "글래스리스" 구성을 제공하여 레이저 프로파일링 및 광경로에 UV 호환 석영 유리가 있는 경우 문제가 될 수 있는 기타 애플리케이션에서도 사용할 수 있습니다. UV 카메라는 다양한 산업 및 과학 애플리케이션에서 필수 요소가 되었습니다. 그러나 UV 이미징은 많은 산업 공정을 위한 검사 도구로 사용되기 시작했을 뿐 가시광선 또는 근적외선 기반 머신 비전에 비해 아직 초기 단계에 있습니다. 상업용 UV 하드웨어의 가격이 낮아지고 다양성이 증가함에 따라 UV 머신 비전 분야는 점점 성장하고 있습니다.
2023.03.24blog.naver.com eGrabber Euresys에서 제공하는 이미지 취득 및 녹화 라이브러리를 통칭합니다. 특징 - 이미지 취득 및 녹화용 툴 세트 - CoaXPress 카메라 호환 (Coaxlink 보드 사용시) - Camera Link 카메라 호환 (Grablink DUO 보드 사용시) - GigE Vision 카메라와 호환 (eGrabber Gigelink 라이브러리 사용시) - 하드 드라이브에 녹화 가능 (eGrabber Recorder 라이브러리 사용시) eGrabber는 CoaXPress, Camera Link 및 GigE Vision 카메라를 사용하여 비전 어플리케이션의 개발 및 디버깅을 가능하게 하는 통합 소프트웨어 드라이버, 툴 및 어플리케이션 세트입니다. eGrabber에는 Euresys의 Coaxlink 및 Grablink DUO 프레임 그래버 드라이버, GigE Vision 이미지 취득 라이브러리, 고성능 비디오 녹화 라이브러리, 그리고 사용자 친화적인 평가 및 데모 어플리케이션이 포함되어 있습니다. eGrabber는 여러 프로그래밍 언어와 호환되며, GenICam을 기반으로 하며 GenAPI와도 호환되며 GenTL 인터페이스를 제공합니다. eGrabber는 EGrabberBridge 클래스로 인해 eGrabber 내에서 취득한 이미지를 Open eVision 이미지 처리 라이브러리에서 원활하게 처리할 수 있습니다. Open eVision은 텍스트 및 코드 판독, 일치 및 측정, 3D 처리 및 딥 러닝 검사를 위해 이미지를 처리할 수 있는 이미지 분석 라이브러리 및 소프트웨어 도구 세트입니다. eGrabber Bridge를 통해 카메라와 원활하게 인터페이스(핸드셰이크 및 데이터 형식)할 수 있으므로 이러한 라이브러리에 액세스할 수 있습니다. https://blog.naver.com/fainstec_sales/222899361070 EURESYS_Library Open eVision 3D 소개 1. 소개 Easy3D : Depth Map, Point Cloud, ZMap 그리고 뷰어 사용을 위한 기초 라이브러리 Easy3... blog.naver.com https://blog.naver.com/fainstec_sales/222902350817 EURESYS_Library Open eVision 2D 소개 1. 주요기능 Open eVision 은 이미지 처리와 분석을 위한 Software Tool 사용자의 Application 에 통... blog.naver.com eGrabber Driver - CXP, GigE, Camera Link 사용 드라이버 통합 SDK로 인터페이스 상관 없이 제어 가능 특징 실시간 이벤트 처리를 위한 싱글 스레드 및 멀티 스레드 콜백 지원 프레임 그래버 및 카메라 구성을 위한 스크립트 파일 지원 GenICam, GenAPI, GenTL 호환 Windows, Linux 및 MacOS 호환 eGabber Driver는 Coaxlink 및 Grablink DUO 프레임그래버에서 이미지를 취득하기 위해 사용하기 쉬운 프로그래밍 인터페이스를 제공하는 클래스 라이브러리입니다. eGrabber는 C++, C# 및 Python과 호환되는 사용자 친화적인 고급 객체 지향 API를 제공합니다. Euresys::EGrabber는 C++ 클래스 라이브러리입니다. 또한 .NET 어셈블리를 통해 .NET 언어(C#, VB.NET등)에 사용할 수 있습니다. Python 바인딩은 Python 휠 설치 패키지로도 제공됩니다. (현재 모든 API는 x64만 지원합니다) eGrabber Studio - 이미지 캡처 도구 Euresys에서 제공하는 이미지 취득, 녹화 등을 한 툴에서 통합하여 사용 가능 특징 eGrabber에서 제공하는 인터페이스의 통합 이미지 취득 소프트웨어 CoaXPress, Camera Link, GigE 등 다양한 인터페이스 지원 Recorder 기능 사용 가능 라이브 히스토그램 및 프로파일 사용 가능 소지하는 라이센서 및 보드에 따라 사용 가능한 기능이 다름 eGrabber Studio는 eGrabber의 평가 및 데모 어플리케이션입니다. Coaxlink 프레임 그래버 및 GigE Vision 카메라를 사용하여 이미지 캡처를 테스트하고 카메라 및 프레임 그래버의 파라미터(GenApi 기능)를 확인 및 구성하고 캡처한 이미지를 파일로 저장할 수 있습니다. 라이브 히스토그램 및 프로파일 표시도 가능합니다. 새롭고 현대적인 기능으로 설계된 eGrabber Studio는 Windows, Linux 및 macOS와 호환됩니다. https://blog.naver.com/fainstec_sales/222898465604 eGrabber Gigelink - GigE Vision을 사용하기 위한 라이브러리 통합 SDK로 카메라 제조사 상관 없이 제어 가능 특징 eGrabber Studio에서 사용 가능 카메라 제조사 상관없이 eGrabber SDK를 통해 카메라 제어 가능 Gigelink 라이센스 구매시 사용 가능(Neo License) Gigelink Neo License Gigelink는 GigE Vision 카메라에 대한 하드웨어 독립적인 범용 액세스를 제공하는 eGrabber의 선택적 라이브러리입니다. Gigelink를 이용하면 프로그래머가 CoaXPress 카메라(Coaxlink 보드 사용시) 및 카메라 링크 카메라(Grablink Duo 보드 사용시)를 사용할 때와 동일한 방식으로 eGrabber 컨셉, 객체 및 함수 호출을 사용하여 GigE Vision 카메라로부터 이미지를 취득할 수 있습니다, Gigelink는 GenICam 및 eGrabber Studio 어플리케이션과 호환됩니다. https://blog.naver.com/fainstec_sales/222899066610 EURESYS_Neo License 활성화 하는 방법 Neo License 활성화 시작메뉴 -> Euresys Neo License Manager 를 실행합니다. 2. PC에 Neo U... eGrabber Recorder - 고성능 이미지 녹화 라이브러리 제조사 상관 없이 동일한 규격으로 녹화 가능 특징 eGrabber Studio에서 사용 가능 eGrabber에서 제어 가능한 카메라 영상 녹화 가능 독점적인 확장자로 저장되며, TIFF 또는 MKV 파일로 변환 가능 Recorder 라이센스 구매시 사용 가능(Neo License) ? Recorder는 하드 드라이브에 최적화된 비디오 녹화를 제공하는 eGrabber의 선택적 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 성능에 중점을 두어 디스크의 최대 대역폭을 이용하도록 고도로 최적화 되었습니다. 물론 실제 녹화 처리량은 디스크 용량에 따라 다릅니다. 그리고 하드 디스크 드라이브(HDD)뿐만 아니라 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)와도 호환됩니다. eGrabber Memento - 이벤트 로깅 도구 디바이스, SDK 동작에 관련된 이벤트를 정확히 로깅하고 분석에 용이 특징 카메라, 프레임 그래버 동작에 관련된 이벤트에 대한 정확한 로깅 CPU 사용량이 매우 적음 eGrabber SDK와 별개로 별도 설치 필요 라이센스 구매 불필요 영상을 사용하는 고급 검사기에서 프레임 그래버, 카메라는 말할 것도 없고 모션이나 조명 제어기와 같은 수많은 외부 장치와 동기화하여 이미지를 캡처하는 역할을 합니다. 이러한 시스템을 디버깅하려면 일반적으로 예를 들어 오실로스코프나 논리 분석기와 같은 소프트웨어 프로파일러와 함께 사용되는 복잡한 장비가 필요합니다. 초당 수백 또는 수천 프레임이 넘는 매우 빠른 프레임 속도를 지원하는 최신 카메라가 나오면서 이 문제가 더욱 심각해지고 있습니다. Memento는 그러한 프로세스를 간소화할 수 있도록 설계되었습니다. 작업 중에 Memento는 호스트 어플리케이션뿐만 아니라 카메라, 프레임 그래버 및 그 드라이버에 관련된 이벤트 로그를 매우 상세하게 기록합니다. Memento는 백그라운드에서 실행되면서 시스템에 장애가 발생할 때 지원 팀에 보낼 수 있는 로그를 작성합니다. Memento는 보드의 드라이버 내부에 구현된 소프트웨어 리소스와 더불어 보드 자체의 하드웨어 리소스를 활용합니다. 그리고 Memento는 최고의 효율성을 제공하도록 설계되었습니다. 또한, 요구되는 CPU 사용량이 극히 낮으므로 비간섭적입니다. 강력한 도구인 Memento는 매우 다양한 로깅 정보를 수집할 수 있고, 로깅 정보의 특성을 바탕으로, 또는 요청된 설명 수준에 따라 여러 수준에서 고도의 필터링 능력을 제공합니다.
2023.01.181. 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.
2022.11.09JAI가 고성능 5GBASE-T(5GigE) 인터페이스를 탑재한 새로운 8.1 메가픽셀 UV 고감도 카메라,Go 시리즈 GO-8105M-5GE-UV 모델을 출시했습니다. 향상된 해상도(8.1 메가픽셀 vs. 5 메가픽셀)와 UVA, UVB를 넘어 UVC까지 확장된 더 높은 스펙트럼 감도를 제공하는 이 새로운 카메라는 JAI의 다른 3가지 UV(자외선) 카메라 모델보다 뛰어난 성능을 제공합니다. Sony Pregius S IMX487-AAMJ CMOS 센서를 29 x 29 x 68mm의 소형 폼팩터에 탑재한 GO-8105M-5GE 모델은 5GigE 인터페이스를 통해 초당 최대 66 프레임의 풀 해상도 8.1 메가픽셀 이미지를 생성합니다. 카메라 인터페이스에는 사용 가능한 대역폭에 따라 네트워크 성능 및 호스트 PC에 맞춰 카메라의 출력을 2.5GBASE-T(2.5Gbps) 또 1000BASE-T(1Gbps)로 자동으로 조정해주는 기능(자동 협상 기능)이 탑재되어 있습니다. 카메라는 Pregius S 센서의 2.74µm 픽셀 크기를 통해 컴팩트한 2/3” C-마운트 광학 형식을 제공합니다. Pregius S 센서에는 이미징 성능의 저하 없이 작은 픽셀 크기를 지원하는 후면 조명이 탑재되어 있습니다. 8 bit, 10 bit 및 12 bit 출력 형식도 지원가능 합니다. GO-8105M-5GE-UV 모델은 2가지 구성으로 제공됩니다. 표준 모델은 센서 위에 장착된 이중 AR 코팅된 석영 유리 커버를 통해 센서를 먼지와 손상으로부터 보호하는 동시에 광 투과율을 극대화합니다. 글래스리스(glassless) 모델(GO-8105M-5GE-UV-GL)은 센서 위에 보호 유리 커버가 장착되어 배송되며 커버 유리를 통과하는 빛의 간섭이 허용되지 않는 애플리케이션의 경우 사용자가 이를 제거할 수 있습니다. 새로운 카메라의 해상도, 프레임 속도 및 자외선 감도는 반도체 마스크 검사, 웨이퍼 처리, 폐기물 분류, 형광 분석, 고전압 기술, 현미경 검사, 피부과 등 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 이러한 애플리케이션을 지원하기 위해 내장된 카메라 기능에는 수평/수직 이미지 반전 기능, 불량화소 보정, 음영 보정, 시퀀서 기능, 다중 비닝/크기 조정 모드 및 변화하는 조명 조건에서 노출을 제어하기 위한 자동 셔터 및 자동 게인 기능을 연결하는 자동 레벨 제어(ALC) 기능 등이 포함되어 있습니다. GO-8105M-5GE-UV 모델은 JAI가 제공하는 Go 시리즈 소형 산업용 카메라의 25번째 모델입니다. 다른 모델에는 2.35 또는 5 메가픽셀의 해상도 및 GigE Vision, USB3 Vision 또는 Camera Link 인터페이스가 탑재된 흑백 및 컬러 머신 비전 카메라, 편광 이미징 애플리케이션을 지원하는 온센서 편광 그리드가 장착된 2가지 모델 등이 있습니다. 화인스텍은 머신비전 솔루션 그 이상을 만듭니다. (www.fainstec.com)
2022.11.03머신비전 카메라 Camera Link 인터페이스 제대로 알아보기 머신비전 카메라 Camera Link 인터페이스란? Camera Link는 카메라, 케이블 및 프레임그래버를 포함해 과학 및 산업용 비디오 제품을 표준화 하기위해 설계되었으며, 글로벌 표준은 AIA(Automated Imaging Association)에서 유지 관리 합니다. Camera Link Interface Standard(1.0)은 2000년 10월에 발표되었으며, 1.1은 2004년, 1.2는 2007년에 채택하였고, Mini라고 불리는 SDR과 파워를 함께 공급하는 POCL이출시되었습니다. 2012년 2.0으로 업되이트 되며, 이전 버전과 정식 규격으로 통합 되었습니다. 현재 사용하는 버전은 2.1 버전 입니다. Camera Link는 확장성에 따라, Base, Medium, Full, Full Deca로 나눠져 있습니다. (출처 : https://www.automate.org/a3-content/vision-standards-camera-link) Camera Link 인터페이스의 장점? Camera Link 인터페이스의 장점은 높은 대역폭입니다. 하나의 케이블로 255MB/s의 높은 대역폭을 내며, 두개의 케이블로는 최대 850MB/s의 대역폭을 보장합니다. Camera Link 케이블의 종류 Camera Link 케이블은 크게 두가지가 있습니다. Camera Link Standard 라고 부르는 MDR 커넥터와 Camera Link Mini 라고 부르는 SDR 커넥터가 있습니다. 과거 Standard가 Cameralink 인터페이스의 표준이였으나, 센서의 크기와 카메라 크기가 작아짐에 따라 Camera Link Mini Cable이 개발되었고, 지금은 MDR보다 SDR이 더 많은 비중을 차지하고 있습니다. Camera Link 케이블로 카메라 전원을 공급받는 POCL도 일반 Camera Link 커넥터와 동일한 커넥터를 사용합니다. Camera Link 인터페이스의 케이블을 길고 안정적으로 사용하는 방법 Camera Link Cable의 권장 길이는 Base 기준 7m, Full 기준 5m 이지만, 실제 장비의 컨디션이 좋은 경우 10m 까지 사용하는 경우도 있습니다. 하지만 장비의 안정적인 운용을 컨디션에 의존할 수 없습니다. 하드웨어 구성품 중 Camera Link 리피터를 이용하면 카메라 기준 길이의 최대 2배까지 사용 가능하기 때문에 10m 이상의 길이를 사용할 때는 권장하고 있습니다. Cameralink Cable 길이 연장하는 방법 - 리피터 Camera Link 리피터를 사용하지 않고 쉽게 케이블 길이를 늘릴 수 있는 방법은 Euresys사의 Grablink Series를 사용하는 것입니다. Grablink Series에는 Ecco, Ecco+ 기능이 내장되어 있어 Grablink Base와 Grablink Full의 경우 케이블 길이를 늘리거나 같은 길이에서 전송속도를 최대 30%까지 높여 사용할 수 있으며, Grablink Full XR의 경우 최대 2배까지 사용할 수 있습니다. Cameralink Cable 길이 연장하는 방법 - Euresys Grablink Series의 ECCO/ECCO+ 기능 한 대의 카메라 이미지를 두 대의 PC에서 받는 방법 고해상도 이미지를 분석하는 경우 PC 한 대에서 처리하기 어려운 경우가 있습니다. 이러한 경우, 한 카메라에서 여러 이미지를 취득 후 PC 마다 다른 검사를 시행할 수 있습니다. 스플리터를 사용하게 되면 Master PC는 카메라 제어를 담당하고, Master PC / Slave PC 모두 이미지 취득이 가능하여, 고해상도 이미지를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 스플리터를 이용한 이미지를 취득하는 방법 예시 머신비전 카메라 인터페이스의 발전 머신비전 카메라 인터페이스의 선택은 장비를 구성함에 있어서 매우 중요합니다. 머신비전 장비는 더 높은 검사 정도와 더 빠른 검사를 하기 위해 진화합니다. 그렇기 때문에 이미지 센서 또한 더 높은 해상도와 더 빠른 속도로 발전해 왔으며, 넓은 대역폭의 데이터를 안정적으로 전송하기 위해 새로운 인터페이스를 머신비전 시스템에 도입하게 되었습니다. 인터페이스 별 비교 그래프
2022.07.19SONY ® Pregius ™ CMOS 센서 4세대 Pregius S의 장점 3가지 안녕하세요.? 머신비전 솔루션 전문 기업 화인스택 블로그에 찾아주셔서 감사합니다. Sony에서 2013년 처음 개발하고 출시한 Pregius 센서가 4번째 큰 변화를 진행했습니다. 1세대부터 4세대까지 어떻게 변화했는지 간략하게 보여드리겠습니다. 세대 1세대 (Pregius) 2세대 (Pregius) 3세대 (Pregius) 4세대 (Pregius S) 픽셀 사이즈 6.86um 3.45 um / 6.9 um 4.5 um / 9 um 2.74 um 센서(예시) IMX174 IMX253 IMX420 IMX530 해상도 2.3 MP 12 MP 7.1 MP 24.5 MP 이미지 서클 1/1.2 " 1.1" 1.1" 4/2" 프레임 레이트 164 pfs 68 fps 207 fps 106 fps 출력 노이즈(-e) 5 2 2.5 2.31 Sony Pregius 가 4세대로 접어들면서 가장 크게 변한 3가지가 있습니다. Pregius S의 장점 1 센서 칩 사이즈의 소형화 픽셀 영역 옆쪽에 있던 회로 영역을 픽셀 영역 뒤로 보내는 적층 방식을 적용해 센서를 더 작게 제조할 수 있게 되었습니다. 물리적으로 센서는 잘라 쓸 수 없기 때문에 센서의 사이즈가 카메라 크기를 결정하는 가장 큰 요소로 볼 수 있는데 해상도에 비해 센서가 작아졌다는 것은 카메라의 외형을 더 작게 만들 수 있다는 장점이 있습니다. 물론 셀 사이즈가 작아지면 어두워지거나 노이즈가 늘어날 수도 있습니다. <사진 1> Pregius S의 장점 1 - 적층방식 Pregius S의 장점 2 BSI 적용 (Back Side Illumination) 지금까지의 Pregius 센서는 메탈와이어링 아래에 포토다이오드가 자리 잡고 있었습니다. 그로 인해 온전한 빛이 포토다이오드까지 도달하기 어려웠죠. 그래서 Pregius 2세대 12메가 카메라에서 주변부가 어두워지는 문제가 이슈 되기도 했습니다. 그래서 Exmor R 기술을 Pregius 4세대에 집어넣게 되었습니다. Pregius S의 장점 중 셀 사이즈가 작아져 발생할 수 있는 이미지 퀄리티 문제를 이렇게 해결 한 것입니다. <사진 2> Pregius S의 장점 2 - BSI Pregius S의 장점 3 해상도 대비 가격 셀 사이즈가 작아짐에 따라 센서 사이즈 대비 해상도가 높아졌으며, 웨이퍼 1장에서 많은 센서를 제조할 수 있습니다. 이야이기는 곧 우리가 흔히 얘기하는 24메가가 그렇게 싸다고? 이런 이야기가 될 수 있다는 것이죠. 그리고 센서가 작기 때문에 24.5메가나 되는 고해상도를 C 마운트로 사용할 수도 있습니다. 장비를 설계하는 사람 입장에서 정말 좋은 환경이 아닐 수 없습니다. <사진 3> Pregius S의 장점 3 - 작은 셀 사이즈 이처럼 센서의 발전에 따라 머신비전 업계뿐만 아니라 카메라를 사용하는 모든 업계에 작지만 큰 변화를 가져다줍니다. 화인스텍에 오셔서 새로운 센서를 경험하세요.
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
2022.07.11머신비전 카메라의 기본 기능 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 이번에는 머신비전 카메라에 들어있는 기능을 간략하게 소개해 드리고자 합니다. 1. 카메라 센서 출력의 TAP(탭) <사진 1> TAP 카메라 링크(Camera Link)를 많이 사용해 보신 분들은 Camera, 혹은 FrameGrabber 설정 파일에서 TAP을 많이 보셨을 텐데요 2TAP 3TAP... 10TAP TAP 수를 늘릴 때마다 카메라가 빨라지는 것을 보셨을 겁니다. 그것은 바로 CMOS, CCD 이미지 센서는 한 번에 한 픽셀의 데이터를 출력시키는데 TAP 개수에 따라 그만큼 속도가 빨라지고 데이터 량이 많아지게 됩니다. 데이터량이 많아지면 케이블 노이즈에 취약하죠^^ 2. Binning(비닝) <사진 2> Binning Binning은 쉽게 설명드리면 그림에서 보시는 것과 같이 주변 셀을 합쳐서 하나의 셀로 표현하는 것입니다. FOV는 변하지 않고 해상도가 낮아집니다. 장점으로는 SNR(노이즈대비 신호비)가 좋아져 이미지 품질이 좋아집니다. 3. Partial(파샬) <사진 3> Partial Partial은 3D 카메라에도 사용되며, 어찌 보면 이 기능으로 라인 스캔 카메라처럼 쓸 수도 있습니다. 필요 없는 부분은 애초에 데이터를 갖고 오지 않는 것인데 지정된 곳의 데이터만 가져오고 센서 처리가 이뤄지기 때문에 Framerate가 빨라집니다. 단점은 FOV가 변경되어 필요한 부분을 볼 수 없을 수 있습니다. 4. Sub-Sampling <사진 4> Sub-Sampling Sub-sampling은 일정한 간격의 픽셀만 가져와 이미지를 재구성하는 것으로 아주 정밀한 물체가 아니면 FOV를 바뀌지 않고 Framerate를 빠르게 할 수 있습니다. 폴라라이즈드 카메라가 이런 형식으로 이미지를 가져오는데 실제로 일반적인 상황에서 굳이 사용하지 않겠죠? 그냥 해상도가 낮은 카메라를 쓸 수도 있으니까요. 5. AOI <사진 5> AOI 마지막으로 AOI입니다. AOI는 하나의 센서에서 영역을 정해 그 부분만 가져와서 이미지 검사를 하는 것입니다. 이것의 장점은 데이터량이 적어 처리 속도가 빠르다는 것입니다. 그리고 필요 없는 주면 부로 인해 잘못된 검사를 하지 않도록 도와줍니다. 단점이라면 AOI를 지정한 그곳에 대상체가 틀어지지 않고 잘 들어와야겠죠
2022.05.20Autofocus 안녕하세요 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 이번 포스팅은 Autofocus의 기본에 대해서 알아보겠습니다. Autofocus의 필요성 Autofocus는 왜 필요할까요? 그것은 바로 이미지를 선명하게 보기 위함일 것입니다. 머신비전에서는 이미지 자체가 좌표계이기 때문이죠. <사진 1> 이미지의 중요성 위 이미지와 같이 초점이 잘 맞으면 경계면이 확실해져서 Align System에서는 정말 중요합니다. 저배율에서는 크게 영향이 없지만 고배율에서는 사람이 일일이 맞추기 어려울뿐더러, 장비의 모션, 기구적 오차에 의해 초점이 흐려질 수 있기 때문입니다. Autofocus의 구성 Autofocus는 아래와 같은 구조로 되어 있습니다. 이 구조에 Laser Sensor로 거리를 측정하여 모터로 레이저 위치로 WD를 조절하는 레이저 AF 방식과, 이미지의 Focus가 가장 잘 맞는 구간을 측정하여 모터를 가장 잘 맞았던 위치로 돌리는 이미지 AF 방식으로 나뉩니다. Laser AF(레이저 AF)의 장점 실시간 보정, 트레킹, AF 속도 등이며, Laser AF(레이저 AF)의 단점 대상체에 Hole 여부 및 빛의 흡수, 난반사에 따른 오차 등입니다. Image AF(이미지 AF)의 장점 레이저 AF 대비 낮은 가격, 빛의 투과 및 자재의 Hole의 영향 없음. Image AF(이미지 AF)의 단점 속도가 느림, 이미지 형상에 따른 영향 <이미지 2> 모터 방식 Auto Focus 이미지 AF의 경우 자체적인 별도의 이미지 분석 툴을 갖고 있거나 AF 업체에서 컨트롤러 타입으로 제공 가능합니다. 또한 기본적으로 두 제품 모두 캘리브레이션을 하지 않으면 거리 값이 제대로 나오지 않습니다. 꼭 신경 써 주시기 바랍니다. 다름 포스팅은 IMAGE AF(이미지 AF)를 Polymer Lens로 만들어 보도록 하겠습니다.
2022.05.20Polarized Camera 안녕하세요 화인스텍 마케팅 팀입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 편광 카메라(Polarized Camera) Part 3 지금 시작합니다. Part 3. 편광 카메라(Polarized Camera) 적용 사례 1. 응력 검사(Stress Inspection) 편광(분극화) 된 빛이 투명 물질을 통과하게 되면, 들어오는 빛의 각도가 물체의 다양한 응력에 의해 변형됩니다. <그림 1> 이미지는 투명한 아크릴 블록에 편광 된 빛을 각도에 따라 색상을 입힌 이미지입니다. <사진 1> 응력 검사(Stress Inspection) 물체에 어떠한 압력이 발생하여 밀집도에 따라 달라지는 것인데요 투명한 아크릴이나 안경과 같이 압력받는 부분을 측정할 때 사용합니다. 2. 반사 감소 빛을 반사하는 물체의 경우에는 그 표면을 검사하는 데에 있어 어려움이 있습니다. 특히나 식품 검사는 더더욱 그러합니다. 이때 편광을 사용하는 것이 반사를 줄여주는 데에 도움을 줍니다. 다음의 이미지는 고추 표면을 검사할 때 반사된 빛이 편광에 의해서 제거된 것을 보여줍니다. <사진 2> 반사 감소 3. 대비 증가 저조도 환경에서는, 물체의 대비가 좋지 않습니다. 이때 편광은 물체의 대비를 증가시켜 주는 데에 도움을 줍니다. 아래의 이미지는 저조도 환경에서 찍힌 볼트를 편광을 통해서 얻은 이미지입니다. <사진 3> 대비 증가 4. 흠집 검사 응력 검사와 유사하게, 흠집은 일반적인 방식으로 검출하기 힘들 수 있습니다. 이처럼 흠집이 난 표면을 식별하기 위해서 편광이 적용될 수 있습니다. 아래는 투명한 물체에 난 흠집을 검사한 이미지입니다. <사진 4> 일반 흑백( MONO) 영상 <사진 5> 편광 카메라(Polarized Camera) 영상 5. 물체 감지 특정 환경에서 물체를 구별하기 어려운 때가 있습니다. 이때 편광을 이용하면 물체가 반사해내는 빛의 각도를 탐지하여 도움을 줄 수 있습니다. <사진 6> 일반 흑백( MONO) 영상 <사진 7> 편광 카메라(Polarized Camera) 영상 Part 3. 에서는 편광 카메라(Polarized Camera) 적용 사례에 대해 살펴봤습니다. 도움이 되셨나요? 아직은 활성화되지 않은 카메라이지만 흥미롭기는 합니다. 필요에 의해 만들어진 건지 만들고 새로운 애플리케이션을 찾아야 하는지 아직 모르겠습니다 ㅎㅎ 그럼 다음에 또 만나요~
2022.05.19