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브라이트 필드와 다크 필드 (Bright Field and Dark Field) 안녕하세요? 화인스텍 마케팅팀 입니다. 오늘 알려드릴 교육 내용으로는 지난번 교육에 이어 텔레센트릭 렌즈(Telecentric Lens)에서의 브라이트 필드(Bright Field), 다크 필드(Dark Field)에 대해 알아보도록 하겠습니다. Macro lens 사용 시 브라이트 필드(Bright Field)와 다크 필드(Dark Field)에 대한 내용으로 지난번에 알려드렸습니다. Telecentric Lens에서는 어떻게 다른지 알아보도록 하겠습니다. 텔레센트릭 렌즈(Telecentric Lens)에서 브라이트 필드(Bright Field), 다크 필드(Dark Field) 이해도 텔레센트릭 렌즈에서 브라이트 필드, 다크 필드(Dark Field) 이해도 아시는 것과 같이 대부분의 텔레센트릭 렌즈(Telecentric Lens)는 CCTV, Macro Lens보다 FOV가 좁습니다. 브라이트 필드(Bright Field)는 아래 면이 거울이라고 가정했을 때 위쪽의 빛이 그대로 반사되어 렌즈로 들어갈 수 있는 영역이라고 보시면 됩니다. 브라이트 필드(Bright Field)에서 조명 사용 예시 Telecentric Lens 사용 시 브라이트 필드(Bright Field)에서 조명 사용 예시 텔레센트릭 렌즈(Telecentric Lens)에서 사실상 브라이트 필드(Bright Field)에서 조명 사용하는 방법은 동축 조명이 일반적으로 많이 쓰이며, 브라이트 필드(Bright Field) 영역이 좁기 때문에 렌즈 아래에 링 조명을 달아서 사용하기도 합니다. 동축 조명을 텔레센트릭 렌즈에 사용할 때 낮은 배율만 아니라면 동축 조명뿐만 아니라 링조명의 경우에도 효율적인 크기로 제작하여 사용하실 수 있습니다. 다크 필드(Dark Field)에서 조명 사용 예시 Telecentric Lens 사용 시 다크 필드(Dark Field)에서 조명 사용 예시 텔레센트릭 렌즈(Telecentric Lens) 사용 시에는 넓은 영역이 다크 필드(Dark Field) 영역입니다. 이미지에서 보시는 것과 같이 반사가 되어 렌즈로 들어가지 못하는 영역은 어둡게, 불량이나 이물로 인해 결함이 발견된 부분은 밝게 보이게 됩니다. 다크필드 사용 시에도 브라이트 필드(Bright Field)가 좁기 때문에 더 작은 조명으로 효율적으로 사용하실 수 있습니다. 이상으로 텔레센트릭 렌즈(Telecentric Lens) 사용 시 브라이트 필드(Bright Field)와 다크필드에 대해 알아봤습니다. 브라이트 필드(Bright Field)는 어디서부터 어디까지라는 것은 렌즈의 종류, FOV, 화각에 따라 달라집니다. 많은 경험이 필요합니다. 화인스텍은 많은 경험을 통해 합리적인 솔루션을 제안합니다.
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 3D 검사의 종류 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 3D 머신비전-3D 검사의 종류에 대해 포스팅하겠습니다. 3D 머신비전-3D 검사 제품이 많이 나와있습니다. 그렇다면 어떤 방식으로 검사하는지 알아보시죠. <사진 1> 크게 위와 같이 나뉘게 됩니다. 1. CMM (Coordinate Measuring Machine) - 접촉식 첨부된 동영상과 같이 접촉식 3D 검사 방법입니다. 특징 Probe 센서를 물체에 직접 닿게 하여 측정하는 방식 제조업에 오래전부터 이용한 방식 장점 비접촉식에 비해 이물 영향 적음 정밀하고 신뢰성 있는 데이터 대상 물체의 모든 방향 측정 가능 단점 Object의 민감도에 따라 이물, 변형, 파괴 등의 문제 야기 초소형 물체 측정 불가 측정 속도가 매우 느림 2. 광 삼각법 (Light Triangulation) <사진 1> 3D 머신비전-3D 검사 광삼각법 - Automation Technology MCS-1280 특징 보편적으로 사용하는 방식 레이저가 물체에 반사되어 Camera 센서에 노출된 Laser Profile Data를 이용 장점 단순한 광학 조건 (일체형 3D 스캐너) 빠른 측정 속도 단점 Object 재질에 민감함 카메라 또는 물체가 이동 또는 회전해야 함. 3. 공초점 (Confocal) <사진 2> 3D 머신비전-3D 검사 공초점 (Confocal) 방식 특징 광원으로부터 대상과 초점이 맞지 않는 빛은 제거하고 초점이 일치하는 빛만 데이터로 취득 장점 정밀한 높이 및 두께 측정 가능 단점 너무너무너무 느린 취득 속도 4. 모아레 패턴 투영 (Moire) 특징 모아레 패턴(줄무늬)를 이용하여 형상 측정 각 패턴의 형태를 삼각 측정 방식을 이용하여 3D 정보 추출 장점 면적으로 스캔 가능 고속 동작 단점 분해능의 한계 (비용의 증가) 5. ToF (Time of Flight) <사진 4> IFM 3D 카메라 O3D303 <이미지출처 : https://www.ifm.com/kr/ko/product/O3D303?tab=information> 특징 빛을 물체 표면에 조사하여, 빛이 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리 계산 한 개의 Pixel에 2개의 Receptor가 존재 <사진5> TOF Image 장점 대형 대상체 측정에 용이 고속 동작 단점 높음 전력 소모 빛 간섭 영향 낮은 높이 분해능의 한계 머신비전 3D 검사의 종류에 대해 알아봤습니다. 어떠신가요? 이해가 잘 되셨기를 바라며, 이번 포스팅은 마치겠습니다.
2022.05.19Bayer Color VS 3-Sensor Color 안녕하세요 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 이번 포스팅은 Bayer Color 카메라와 멀티센서 Color 카메라의 이미지를 비교하도록 하겠습니다. 구조적으로 먼저 설명드리면 Bayer Color Sensor는 아래와 같은 이미지 입니다. <사진 1> Bayer Color Sensor 멀티센서는 아래와 같이 프리즘으로 RGB 파장을 나눠 3장의 센서에 데이터를 넘겨줍니다. <사진 2> Multi Color Sensor Bayer Color Camera의 경우 한 픽셀에 RGB 값중에 하나의 필터에 맞는 하나의 값만 가져올 수 있지만 Multi Sensor Camera의 경우 R,G,B 값을 모두 가져올 수 있습니다. 색감이 뛰어나며, 분해능에 대해 손실이 없습니다. 인쇄물, 바이오, 의료 산업에는 Multi Sensor Camera를 우선 검토하는 것이 맞습니다. Bayer Color Camera의 경우 필터 배열로 인해 직선이 제대로 표현되지 않을 수도 있습니다. 아래 그래프는 Bayer Color Camera 와 Multi-Sensor Color Camera의 파장 차이 그래프이니 참고해주시면 됩니다. <사진 3>Bayer-Mono Camera <사진 4> Prism Base Color Camera <사진 4> Prism Base Camera의 파장별 감도 그래프는 <사진 3> Bayer Color Camera 파장별 감도 그래프에 비해 RGB 별 겹쳐지는 구간이 매우 적습니다. 이것이 가장 중요한 부분이고 실제 RGB가 가공되지 않은 데이터를 사용할 수 있다는 이야기 입니다. 하지만 카메라 원가에 가장 큰 영향을 미치는 이미지 센서가 3개로 가격이 높은 편입니다. 대표적으로 프리즘 베이스 카메라는 JAI 사 에서 공급을 하고 있습니다. 이상으로 이번 포스팅을 마치겠습니다. 다음에는 멀티 센서의 종류로 알아보도록 하겠습니다.
2022.05.10