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비전 센서를 위한 컬러 조명 및 필터 살펴보기

machine vision lighting and filters

부품을 검사하고, 로봇 암을 가이드하거나, 포장물을 분류하기 위해 머신비전 시스템을 사용하는 제조업체는 주말마다 사진을 찍으러 다니는 사람들이 겪는 동일한 문제에 직면하고 있습니다. 바로 최적의 조명을 확보하는 일입니다.

문제는 공장 바닥이 사진을 촬영하기엔 지뢰밭과도 같다는 점입니다. 즉, 정오가 되면 창문으로 너무 많은 빛이 들어오고 두 번째 교대근무 시간에는 그림자가 너무 많이 드리웁니다. 광택 부품은 빛을 카메라로 다시 반사시켜 이미지를 망치게 됩니다.

이와 같은 빛의 장난으로 인한 문제를 위한 해결책은 머신비전 필터, 빛의 분산, 다양한 조명 관련 방식에 있으며, 머신비전 시스템이 공장 자동화 검사에서 필요로 하는 선명한 디지털 이미지를 생성할 수 있어야 합니다.

자동화 공장에서 발생하는 일반적인 조명 문제

모든 디지털 카메라와 같이 머신비전 카메라는 렌즈를 이용해 디지털 신호 프로세서(DSP)가 탑재된 비전 센서로 빛을 굴절시켜 빛의 파동을 픽셀로 변환해 이미지를 재현합니다. 산업용 로봇은 이러한 이미지를 통해 부품을 식별하고 부품을 생산 프로세스 상의 적절한 위치로 이동시킵니다. 이러한 모든 변수가 빠르고 정확하게 상호작용해야 생산 라인을 최대한의 효율로 가동할 수 있습니다.

하지만 생산 환경의 조명 변화로 인해 최대한의 효율을 달성하는 것이 쉽지 않습니다. 산업 자동화 세팅에서 가장 일반적인 조명 문제는 다음과 같습니다.

실내 조명: 공장의 실내 조명 레벨이 하루 종일 변화합니다. 용접과 같은 작업은 근처의 자동화 생산 공정에서 조명에 영향을 줄 수 있는 백열 블라스트를 생성합니다.

카메라 셔터 속도나 조리개 너비 조정과 같이 기존의 수정 방법이 어느 정도 도움이 될 수 있지만, 비전 시스템이 빛의 좁은 스펙트럼만 카메라의 비전 센서에 도달하도록 밴드 패스 필터를 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 카메라가 비전 시스템에서 필요한 영상만을 포착할 수 있습니다.

컬러: 부품의 컬러는 로봇이 카메라로 부품을 확인하고 조작하는 기능에 영향을 줄 수 있습니다. 상자 또는 포장 라벨에서 일부 컬러는 빛을 반사시키는 반면, 또 어떤 컬러는 빛을 흡수합니다. 이는 물류 업체의 분류 시스템의 작업에 커다란 영향을 끼칠 수 있습니다. 전자장치 제조의 경우, 전선의 컬러는 비전 시스템에 중요한 신호를 전송할 수 있습니다.

머신비전 카메라는 종종 컬러 LED 조명을 사용해 시각적 대비를 형성하고 표면의 컬러 효과에 대응합니다. 컬러 필터는 LED 조명의 효과를 향상시키거나 보완할 수 있습니다.

OCR 검사에서 컬러 조명의 영향

반사: 금속과 플라스틱의 광택 표면은 과도한 빛의 방울을 만들어 효과적인 이미징을 방해합니다. 하지만 반사가 꼭 나쁜 것만은 아닙니다. 다른 조명 방식으로는 도달할 수 없는 어두운 영역에 빛을 보내는 데 사용될 수 있습니다.

편광 필터는 반사를 최적으로 활용한 사례 중 하나입니다. 암시야 조명이라고 하는 또 다른 방법은 완만한 각도로 표면에 빛을 주어 반사 효과를 줄여줍니다. 빛의 확산을 이용하면 광선이 물체 위에 퍼져 광택 표면에 직접 광선이 닿는 수가 줄어듭니다. 또한 카메라를 비스듬히 놓거나 기울여 반사 영역에서 결점을 포착할 수 있습니다.

검사 이미지에서 반사광을 줄여주는 편광자

음영: 거의 대부분 각도에서 나오는 빛으로 인해 그림자가 생기고 머신비전 이미지의 선명도가 줄어들게 됩니다. 2D 제품 라벨과 달리 3D 부품은 특히 디지털 사진 촬영 시 그림자가 발생하기 쉽습니다.

카메라의 장착 각도를 바꿔 일부 그림자 문제를 해결할 수도 있지만, HDR(High Dynamic Range)이라고 하는 이미징 기법이 보다 널리 사용되고 있습니다. HDF 사진은 디지털 방식으로 밝은 영역을 어둡게 하고, 어두운 영역을 밝게 하여 시각적으로 보다 일관된 영상을 구현하며 음영을 줄여줍니다.

검사 영역에서 더욱 극명한 차이를 보이는 HDR

각도: 엔진 블록, 배기 매니폴드와 같은 복잡한 부품은 부품 내 수많은 각이 존재하기 때문에 다수의 조명 문제를 야기합니다.

이러한 문제를 고려해서 카메라 마운트를 비스듬하게 배치할 수 있습니다. 특정 각도로 부품, 카메라, 조명을 배치하면 제품에서의 결함을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

표면 결함: 드릴 및 밀링 기계는 부품에 거친 부분을 남기며 이는 반드시 제거되어야 합니다. 로봇 용접은 상당한 부분의 용융 금속을 남길 수 있습니다. 머신비전 카메라는 문제가 발생하기 전에 이러한 결함을 포착할 수 있어야 합니다.

확산 필터는 이러한 3차원 표면 전체에서 빛을 분산시켜 변칙을 식별하는 데 도움이 됩니다. 평평한 표면에서 암시야 촬영은 더 나은 이미지를 생성할 수도 있습니다.

차원 및 광학 거리: 물체의 크기는 실리콘 웨이퍼와 같은 미세한 환경이든, 상용 비행기 공장과 같은 거대한 환경이든 상관없이 상당한 조명 문제를 내포할 수 있습니다. 뿐만 아니라 카메라와 피사체 사이의 광학 거리는 이미지 품질과 조명 요건에 영향을 줄 수 있습니다.

일반적으로 광학 거리가 짧으면 긴 광학 거리보다 더 적은 빛이 필요합니다. 따라서 머신비전 효과를 최적화할 수 있도록 카메라를 전략적으로 장착해야 합니다.

하드웨어 및 소프트웨어: 궁극적으로 머신비전은 특정 자동화 필요에 맞게 최상의 결과를 생성하는 적절한 카메라, 렌즈, 소프트웨어를 선택할 수 있는 옵션이 함께 제공됩니다. 예를 들어, 부품의 한 면에서 파란색 빛을 투사하고 다른 면에는 빨간색 빛을 투사하기 위해 카메라에 다색 LED가 탑재될 수 있습니다. 리퀴드 렌즈가 탑재된 카메라는 움직이는 부품이 없으므로 유지보수 비용이 줄어듭니다.

일부 응용 분야에서는 인간의 눈으로 볼 수 있는 스펙트럼 범위를 벗어나는 빛을 포착하는 적외선 또는 자외선 카메라가 필요합니다. 고성능 머신비전 소프트웨어는 이러한 모든 변수를 하나의 통합 솔루션에 담습니다.

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