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머신비전 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.
2022.05.19머신비전 3D 검사 광 삼각법 사용 예시 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 이번 시간은 3D 기본 교육 중 광삼각법 사용 예시에 대해 포스팅하겠습니다. 머신비전 3D 검사 중 광 삼각법 중 크게 아래와 같이 나눌 수 있습니다. Standard Reverse Specular Look Away Dual-Head Sensor Dual Laser 하나씩 순차적으로 알아보겠습니다. 1. Standard <사진 1> Standard 장점 1. Resolution Z에 대해 간단한 계산식. 2. DOF 큰 렌즈가 필요하며 Z Range 낮음. 3. 일반적으로 많이 사용함. 2. Reverse <사진 2> Reverse 장점 1. Z Range가 증가하여 물체가 높을 경우. 2. Resolution Z 계산이 복잡함. 3. 정확도가 중요할 때 사용함. 3. Specular <사진 3> Specular 장점 1. 어두운 물체에 적합함. 2. 정반사로 인해 측정 오류 발생 가능성 있음.(빛이 포화) 3. 어두운색 질감의 물체에 사용함. 4. Look Away <사진 4> Look Away 장점 1. 최고의 측정 높이 분해능 제공. 2. Occlusion(음영) 발생 가능성 높음. 3. 반사가 심한 물체에 사용. 5. Dual Laser or Dual Head Sensor <사진 5-1> Dual Laser <사진 5-2> Dual Head Sensor 장점 1. Occlusion(음영) 영역 스캔 문제 해결. 듀얼 헤드 센서의 경우 문제가 있다면 두 개의 이미지를 하나로 합쳐야 하는데 정확히 합칠 수가 있느냐의 문제가 있습니다. 하드웨어에서 먼저 잡아야 하겠죠? 머신비전 3D 검사 이미지를 합치는 라이브러리도 많이 나와있으며 일체형 제품이 나오기도 합니다. 라이브러리 : EYE VISION
2022.05.12