총 31 건
JAI가 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~
2022.05.19Polarized Camera 안녕하세요 화인스텍 마케팅팀입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 머신비전 카메라 중 편광 카메라(Polarized Camera) Part 2 지금 시작하겠습니다. Part 2. 편광 카메라 데이터 출력 편광 카메라(Polarized Camera)의 구조에 대해서는 에서 살펴본 바와 같이 4개의 각도에 대한 패턴으로 이루어져 있습니다. 이러한 데이터를 출력하는 방식으로는 다음과 같은 방식이 있습니다. 1. Raw Data 출력 편광 카메라(Polarized Camera)는 일반 베이어 패턴 컬러 카메라와 같이 Raw Data로 출력 가능합니다. 이렇게 출력하게 되면 베이어 카메라를 모노로 출력했을 때와 비슷하게 출력하게 됩니다. <사진 1> Polarized Camera Row Image 2. 각도별 4분할 출력 데이터를 0도, 45도, 90도, 135도 순으로 4분할 하여 출력합니다. <사진 2> 센서 각도별 분할 출력 3. 컬러로 부각된 이미지 출력 이처럼 편광 카메라(Polarized Camera)는 각도로 부각된 출력을 특정 알고리즘을 통하여 합쳐서 컬러로 출력하는 방식이 있습니다. 이러한 방식에는 AoLP(Angle of Linear Polarization. JAI는 PolarizeAngle이라고 칭함), DoLP(Degree of Linear Polarization. JAI는 PolarizeRatio라고 칭함) 등이 있습니다. <사진 3> 특정 알고리즘을 이용해 4개의 편광을 합친 이미지 4. 편광을 합친 이미지 개별 출력 가능 위에 나온 출력들, 곧 AoLP나 DoLP 같은 것들을 분할해서 각각 출력해줄 수도 있습니다. JAI의 SDK에서 화면을 4분할 해서 각 Panel에 어떤 출력을 보여줄 것인지 지정할 수 있습니다. <사진 4> 이미지 출력 종류 예시 (출처 : JAI) Park 2에서는 편광 카메라(Polarized Camera)의 이미지 출력에 대해 알아봤습니다. Part 3.에서는 편광 카메라(Polarized Camera)적용 사례에 대해 간단하게 이야기하도록 하겠습니다.
2022.05.19Polarrized Camera 안녕하세요 화인스텍 마케팅팀입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 편광카메라 (Polarized Camera)에 대해서 알아볼 텐데요 생소하면서도 알 것 같은 카메라 지금 바로 시작하겠습니다. Part 1. 편광 카메라(Polarized Camera) 1. 편광 개념 이해 편광[Polarization (of Light)]은 말 그대로 빛(Light)을 분극화(Polarization) 시키는 것입니다. 분극화란 극성을 분리시키는 것을 뜻하는데, 이러한 말이 나온 이유는 빛(광)에 극성(방향성)이 있기 때문입니다. 광은 전기장과, 전기장에 직각으로 구성된 자기장으로 이루어져 있습니다. 그리고 이러한 광의 극성 중 원하는 극성만을 구별(Polarize 혹은 Filter)'하여 특정한 극성의 광 성분만을 수신하기로 하는 것이 바로 '편광'입니다. 쉽게 이야기하면 여러 방향에서 들어오는 빛을 펴준다 라고 생각하시면 됩니다. 이러한 편광에 대한 예를 들어보면 다음과 같습니다. <사진 2> 편광필터 적용 전 사진(왼), 편광필터 적용 후 사진(오) <사진 2>의 왼쪽 이미지는 편광 필터를 적용하기 전의 이미지이고, <사진 2>의 오른쪽 이미지는 편광 필터를 적용한 후의 이미지입니다. 이 이미지를 촬상 하는 데에 있어서 목적은 물의 난반사(특정한 각도로 들어오는 빛)를 제거하는 것이었고, 그것을 위해서 편광 필터를 적용한 것입니다. 이와 같이 편광의 개념은 특정한 각도의 빛을 구별시켜 필터 해주는 것입니다. 2. 편광 카메라 센서(Polarized Camera Sensor)의 구조 현재 화인스텍에서 취급하는 편광카메라 (Polarized Camera)는 JAI의 GO-5100MP-USB와 FLIR의 BFS-PGE-51S5P-C가 있습니다. 이 카메라는 모두 SONY의 IMX250MZR(모노 선형 편광 센서) 센서가 탑재되어 있습니다. 이 센서는 CMOS 센서로서 와이어 그리드 편광 원리를 채택하고 있으며, 3.45um의 픽셀 4개마다 0, 45, 90, 135도 방향 선형 편광 필터 4개를 사용하는 2464 x 2056 글로벌 셔터 센서입니다. 이 센서의 구조는 다음과 같습니다. <그림 3> Polarizer Sensor 위쪽부터 90도, 45도로 홀수 라인이 구성되고, 135도, 0도로 짝수 라인이 구성됩니다. 예를 들어 90도 이미지만을 취득하겠다고 하면 각도 하나당 하나의 픽셀(pixel)이기 때문에 가로 세로로 한 칸씩 건너뛰고 이미지를 가져오게 되는데 그렇게 되면서 해상도가 1/4이 됩니다. 편광카메라 (Polarized Camera)5메가(5mega)라고 하지만 실제로 5메가(5mega) 영상을 사용할 수는 없습니다. <그림 4> Polarizer Sensor <그림 4>와 같이 마이크로 렌즈 아래 폴라 아이져 그리고 빛을 담는 포토다이오드가 있습니다. <그림 5> Polarizer Sensor 편광카메라 (Polarized Camera)를 사용하는 것이 외부에 필터를 끼우는 방식보다 더 좋은 이유는 <그림 5> 와 같이 다른 각도의 빛이 유입되는 것을 완전히 차단할 수 있기 때문입니다.
2022.05.19빛의 파장과 카메라 이미지 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 이번 포스팅은 빛의 파장에 따른 카메라 이미지에 대해 포스팅하겠습니다. 렌즈의 색수차에 대해서는 아래 글을 참고해 주세요. 우리가 일상에서 만나는 조명은 대부분이 백색입니다. 형광등, LED 조명 등, 태양은 사람 눈에 보이는 가시광과 그 외의 파장도 갖고 있는 것은 모두 알고 있는 사실이죠. 조명의 색에 따라 색을 판단하기 어려운 경우도 있죠 노래방의 파란 형광등이나, 빨간 정육점의 빨간 형광등이 그 예죠 빨간 형광등은 고기를 더 빨갛게 보이게 해서 고기가 신선해 보이도록 눈속임하죠. 우리가 검사를 하기 위해 검사 대상체를 보는데 조명이 중요합니다. 하지만 필터를 사용하여 우리가 원하는 마크나 이물을 더욱더 쉽게 찾아낼 수 있습니다. 아래 이미지를 한번 볼까요? <그림 1> 파란 물체 어렸을 때 분명 배운 내용입니다. 하지만 이걸 써먹을 줄을 몰랐습니다. 파란 물체는 빨간색, 녹색은 흡수하고 파란빛을 반사시키기 때문에 저희 눈에 파란색으로 보이는 거죠? <그림 2> 빨간 물체 빨간 물체 또한 위와 마찬가지입니다. 빨간색은 반사하고 나머지는 흡수하죠 <그림 3> 흰색 물체 흰색 물체는 모든 빛을 반사하기 때문에 하얗고 <그림 4> 검정 물체 검정 물체는 모든 빛을 흡수하기 때문에 까맣습니다. 아래 이미지처럼 파란 배경에 빨간색 원을 찾아내고 싶다면 아래 경우로 사용할 때 확실하게 찾을 수 있을 것입니다. <그림 5> 블루필터 사용 블루필터를 사용하면 파란 배경에는 파란광만 물체에 도달하고 파란색 부분만 반사하기 때문에 빨간원은 까맣게 배경은 하얗게 나옵니다. <그림 6> 레드 필터 사용 레드 필터를 쓰면 위와 같이 원이 하얗게 나올 것입니다. 어떤 검사를 할 때 배경색과 검사할 색도 같이 검토한다면 여러분은 다른 사람들 보다 더 나은 비전 설루션을 제공할 수 있을 것이라 생각이 듭니다. 어떠신가요? 이번에는 어릴 때 배웠던 것을 리마인드 하여 머신비전에 활용하는 시간을 가지게 되었습니다. 다음에 더 나은 포스팅으로 인사드리겠습니다.
2022.05.12