비전 시스템은 품질을 향상하거나 생산 공정을 자동화하고자 하는 모든 제조 업체의 주요 고려 사항이지만, 애플리케이션과 고객의 요구 사항에 맞는 시스템을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 비전 시스템을 적용할 때 고려해야 할 요소와 이들의 유형에 대한 지식을 알면 비용을 낮추고 검사의 신뢰도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

 

 

 

비전 시스템은 높은 품질의 제품을 일관되게 제공하여 고객 만족도를 향상하고 생산성을 높이고 불량을 제거하기 위해 식별, 검사, 통신 등을 수행하는 눈을 가진 컴퓨터로 생각할 수 있습니다. 주로 온라인 검사로 사용되는 비전 시스템은 일관된 높은 정확도로 복잡하고 계속해서 반복되는 검사 작업을 고속으로 수행할 수 있습니다. 큰 비용이 들 수 있는 불량으로 인한 폐기물을 감소하고 중단 시간을 최소화하기 위해 제조 공정에서의 불량품을 즉시 감지하고 추출하여 불량품을 정상 제품으로 고칠 수 있습니다. 비전 시스템은 또한 부품을 집어 어셈블리 내에 놓는 로봇을 안내하거나 액체 또는 접착제를 정확한 용량으로 정확한 위치에 놓는 작업을 할 수도 있습니다. 비전 시스템은 애플리케이션의 요구 사항에 맞도록 다양한 형태와 크기로 제공되지만, 이들은 모두 똑같은 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 모든 비전 시스템은 분석을 위해 이미지를 캡처하는 1개 이상의 카메라(이미지 센서), 애플리케이션 소프트웨어, 검사 프로그램 또는 검사 방법을 실행하는 프로세서(GPU, FPGA 등)로 이루어져 있습니다. 또한, 모든 비전 시스템은 결과물을 전송하는 몇 개의 방법을 제공하여 운영자의 모니터링이나 제어를 위한 장비를 보완할 수 있습니다. 즉, 특정 애플리케이션에 적합한 다양한 비전 시스템들에 상당히 중요한 차이가 있다는 것을 알아야 합니다. 작업을 위한 최적의 카메라(이미지 센서), 조명, 렌즈를 선택하는 것 역시 중요합니다. 만약 비전 시스템의 통신 수단, 카메라(이미지 센서), 조명, 렌즈 등을 적절하게 선택하지 않으면 예기치 않은 잘못된 반응의 원인이 될 수 있습니다.

현재 우리나라 머신 비전 시장에는 다양한 비전 시스템들이 있지만, 이 문서의 목적을 위해 1개의 임베디드 이미지 센서를 가진 스마트 카메라와 1개 이상의 센서를 가진 멀티 카메라 비전 시스템으로 분류합니다. 이러한 시스템에 대한 선택은 필요한 카메라(이미지 센서)의 수에 따라 달라질 뿐만 아니라 소유 비용, 시스템이 동작해야 하는 환경, 성능 등을 포함한 여러 요소에 따라서도 달라집니다. 예를 들어, 스마트 카메라는 멀티 카메라 시스템보다 더 가혹한 동작 환경을 견딜 수 있도록 제작됩니다. 마찬가지로, 멀티 카메라 시스템은 적은 비용으로 더 복잡한 애플리케이션에 더 높은 성능 제공하는 경향이 있습니다.

이러한 시스템을 구별하는 다른 방법은 프로세싱 요구 사항 관점에서 생각하는 것입니다. 자동차 제조에서와 같은 애플리케이션에서는 조립 공정을 따르는 여러 개의 개별 검사 지점이 있어야 합니다. 공정에서 다른 검사에 영향을 주지 않고 필요한 경우 특정 작업을 수행하고 불량이 난 부품을 고칠 수 있도록 쉽게 프로그래밍할 수 있어 스마트 카메라는 좋은 선택일 수 있습니다. 이것은 카메라 수에 따른 "분산" 프로세싱 방법입니다. 비슷하게, 생산 설비의 다른 부분은 "중앙 집중" 프로세싱 방법이 더 적합할 수 있습니다. 예를 들어, 카메라(이미지 센서) 16개 또는 32개가 필요한 일부 어셈블리의 최종 검사는 일반적으로 수행됩니다. 이 경우, 비용이 적게 들고 운영자가 쉽게 조작할 수 있는 멀티 카메라 시스템이 더 적합할 수 있습니다.

아마도 대부분의 비전 시스템을 선택하는 가장 중요한 고려 사항은 소프트웨어입니다. 소프트웨어의 기능은 애플리케이션, 프로그래밍, 런타임 요구 사항과 일치해야 합니다. 그렇지 않으면, 예상했던 것보다 더 많은 시간과 비용을 투자해야 합니다. 머신 비전에 대해 잘 모르거나 애플리케이션 요구 사항이 간단한 경우 패턴 매칭, 특성 발견, 바코드/2D, OCR 등과 같은 핵심 기능이 포함된 프로그래밍이 필요하지 않은 사용하기 쉽고, 표준 프로토콜을 사용하여 보완 장치와 연결할 수 있는 소프트웨어를 선택해야 합니다. 머신 비전을 잘 알고 있고 애플리케이션의 요구 사항이 복잡한 경우 더 많은 유연성과 제어 기능을 제공하는 고급 소프트웨어 패키지를 선택해야 합니다. 어떤 소프트웨어를 선택하더라도 검사 요구 사항의 변경으로 인해 업그레이드 또는 마이그레이션해야 하는 경우 비전 시스템 플랫폼에서 소프트웨어를 사용할 수 있는지 확인해야 합니다.

 

고려해야 할 구현 요소

카메라(이미지 센서) 해상도

 

카메라(이미지 센서)는 검사 또는 식별해야 할 개체에서 수집된 빛을 전기 신호로 변환합니다. 이 신호들은 검사하는 동안 비전 시스템에서 처리할 "픽셀" 값으로 디지털화됩니다. 카메라(이미지 센서)는 스마트 카메라에서와 같이 시스템에 통합될 수 있고 시스템에 부착된 카메라 내에 있을 수 있습니다. 검사의 해상도(정밀도)는 센서의 실제 픽셀 수에 따라 달라집니다. 표준 VGA 카메라(이미지 센서)는 640 x 480 개의 픽셀이 있고, 각 픽셀은 약 7.4 미크론의 작은 크기입니다. 이러한 숫자에서, 해상도는 실제 단위로 추정할 수 있습니다.

비전 시스템에서 사용되는 카메라(이미지 센서)는 고도로 전문화되어 웹캠과 같은 카메라보다 더 비쌉니다. 먼저, 정사각형 픽셀을 갖는 것이 바람직합니다. 이를 통해, 측정 계산을 쉽고 정확하게 처리할 수 있습니다. 둘째, 일부 카메라는 시스템이 이미지 촬영을 시작하라는 명령 신호를 전송할 수 있어야 합니다. 셋째, 카메라는 공정을 따라 이동하는 검사할 개체 대부분의 움직임을 멈출 수 있는 빠른 전자 셔터를 가지고 있어 정교하게 노출 시간을 설정할 수 있어야 합니다. 애플리케이션의 요구 사항에 맞춰 카메라(이미지 센서)는 다양한 해상도와 인터페이스로 사용할 수 있습니다. 많은 경우, 카메라(이미지 센서) 여러 개가 대형 부품 또는 같은 부품의 다른 표면을 검사하도록 배치해야 합니다.

 

 

 

 

이미지 품질에 영향을 미치는 해상도:

왼쪽: 640x480 해상도의 카메라로 찍은 이미지

오른쪽: 1600x1200 해상도의 카메라로 찍은 이미지

 

 

센서 렌즈 선택

각 센서는 이미지를 형성하기 위해 검사할 개체에서 반사된 빛을 모으는 렌즈가 필요합니다. 적절한 렌즈를 선택하면 원하는 FOV(field of view)를 볼 수 있고 카메라를 편안한 동작 거리로 설치할 수 있습니다. 동작 거리는 검사할 개체부터 카메라(이미지 센서)의 전면까지의 대략적인 거리입니다. 더 정확한 정의는 렌즈와 카메라 바디의 구조에 따라 달라집니다.

다음 예제를 고려하세요. 검사해야 할 개체가 4” x 2” 크기라면 4”보다 약간 큰 FOV가 필요하고, 이 FOV 내에 검사할 개체를 위치시킬 수 있습니다. FOV를 지정할 때 화면의 너비와 높이 비율인 카메라의 화면 비율 또한 고려해야 합니다. 비전 시스템에서 사용되는 센서는 일반적으로 4:3 화면 비율이어서 4” x 2” 부품은 센서의 크기에 들어오지만 4” x 3.5” 부품은 전체 부품을 모둘 보기 위해서 더 큰 FOV가 있어야 합니다.

FOV, 동작 거리, 카메라 사양으로 렌즈의 초점 거리를 추정할 수 있습니다. 초점 거리는 렌즈를 지정하는 일반적인 방법으로, 이론적으로 무한대에 초점을 맞춘 렌즈의 후면 거리입니다. 머신 비전에서 사용하는 일반적인 렌즈의 초점 거리는 9mm, 12mm, 16mm, 25mm, 35mm, 55mm입니다. 계산이 완료되면 추정된 초점 거리는 아마도 이러한 일반적인 값과 정확하게 일치하지 않습니다. 일반적으로 가까운 초점 거리를 선택하고, 원하는 FOV를 얻기 위해 동작 거리를 조정해야 합니다.

대부분의 머신 비전 공급 업체는 애플리케이션에 맞는 FOV 및 동작 거리를 가진 렌즈를 선택할 수 있는 도구를 가지고 있습니다. 렌즈로 들어오는 왜곡의 유형과 양 그리고 얼마나 가깝게 초점을 맞출 수 있는지와 같은 렌즈의 중요한 사양 또한 고려해야 합니다.

 

 

광원

사람의 눈은 다양한 조명 조건에서 잘 볼 수 있지만, 머신 비전 시스템은 볼 수 없습니다. 따라서 비전 시스템이 명확하게 검사할 특성을 볼 수 있도록 검사할 부품에 빛을 주의 깊게 비춰야 합니다. 광원에서 빛이 변경되지 않고 비전 시스템에서 볼 수 있는 검사할 부품에서 변경되지 않도록 조명은 일정하고 조절할 수 있어야 합니다. 일부 비전 알고리즘은 약간의 빛의 변화를 견딜 수 있지만, 잘 설계된 조명은 모든 불확실성을 제거합니다. 광원을 선택할 때 목표는 검사하고자 하는 부분을 증폭하고 검사하지 않는 부분을 약화하는 것입니다. 적절한 조명은 더 빠르고 정확하게 검사를 수행할 수 있도록 하지만, 열악한 조명은 검사 실패의 주요 원인이 됩니다. 시간이 지남에 따라 빛의 양이 줄어드는 천정등과 같은 미광을 사용하지 않는 것을 권장합니다. 공장에 이미 설치된 조명은 어둡거나 차단될 수 있습니다. 마찬가지로, 검사 지점 근처에 창문이 있으면 외부의 빛이 변경되기 때문에 시스템 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 적절한 조명을 선택하려면 약간의 지식과 경험이 필요하고, 이러한 지식과 경험은 애플리케이션을 평가하는 동안 대부분의 공급 업체가 제공할 수 있습니다.

 

 

부품 이동 경로 및 위치, 방향 나타내기

검사를 위해 비전 시스템에 나타나게 할 부분을 결정해야 합니다. 이러한 부분이 일관된 방식으로 표시되어 있지 않으면 원하는 결과를 달성할 수 없습니다. 따라서 검사할 때 검사할 부분의 표면이 카메라(이미지 센서) 방향으로 위치하도록 해야 합니다.

다음으로, 검사할 부분이 움직이도록 하거나 정지해야 할지를 결정해야 합니다. 부품이 움직이는 경우 잠깐만 조명을 켜거나 센서의 고속 전자 셔터 기능을 사용하여 움직임을 멈추도록 해야 합니다. 이 경우, 이미지를 촬영할 때 카메라(이미지 센서)로 이미지를 찍으라는 신호를 제공해야 합니다. 이미지를 찍도록 명령하는 신호는 일반적으로 검사 영역으로 이동하는 부품의 전면을 감지하는 포토아이 센서로 생성합니다. 로봇으로 카메라(이미지 센서)의 전면을 향하도록 고정하는 등 부품이 고정되는 경우 카메라(이미지 센서)는 PLC 또는 로봇으로 이미지를 촬영하도록 신호를 제공할 수 있습니다.

마지막으로, 매우 고속으로 부품을 검사하는 경우, 프로세싱 시간을 감소하기 위해 프로세싱 위치를 최적화할 필요가 있습니다. 프로세싱 대역폭을 소비하는 모든 시스템을 설계할 때 이를 염두에 두어야 합니다. 따라서 고속 검사를 위한 비전 시스템을 고려할 때 치명적이거나 중요한 요구 사항인지 아니면 그냥 있으면 좋은 요구 사항인지를 결정해야 합니다. 다양한 지식과 경험을 가지고 있고 신뢰할 수 있는 공급 업체와 함께하면 공장에 비전 솔루션을 구현하는 비용은 품질과 생산 효율 향상, 스크랩 감소 등을 통해 여러 번 반환될 수 있습니다.

 

 

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