어플리케이션 노트 PC 최적화 방법

1. Fast Boot 설정 방법 Windows에서 설정 방법 시작 메뉴에서 '전원 및 절전 설정'을 검색해 실행합니다. '추가 전원 설정'을 클릭합니다. '전원 단추 작동 설정'을 클릭합니다. '현재 사용할 수 없는 설정 변경'을 클릭합니다. '빠른 시작 켜기(권장)'을 체크 해제하고 '변경 내용 저장'을 클릭합니다.     Bios에서 Fast Boot 설정 방법 ※Bios 진입 및 설정은 메인보드마다 차이가 있기 때문에 참고만 부탁드립니다. 윈도우 진입 전, F2 또는 DEL를 클릭하여 Bios에 진입합니다. (메인보드 제조사 마다 차이가 있음) Boot 메뉴에서 Fast Boot을 Disable로 설정고 Save 후 재부팅 합니다.     3. 전원 관리 설정 윈도우 검색창에 '전원 관리 옵션 선택'을 검색해 실행합니다. 현재 설정을 확인합니다. [고성능]으로 설정되어 있지 않다면, '추가 전원 관리 옵션 표시'를 펼쳐줍니다.   [고성능]으로 설정을 진행합니다. '고성능'의 라디오버튼을 클릭하고 '설정 변경'을 클릭하면 옵션 변경이 진행됩니다. '설정 변경'을 클릭하면 아래와 같은 창이 나타납니다. 디스플레이 끄기 설정을 [해당 없음]으로 선택합니다.   추가적인 옵션을 변경하려면 '고급 전원 관리 옵션 설정 변경'을 클릭합니다. 현재 전원 옵션이 [고성능]으로 설정되어 있음을 확인 할 수 있습니다. 추가적인 설정이 필요한 부분에서 설정을 진행하면 됩니다. 기본값을 복원하려면 '전원 관리 옵션 기본값 복원'을 클릭해 복원을 진행하면 됩니다.   2. Windows Defender 방화벽 설정 변경 윈도우 검색창에 'Windows Defender 방화벽'을 검색해 실행합니다. 'Windows Defender 방화벽을 통해 앱 또는 기능 허용'을 클릭합니다.

2023-09-15

어플리케이션 노트 포토네오(Photoneo) 산업용 실시간 3D 비전 카메라 MotionCam 3D스캐너

        포토네오(Photoneo)는 로보틱스 비전 분야에서 특허 받은 3D 기술을 바탕으로 다양한 해상도와 높은 품질 및 해상도를 갖춘 3D 카메라를 개발 및 제공하는 회사입니다.     Photoneo MotionCam 3D    포토네오의 MotionCam 3D 스캐너는 설치가 간편하지만 성능은 강력한 산업용 실시간 3D 카메라입니다. MotionCam 3D 스캐너는 포토네오사가 보유한 Parallel Structured Light 특허 기술을 통해 물체가 움직이는 여러 동적 환경에 대해 물체의 고해상도 3D 스캐닝이 가능한 카메라입니다.   Parallel Structured Light Technology       Parallel Structured Light 기술은 구조광 스캐닝의 최고의 품질과 해상도를 매우 역동적인 환경에서 실시간 3D 이미징 구현을 가능하게 하는 기술입니다 기본적인 3D 이미지 센서는 순차적 스캐닝 방법으로는 움직이는 물체를 높은 품질과 해상도로 표현할 수 없지만, 고유의 모자이크 픽셀 패턴 방식이 적용된 이 기술은 근본적으로 각 픽셀 또는 그룹 단위 픽셀로 외부에서 받아오는 신호에 따라 독립적으로 변조될 수 있기 때문에 움직이는 이미지를 포착할 수 있는 방법을 구현해 냅니다     실제 Parallel Structured Light 기술이 다른 스캐닝 기술과 어떠한 독보적 차이가 있는지 아래 스캐닝 된 실제 실시간 스캔 데이터 영상들을 통해 한 번에 확인이 가능합니다. 확실히 더 선명하고 끊김 없는 데이터 확보를 하는 것을 볼 수 있습니다.     Photoneo MotionCam 3D의 기능적 특징 --- 진동 억제 기능을 통한 왜곡이나 깨짐 없는 스캔 가능 산업 현장에 특화된 IP 65 등급, POE(Power-over-Ethernet) 특허 받은 병렬 구조광 방식으로 움직이는 물체의 3D 데이터 획득 가능 최대 40m/s로 이동하는 물체를 10us의 픽셀 당 노출 시간으로 스캔 가능 Plug & Play 지원과 직관적인 API를 통한 손 쉬운 설치 및 사용 2 Mega 의 높은 해상도를 통한 정밀하고 Blur 없는 데이터 제공 매 스캔 시 1.5M 개의 3D 포인트 데이터 획득 가능 최소 36cm에서 최대 3m 까지의 넓은 스캐닝 영역       또한, 포토네오의 MotionCam 3D 스캐너는 사용자의 선호에 따라 Color, Normals, Depthmap 등 다양한 Output 데이터 제공이 가능합니다.     Photoneo의 MotionCam 3D 스캐너는 탁월한 성능만큼,   움직이는 물체에 대한 감지 및 실시간 측정 길이 3M 이상의 물체에 대한 검사 스캐닝 및 3D모델 생성 실시간으로 움직이는 생상 및 조립 라인에서의 안정적인 스캐닝 등, 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.   Dimensioning & measurement Overhead conveyors Hand Eye object manipulation Picking of moving objects Scanning of large objects 3D model creation of large objects Moving objects inspection Assembly in motion     Photoneo MotionCam 3D Specification Sheet        

2023-09-13

어플리케이션 노트 Photoneo - 간단한 3D 피킹(picking) 어플리케이션을 위한 새로운 방법

Locator Studio - 간단한 3D 피킹(Picking) 어플리케이션을 위한 새로운 방법 평평한 바닥 위의 움직이는 물체를 집는 정도의 간단한 작업을 자동화하고 싶으신가요? 이정도 난이도의 작업을 위한 것이라면 세밀한 경로설정 및 알고리즘까지 갖춘 bin picking solution까지 필요하지 않습니다.   로봇 주위에 높은 벽이나 이동 시 충돌위험 없는 평평한 표면 위에서 물체를 집는 것이라면 최신 3D비젼을 적용한 간단한 솔루션 만으로도 해결할 수 있습니다. 이렇게 간단한 솔루션을 적용하면 더 빠르게 작업할 수 있고, 보정과 설정도 쉬워지고 기능을 단순화 할 수 있는 등의 장점이 있습니다.   자동화된 bin picking은 관련된 복잡성 때문에 매우 어려운 기술적 과제로 여겨집니다. "눈 앞의 성배" (Holy Grail in sight)라고 불리기도 하죠. 우리는 여러분이 가장 까다로워하는 bin picking 어플리케이션을 완벽히 숙달할 수 있도록 심혈을 기울여 강력한 로봇지능 솔루션을 개발했습니다. 바로 Bin Picking Studio 입니다.   그러나 매번 bin picking solution처럼 정교하고 복잡한 솔루션이 필요한 것은 아닙니다. 때론 기초적이고 간단한 시스템만으로도 충분히 해결할 수 있는 어플리케이션이 있죠. 높은 난이도의 bin picking 어플리케이션을 위한 복잡한 솔루션은 꽤 많지만, 오히려 빠르게 물체 위치를 파악하고 충돌 없는 피킹(picking)을 위한 간단한 시스템은 없었습니다. 이 때문에 Photoneo는 간단한 어플리케이션을 위한 3D picking 도구인 Locator Studio를 개발했습니다.   이 새로운 Locator Studio는 기존의 검증된 기술적 원리를 토대로 작동하지만 단순성은 기존 bin picking solution보다 빠른 속도, 손쉬운 보정과 구성 및 작동, 특별한 기술이 없어도 손쉽게 사용할 수 있는 등의 많은 이점을 제공합니다.   Locator Studio의 주요 장점을 요약하면 다음과 같습니다. * 충돌 없는 환경에서 매우 빠르고 간단한 3D 피킹(picking) * 물체 바로 위 혹은 로봇 팔에 부착된 Phoxi 3D 스캐너나 MotionsCam-3D를 통한 빠른 스캐닝 속도와 우수한 품질의 3D 포인트 클라우드 제공 * 웹을 통한 간편한 캘리브레이션과 설정 * 이전 물체를 picking하는 동안 다음 물체를 단 한 번의 스캔으로 CAD기반의 강력한 위치 데이터 제공 * TCP/IP를 통한 대부분의 모든 로봇 시스템과의 빠른 통합   고성능의 Bin Picking Studio와 간단한 Locator Studio와의 차이점을 더 잘 이해하고 싶다면 아래의 표를 참고하세요.   Applications - Locator Studio를 사용할 조건과 환경   Locator Studio는 충돌 없는 환경에서 특정방향으로 이동하는 물체를 집어야 하는 모든 상황에서 사용할 수 있도록 기존 2D나 2.5D application을 업그레이드 합니다. 충돌 없는 환경이란 쟁반, 에어캡, 얕은 통, 정지 및 이동하는 컨베이어 벨트나 랙과 같이 충돌 위험이 없는 평평한 표면을 말합니다. Picking 외 지원하는 application으로는 조립이나 나사 고정, 정밀한 부품의 배치를 위한 delayering, destacking, deracking 또는 부품의 위치 확인 등이 있습니다.   Locator Studio는 Phoxi 3D 스캐너 및 MotionCam-3D와 함께 사용할 수 있습니다. 또한 사용자 선호도와 application 상황에 맞게 직접 비전장비를 보정할 수 있습니다. 시스템이 picking하는 방향이나 벡터를 정의할 수 있는 기능이 기본제공되어 추가작업 없이도 원하는 순서나 방향대로 부품을 선택할 수 있다는 점 또한 큰 장점입니다.   기술 호환성   Locator Studio는 TCP/IP 프로토콜을 통해 모든 장치와 통신하므로 이더넷만 있으면 사용할 수 있습니다. 개방된 프로토콜이 철저하게 문서화되어 있기 때문에 모든 로봇 브랜드나 산업용 조작기와 통합할 수 있으며, 이를 통해 Locator Studio는 진정한 만능 스튜디오가 됩니다.   TCP/IP 인터페이스는 임의의 컨트롤러나 사용자 설정이 되어있는 PC 또는 PLC와 같은 중간 장비를 통해 비전 컨트롤러와 로봇 컨트롤러를 연결해줍니다. 이것은 새로운 기능입니다. 이전 방식은 스캐너를 비전 컨트롤러와 연결하고 비전 컨트롤러를 로봇 컨트롤러에 연결하는 것이었습니다.   Bin Picking Studio가 6축 로봇만 지원하는 데 반해 Locator Studio는 호환성에 제한이 없습니다. Locator Studio는 더 유연하고 보편적인 SCARA, DELTA 또는 팔레트 로봇과 같이 높은 자유도를 가진 고관절 로봇이나 7축 시스템에서 사용할 수 있습니다.   작동 방식   Bin Picking Studio와 마찬가지로 Locator Studio도 두 가지 방법으로 보정(Calibration)할 수 있습니다: 1) 일반적으로 통(bin)위에 있는 로봇 셀의 고정된 위치에 스캐너를 장작하는 외부 보정방식 2) 로봇 팔(arm)에 스캐너를 직접 장착한 상태에서 사용자의 손과 눈으로 보정하는 방식   외부 보정 시 사전에 측정된 크기의 볼을 로봇 팔(arm)의 끝점 또는 그리퍼(gripper)에 부착하여 사용합니다. 손과 눈으로 보정하는 것은 패턴이 있는 보정 보드를 사용합니다.   보정 프로세스는 로봇이 특정 자세를 취한 상태에서 스캐너가 보정 볼이나 보드를 볼 수 있는 여러 지점을 추가하는 것으로 구성됩니다. 사용자는 Locator Studio의 웹 GUI를 통해 보정 지점을 추가할 수 있습니다. 또한 각 자세마다 로봇의 TCP정보를 제공해야 합니다. 반자동 보정을 선택하면 TCP정보도 제공하는 전용 로봇 호출을 통해 로봇이 직접 포인트를 추가합니다. 필요한 만큼의 포인트를 추가한 후 보정 정확도와 매트릭스가 계산되어 비전시스템에 저장됩니다. 이렇게 보정에 성공하면 물체를 피킹(picking)할 준비를 마칩니다.   로봇이 물체의 위치정보를 요청하는 것으로 프로세스가 시작하는데, 이 요청에 따라 비전시스템은 스캔을 수행하며 스캔은 Vision Controller에서 직접 포인트 클라우드로 처리됩니다. 이후 실시간으로 CAD데이터로 변환되어 각 물체의 위치는 X,Y,Z좌표의 형태로 이더넷을 통해 전송됩니다.   스마트 메모리기능과 다양한 형태의 그리퍼(gripper)덕분에 시스템은 여러 모양의 부품의 위치를 확인하고 동시에 피킹(picking)할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 기존의 bin picking solution에서는 찾을 수 없던 것입니다.   Locator Studio 1.0.0버전은 주로 vacuum이나 magnetic gripper를 고려하여 디자인되었기 때문에 충돌회피 기능을 제공하지 않으므로 기계적으로 gripper와 부품의 충돌을 방지할 수 없습니다.   또한 Locator Studio는 기존의 전통적인 picking 기술로 작동되는데, 이는 새로운 프로그래밍 언어를 배울 필요가 없다는 것을 의미합니다. 하지만 많은 프로세스가 로봇 쪽에서 실행된다는 점에서 사용자가 로봇 프로그래밍에 대한 지식이 있다면 활용면에서 시너지 효과는 매우 클 것입니다.

2023-09-06

어플리케이션 노트 퀀텀닷(CQD), InGaAs SWIR 카메라 비교

머신비전 시장은 사람의 눈을 대체하기 위한 산업 시장으로 이제는 신생 산업이 아닌 거의 모든 생산 현장에서 필수적인 요소로 자리잡았습니다. 세계의 머신 비전 시장은 2022년 135억 4,000만 달러에서 2023년에는 146억 6,000만 달러로, CAGR 8.3%로 확대했습니다. 2027년에는 CAGR 8.9%로 206억 4,000만 달러로 성장할 것으로 예상되고 있습니다. 꾸준한 성장성을 보이는 비전 시장에서 몇 해 전부터는 우리의 눈으로 볼 수 없는 가시광선보다 낮은 에너지를 갖는 단파 적외선 SWIR (Short-wavelength infrared)을 이용한 머신비전 카메라가 그 능력을 인정받아 시장에서 입지를 키워 나가고 있습니다.     CQD Image Sensor - Emberion SWIR(단파 적외선) 스펙트럼은 1000-2000nm로서, 이 대역의 화합물인 InGaAs 기반의 이미지 센서가 탑재된 비전 카메라가 전체 시장의 대부분을 차지합니다. 하지만 비용 측면을 봤을 때 시장성에 한계가 있어 2020년대 초까지는 우주항공이나 군사 쪽에 활용되었습니다. 이에 여러 연구 기관에서 InGaAs 화합물을 대체하고 비용 효율적일 수 있는 새로운 소재 개발이 활발히 진행되었고 ‘양자제한 효과’를 이용하여 밴드갭(Bandgap)조절이 가능한 퀀텀닷(colloidal quantum dot, 이하 CQD)을 대안으로 내놓고 있습니다.    <두 소재의 제작 방식> InGaAs SWIR 카메라는 말 그대로 광자학을 위한 특정 반도체의 제조에 사용되는 합금인 인듐(Indium), 갈륨(Gallium), 비소(Arsenide)로 만들어진 센서인 InGaAs 센서를 사용한 카메라입니다. 일반적으로 InGaAs 배열이 이듐 범프와 InP기판 사이에 위치하게 됩니다. CQD SWIR 카메라 또한 양자점(PbS또는 InAs 나노입자)이 포함된 CQ 필름을 실리콘 ROIC 웨이퍼 위에 스핀코팅 방식으로 입혀 제작된 센서를 사용한 카메라입니다. 두 소재를 활용한 SWIR 카메라 모두 단파 적외선 스펙트럼 파장영역을 감지하여 일반 카메라로 감지할 수 없는 영역에 대해 능력을 발휘합니다. InGaAs 센서 아키텍쳐. 출저: JAI 홈페이지 CQD 센서 아키텍쳐. 출저: Emberion     아래는 퀀텀닷(CQD) 소재와 InGaAs 소재의 SWIR 카메라가 커버할 수 있는 스펙트럼 영역 및 적용 가능한 분야입니다. 퀀텀닷 소재의 SWIR 카메라는 밴드갭 조절이 가능하여 SWIR뿐만 아니라 가시광선 영역(400-780nm) 영역에서도 활용이 가능한 비전 카메라입니다. InGaAs 소재의 SWIR 카메라는 기존 퀀텀닷 기반 이미지 센서를 탑재한 SWIR 카메라보다 스펙트럼 영역에 한계(1800-2000nm)가 있지만 확장된 InGaAs 이미지 센서(Extended InGaAs)를 통해 2000nm 이상의 대역에서도 활용이 가능합니다. SWIR 카메라의 핵심은 보이지 않는 것을 볼 수 있게 하는 기술입니다. SWIR 영역에서의 재료별Spectral Peaks에 대한 내용은 아래 이미지와 같습니다. 단파장 적외선 파장 범위안에서 SWIR 카메라의 역할은 투명하게 물체 내부를 확인할 수 있다는 점입니다. 즉, 비파괴 검사를 통해 여러 산업의 생산 공정을 크게 향상시킬 수 있습니다. InGaAs SWIR 카메라를 통한 반도체 실리콘 잉곳 검사. SWIR 영역대에서 완전 투명하게 나타난다. 출처 – Xenics(https://www.xenics.com/short-wave-infrared-cameras-in-semiconductor-inspection-applications/)   CQD SWIR 카메라를 통한 반도체 실리콘 잉곳 검사. SWIR 영역대에서 투명성을 확보하여 잉곳 내부의 크랙을 감지할 수 있다. 출처 – Emberion(https://www.emberion.com/applications/) 많은 부분에서 공통점이 있지만 퀀텀닷과 InGaAs는 분명한 성능적 차이점을 보입니다. 우선 외부양자효율(EQE) 측면에서 차이가 있습니다. 아래 그래프를 보시면 InGaAs가 800-1600nm 구간에서는 확실이 양자효율이 높은 것을 볼 수 있습니다. 단, CQD 가 더 넓은 스펙트럼을 커버하기 때문에 400-800nm, 1600nm 이상의 더 높은 양자효율을 보입니다. 즉, SWIR 영역대에서 센서에 들어오는 광자가 전자로 전환되는 비율이 InGaAs 소재의 이미지 센서가 더 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 파장대별 외부양자효율비교 CQD VS InGaAs 출저 – Emberion Dynamic Range 측면에서 보면 어떨까요? 다이내믹 레인지는 카메라의 센서가 측정할 수 있는 최소 신호레벨(Temporal Dark Noise)부터 최대 신호 레벨(Saturation Capacity)까지의 비율을 나타냅니다. 수치가 높을수록 그레이스케일(Grey-scale)의 단계가 더 높은 이미지를 얻을 수 있는데 CQD SWIR 카메라가 InGaAs 기반보다 훨씬 더 높은 120dB 이상의 값으로 밝고 어두운 부분이 모두 존재하는 피사체를 촬영할 때 이미지를 더욱 세밀하게 취득할 수 있습니다. 같은 조건에서 촬영한 InGaAs, CQD 비교 사진입니다. 모노크롬 이미지를 기준으로 CQD 기반의 SWIR 이미지가 훨씬 더 세밀한 표현력을 보여줍니다. 출처 – Emberion 단파장 적외선 스펙트럼에서 필요한 파장대를 선택하여 비교해 보는 것도 좋은 방법입니다. 재활용 분류의 핵심인 플라스틱을 한 번 활용해 봤습니다. 4가지 다른 소재(PET, LDPE, PP, PS)의 플라스틱을 550nm, 1550nm, 1920nm 파장대에서 촬영한 결과를 보시면 LDPE 소재의 플라스틱이 1550nm에서는 PET, PS 소재와 별 다른 구별점을 찾기 힘들었지만 1920nm 영역에서는 확실하게 다르게 구분됨을 보입니다. 머신러닝 혹은 인공지능 시스템을 통한 분류(Classification)가 진행되어야 한다면 확실하게 구분될 수 있는 높은 파장대를 커버하는 CQD 소재의 SWIR 카메라가 효과적일 수 있습니다.

2023-08-23

어플리케이션 노트 화인스텍 웨비나 - 어플리케이션에 적합한 머신비전 카메라 선정 방법

머신 비전 시스템은 2차 전지, 디스플레이, 반도체, 스마트 팩토리 등 수많은 어플리케이션에 사용되어지고 있습니다. 머신 비전 시스템에서 가장 중요한 부품인 카메라는 빠른 속도로 발전하고 있으며 고객 여러분의 어플리케이션에 적합한 카메라 사양을 선정하는 것은 굉장히 중요합니다. 화인스텍에서 진행하는 첫 번째 웨비나는 "어플리케이션에 적합한 머신 비전 카메라 선정 방법" 이란 주제로 카메라 선정에 필요한 카메라 해상도 / 프레임레이트 / 인터페이스 등에 대해서 알기 쉽게 설명 드리고 이를 통해 고객 여러분께서 더 좋은 비전 시스템을 구성하실 수 있도록 돕고자 합니다. 9월, 10월에도 머신비전 기초에 관련된 웨비나를 진행할 예정이니 많은 분들의 관심과 참여 부탁드립니다. 발표 자료 요청 링크 : https://naver.me/5T3xJAD9

2023-06-15

제품사용 매뉴얼 eGrabber Studio Recorder 저장 및 확인 방법

레코더 저장 및 확인 방법   1. 레코더를 저장할 경로를 파일 모양 아이콘을 클릭하여 지정합니다. 2. 저장할 레코더 파일의 크기를 지정합니다. (무분별한 PC 저장공간 사용 방지) 3. "Create recorder"를 클릭하여 레코더를 생성합니다. 4. 녹음 버튼(동그라미)을 클릭하여 녹화를 시작 후 이미지를 취득하면 생성한 레코더 파일에 버퍼가 저장됩니다. 5. 녹화를 완료 하면 "Close recorder"를 클릭하여 레코더를 닫습니다. ※레코더 기능을 사용하려면 레코더 라이센스가 필요합니다.   6. 탭 오픈소스 영역에서 + 버튼을 클릭합니다. 7. Sources 목록에서 "Recorder Containers"를 클릭합니다. 8. Recent 목록에서 앞서 생성한 레코더를 선택 후 "Open"을 클릭합니다. 9. Record 스크롤로 저장된 버퍼를 확인할 수 있으며, Range를 설정하여 원하는 버퍼를 .tiff 이미지 및 .mkv 동영상으로 저장이 가능합니다. 10. 저장방법은 File type, Format, Range 를 설정 후 Name을 지정하고 "Export"를 클릭합니다.  

2023-05-09

어플리케이션 노트 JAI - 스펙트럼 이미징을 통해 과일 수확량 추정하기

  고객의 목표는 과수원을 스캔하여 과일 수확량 추정하는 것입니다. 녹색 캐노피와 녹색 과일을 구분하기 위해 고유 파장을 사용하여 과일의 수를 추정합니다.   과제 모든 실외 애플리케이션과 마찬가지로 과수원 환경은 다양한 조명 조건, 많은 그림자, 미광 등으로 인해 일반적인 이미징 시스템, 특히 멀티 스펙트럼 이미징을 활용하기 어렵습니다. 또한 스캔 구조가 복잡하여 짧은 거리에서 큰 타겟을 스캔할 수 있어야 합니다. 일반적으로 높이가 3~4m인 나무의 경우 스캔 거리는 1.5m입니다. 또 다른 문제는 울퉁불퉁한 지면에서 다양한 속도로 작동하는 여러 유형의 농업용 차량에 카메라를 장착해야 하므로 모션 블러를 제거하기 위해 더 높은 프레임 속도가 필요하다는 사실입니다. 솔루션 차량에 탑재된 이미징 시스템을 통해 비디오 스트림 방식으로 멀티 스펙트럼 이미지를 수집합니다. 수집한 이미지에 정교한 이미지 분석과 인공 지능을 적용하여 과수원의 과일 수를 추정합니다. 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 이미지를 분석 엔진에 공급하기 위한 강력하고 안정적이며 유연하고 견고한 멀티 스펙트럼 카메라가 필요합니다. JAI의 Fusion 시리즈 "Flex Eye" 프리즘 기반 멀티 스펙트럼 카메라는 이러한 까다로운 요건들을 모두 지원할 수 있습니다. 카메라는 고성능 NVIDIA JETSON 임베디드 시스템을 통해 운영됩니다. 특장점 JAI의 차세대 Fusion Flex Eye 카메라는 과일 수확량 재고 시스템 제조사가 합리적인 비용으로 필요한 스펙트럼 대역을 선택할 수 있도록 지원합니다. 이는 프로젝트에 필요한 파장이 미리 정의된 경우 상당한 이점을 제공합니다. 표준 파장 대역을 지원하는 카메라는 이러한 종류의 애플리케이션에 적합하지 않지만, 유연성과 맞춤 설계를 지원하는 JAI의 Fusion Flex Eye 기술은 완벽한 솔루션이 될 수 있습니다. 또한 카메라의 고속 인터페이스와 높은 프레임 속도를 통해 과수원 내에서 속도의 제한 없이 차량을 이동하면서 까다로운 실외 애플리케이션을 위한 우수한 공간 해상도와 충분한 견고성을 제공할 수 있습니다. 카메라 JAI의 혁신적인 Fusion Flex-Eye 기술은 까다로운 애플리케이션에서 요구하는 이미징 시스템에 맞춰 완벽한 멀티 스펙트럼 카메라를 설계할 수 있도록 뛰어난 유연성을 제공합니다. Flex-Eye는 JAI의 Fusion 시리즈 프리즘 기반 멀티 스펙트럼 에어리어 스캔 카메라에 맞춤 설계 프로세스를 결합하여 특정 애플리케이션이 요구하는 조건에 맞춰 파장 대역 수, 센서 해상도 및 각 채널의 이상적인 스펙트럼 범위를 설정할 수 있습니다.

2023-03-24

어플리케이션 노트 JAI - 자외선을 활용한 이미징

전자기 스펙트럼에서 자외선의 위치 인간의 눈은 전자기 스펙트럼의 아주 작은 부분만 감지할 수 있습니다. 바로 우리가 빛이라고 부르는 400nm(보라색)~700nm(적색) 사이의 파장입니다. 일부 동물은 이러한 스펙트럼 너머를 볼 수 있습니다. 예를 들어 꿀벌은 눈의 자외선 감각을 사용하여 꽃가루를 감지할 수 있으며, 밤에 적외선을 사용하여 먹이의 체온을 감지하는 동물도 많이 있습니다. 그러나 인간이 가시 스펙트럼을 넘어서는 파장을 감지하기 위해서는 특별히 설계된 카메라와 같은 외부 장치가 필요합니다. 적외선 복사의 형태로 "열 신호"를 캡처하여 사람, 야생 동물 및 기타 물체를 보여주는 "야간 투시" 열화상 카메라 또는 쌍안경 등은 잘 알려져 있습니다. 그러나 10~400nm 사이에 위치한 자외선의 경우, 가시 스펙트럼 너머를 탐지하는 장치가 많지 않기 때문에 그리 익숙하지 않습니다.   눈으로 볼 수 없는 것 탐색하기 카메라는 이미지를 생성하기 위해 "반사 법칙"이라는 기본 물리학 원리를 활용합니다. 벽에 던진 테니스공과 유사하게, 전자기 복사(가시광선과 비가시광선 모두)는 "벽"에 부딪히는 각도에 따라 표면에서 반사됩니다. 반사의 법칙 더 중요한 점은 마이크로 수준(또는 나노 수준)에서 볼 때 대부분의 표면이 완벽하게 매끄럽지 않기 때문에 이미징이 가능하다는 것입니다. 이러한 표면 불균일은 반사 법칙을 따르는 개별 광선이 표면의 서로 다른 각도로 인해 여러 방향으로 반사되어 광의 일부를 사람이나 카메라로 다시 되돌려 보내는 "난반사"를 유발합니다. 난반사 난반사를 일으키는 표면 형상의 크기는 표면에 부딪히는 광의 파장에 따라 달라집니다. 표면이 연마되어 표면 형상이 광 파장의 약 1/8보다 작은 경우, 광선이 표면에서 모두 같은 방향으로 반사되어 거울 효과를 생성하게 됩니다. 이런 경우, 표면의 작은 불균일은 사람이나 카메라에 보이지 않게 됩니다. 자외선은 파장이 짧기 때문에 더 긴 파장에는 영향을 받지 않는 작은 표면 불균일에도 확산이 일어날 수 있습니다. 이를 통해 UV 이미징은 가시광선으로는 볼 수 없는 극히 작은 표면 특성 및/또는 결함을 감지하고 검사할 수 있습니다. 짧은 파장은 작은 표면 형상에서 확산됩니다 UV 파장이 작은 표면 형상에서 반사된다는 점을 활용하는 산업 애플리케이션이 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 애플리케이션으로는 마스크 검사, 웨이퍼 결함 확인, 패턴 결함 식별 및 분류와 같은 다양한 반도체 검사 작업, 플라스틱 및 금속 표면의 미세 결함 검사, 태양광 패널 검사 등이 있습니다. 또 다른 UV 이미징의 경우 특정 잉크 및 재료가 UV 복사를 흡수하거나 UV 스펙트럼에서 발광하는 방식을 활용합니다. 이러한 애플리케이션으로는 제약 포장, 여권 및 지폐의 인쇄 검사, 폐기물 분류, 결함 및 불순물 식별을 위한 재료의 비파괴 검사, 범죄 수사를 위한 형광 분석, 의료 진단 등이 있습니다. 또한 UV 이미징은 고전압 송전선의 코로나 검사와 천문학, 현미경, UV 분광법 등의 다양한 과학 애플리케이션에서도 사용되고 있습니다. 아래의 이미지는 UV 기반 이미징 애플리케이션의 몇 가지 예시를 보여줍니다. 그림 1: 웨이퍼 디스크 생산 그림 1은 전자 산업에서 웨이퍼 디스크의 반사 표면에 있는 레이저 코드를 안정적으로 판독하여 생산 공정에서 각 웨이퍼를 정확히 찾아내고 추적하기 위해 UV 이미징을 활용하는 것을 보여줍니다. 이를 통해 생산 체인이 중단되어 심각한 비용 문제가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다. UV 이미징은 기존 머신 비전 시스템으로 판독하지 못하는 이러한 코드를 안정적으로 판독할 수 있습니다. 그림 2: 다이/와이어 본딩에 사용되는 UV 이미징. 저자:Mister_Rf 그림 2는 반도체 정렬을 위해 UV 이미징을 사용하는 것을 보여줍니다. UV 이미징은 반도체 제조 시 웨이퍼 프로빙, 웨이퍼 다이싱, 리드 프레임 검사, 다이/와이어 본딩을 지원하기 위해 사용됩니다. 그림 3: 레이저 빔 프로파일링. 출저:Photonics.com 그림 3에서 보이는 것과 같이 레이저 빔의 모양 및 크기와 같은 정밀도는 타겟에 전달되는 에너지에 영향을 미칩니다. 빔의 왜곡은 광경로의 오염, 조립 불량, 환경 요인으로 인해 발생합니다. 빔 경로에 UV 카메라를 삽입하면 빔의 각 부분의 상대적 강도를 매핑하고 수정할 수 있습니다. 비전 시스템에서의 UV 산업용 카메라 활용 여기에 설명된 다양한 UV 광학 검사에 대한 수요가 높아짐에 따라 자외선(UV) 이미징 카메라를 활용하는 애플리케이션의 범위가 크게 넓어졌습니다. UV 이미지 센서가 탑재된 카메라를 적용한 비전 시스템은 일반 카메라가 제공하지 못하는 특별한 시각 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템으로는 일반적인 산업 및 과학 애플리케이션용 UV 호환 렌즈와 UV 조명이 모두 탑재된 시스템과 광학 왜곡을 최소한으로 줄이기 위해 렌즈와 센서의 커버 유리까지 제거해야 하는 레이저 프로파일링 시스템 등이 있습니다. 또한 더욱 짧은 UV 파장을 이미징할 수 있는 UV 센서에 대한 수요도 증가하고 있습니다. UV 애플리케이션은 주로 UVA(320~400nm)라고 하는 스펙트럼에 중점을 두고 있지만, 최신 반도체의 작은 크기로 인해 UVB 영역(280~320nm)에서 동작할 수 있는 센서가 필요하게 되었으며, 200nm 이하의 파장을 활용하는 일부 시스템의 경우 UVC 영역(약190~280nm)까지 필요하게 되었습니다. 이러한 UVC 시스템(심자외선 또는 DUV)이 시장을 이끌고 있지만, UVB 및 UVA 영역으로 설계된 UV 애플리케이션 역시 여전히 많습니다. 광범위한 UV 스펙트럼에서 애플리케이션을 지원할 수 있는 UV 센서 및 카메라는 개발팀에 뛰어난 다용성을 제공합니다. 예를 들어, 다음 이미지에서 JAI의 GO-8105M-5GE-UV 카메라 모델의 감도를 확인하실 수 있습니다. 이 모델은 UVB 및 UVA 영역에서 약 40~50%의 뛰어난 양자 효율을 보여주며 UVC 영역에서도 충분한 QE를 보여줍니다. 이러한 카메라는 천문학 등 과학 연구에 사용되는 고가의 UV 카메라를 대체할 수 있는 매력적인 대안이 될 수 있습니다. 이 카메라의 스펙트럼 응답은 가시광선과 근적외선 영역을 지원하지만, 해당 영역에서 기생 광 감도(parasitic light sensitivity, PLS)가 최적화되지 않았기 때문에 UV 이미징을 위해서는 가시광선과 근적외선광을 차단하는 필터가 권장됩니다. GO-8105M-5GE-UV 카메라의 스펙트럼 응답 *감도는 200nm 이하에서도 지원되지만, 특정 양자 효율은 아직 측정되지 않았습니다. 위에 표시된 광범위한 UV 스펙트럼 응답은 많은 UV 기반 머신 비전 애플리케이션에 새로운 카메라를 제공할 수 있습니다. 이러한 카메라는 반도체 마스크 검사를 포함한 다양한 형태의 반도체 검사 시스템을 구축하는 기업에서 가장 많이 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 반도체 마스크 애플리케이션의 경우 새로운 Go 시리즈 GO-8105M-5GE-UV 카메라의 기능을 사용하여 노출 전에 포토레지스트가 반도체에 고르게 도포되었는지 검사할 수 있습니다. 이는 최고의 제조 품질을 보장하기 위한 고가의 시스템입니다. 이러한 시스템은 가장 작은 표면 형상을 표시하여 웨이퍼, 마스크 및 기타 관련 항목의 결함을 감지하기 위해 매우 짧은 파장을 사용해야 합니다. 새로운 카메라의 UV 기능(UVC 대역까지 확장 가능)은 이러한 시스템을 구축하는 OEM을 위한 매우 매력적인 기능입니다. 또한 GO-8105M-5GE-UV 카메라는 센서 위에 탈착식 유리 커버가 장착된 "글래스리스" 구성을 제공하여 레이저 프로파일링 및 광경로에 UV 호환 석영 유리가 있는 경우 문제가 될 수 있는 기타 애플리케이션에서도 사용할 수 있습니다. UV 카메라는 다양한 산업 및 과학 애플리케이션에서 필수 요소가 되었습니다. 그러나 UV 이미징은 많은 산업 공정을 위한 검사 도구로 사용되기 시작했을 뿐 가시광선 또는 근적외선 기반 머신 비전에 비해 아직 초기 단계에 있습니다. 상업용 UV 하드웨어의 가격이 낮아지고 다양성이 증가함에 따라 UV 머신 비전 분야는 점점 성장하고 있습니다.

2023-03-24

어플리케이션 노트 Photoneo - 검정색 고무재질 및 광택이 나는 물체에 대한 어플리케이션

검정색 고무재질 및 광택이 나는 물체를 3D 스캔 시, 최상의 결과를 얻는 방법 3D 스캐닝의 정확도는 특정 색상과 재질에 영향을 많이 받습니다. 여기에는 특히 까다로운 검은색, 고무 재질, 광택이 나는 재질이 포함됩니다. 까다로운 조건에도 좋은 결과를 얻을 수 있는 방법이 있습니다. 궁금하지 않으신가요? 그 방법을 알려드리기 위해 전문가인 Ivan Zatkuliak씨와 이야기 나눠보았습니다.   많은 고객들은 표면이 까다로운 물체까지 처리할 수 있는 자동화 시스템을 원합니다. 그러기 위해선 로봇이 물체를 인식하고 정확한 X, Y, Z 좌표를 찾기 위한 3D 비전이 장착되어야 합니다. 그래야 정확하게 대상을 탐색하고 선택할 수 있기 때문입니다. 문제는 3D 비전 시스템이 검은색이나 고무 및 광택 재질과 같이 스캔하기 어려운 물체를 스캔해야 할 때 발생합니다. 이러한 색상이나 표면은 3D 스캐닝 프로세스의 난제입니다. 자동차분야 – 비전 가이드 로봇을 이용하여 검은색 고무 타이어를 피킹(picking)하는 상황 를 예로 들어 보겠습니다. 타이어를 선택해서 옮기는 작업은 매우 평범한 작업이지만 좋은 결과를 얻기 위해서는 강력한 3D 비전 솔루션이 필요합니다. 이번 블로그 글에서는 검은색 타이어를 인식하고 선택하는 것이 어려운 이유를 살펴본 후, 우수한 결과를 얻을 수 있는 비법을 알려드리겠습니다.   검은색 고무와 광택 재질의 3D 스캐닝이 어려운 이유는? 다시 타이어 이야기로 돌아가겠습니다. 타이어의 표면은 검고, 고무 재질이며 광택까지 납니다. 이런 특성은 다음과 같은 문제가 발생하는 원인이 되며 3D 비전 시스템에 문제가 발생할 수 있습니다. 우선 매우 어둡거나 검은 표면으로는 3D 데이터를 얻을 만한 contrast가 부족하다는게 문제입니다. 또, 이런 어두운 색상과 표면은 레이저 빛, 즉 광자를 흡수해버려 카메라로 제대로 반사되지 않는 문제가 발생해 많은 3D데이터가 손실됩니다.  레이저가 아닌 다른 인공적인 빛으로 표면을 비추는 것은 스캔한 물체의 3D정보가 오히려 손실되기 때문에 전혀 도움이 되지 않습니다. 빛나는 표면은 난반사를 일으키기 때문에 스캔하기가 어렵습니다. 난반사는 카메라 뷰 밖으로도 빛이 반사된다는 뜻인데요, 이 밖에 표면 내 미세한 부분마다 레이저 빛을 반사 시켜 상호반사의 원인이 됩니다.  위 두가지 상황에서 왜곡된 빛이 3D 데이터 수집 프로세스를 방해합니다.   타이어 피킹(picking)의 또 다른 어려움 위에서 특정 유형의 재료와 관련된 3D 스캐닝의 어려운 점을 설명하였습니다. 그러나 타이어 피킹(picking) 어플리케이션 설계 시 고려해야 할 점은 이 뿐만이 아닙니다. 또 다른 문제는 스캔 시 필요한 공간입니다. 스캔할 때에는 충분한 거리에서 타이어를 스캔할 수 있을 정도로 공간이 확보되어야 합니다. 일반적으로 타이어는 높은 팔레트 위에 놓여져 있고, 선택된 후 다른 곳에 이동됩니다. 또, 잡은 타이어를 팔레트 사이에 두고 로봇이 자유롭게 움직일 수 있는 충분한 공간이 확보되어야 합니다. 이러한 점들을 고려할 때 필요한 스캔 거리는 4m 이상이 되어야 합니다. 검은색 타이어를 3D 스캔하는 방법 우리는 자동차 업계의 고객으로부터 위와 같은 프로젝트를 의뢰 받았습니다. 정확히는 타이어를 골라내는 자동화 솔루션 개발 프로젝트였으며 우리는 훌륭하게 대응하였습니다. 방법은 다음과 같습니다. 우리는 PhoXi 3D 스캐너 중 가장 큰 FOV를 커버하는 XL모델을 사용하였습니다. 아래 PhoXi 3D XL 모델의 기능 덕분에 최상의 결과를 얻을 수 있었습니다. 1) 검은색, 고무재질, 광택표면 등을 포함한 모든 유형에 대한 고품질 3D 스캔 2) 효과적인 주변광 억제 3) 반사필터를 사용하여 표면 광택으로 발생하는 노이즈 제거 4) 4m의 스캔 영역, 필요하다면 더 큰 영역도 스캔 가능한 XL모델 5) 까다로운 산업 환경과 조명 조건에서도 강력하고 견고한 성능 이렇게 PhoXi 3D 스캐너의 가장 큰 모델인 XL을 로봇에 장착하여 3D스캐닝과 타이어 자동화 피킹(picking) 과제를 해결할 수 있었습니다. Photoneo 3D 스캔 솔루션을 여러분의 프로젝트에 적용 가능한지 확인 해보시겠습니까? 귀사의 프로젝트에 적합한 솔루션인지 확신할 수 없는 경우에도 걱정하지 마세요. 저희는 상담과 무상대여로 가능성 여부에 대한 검토를 지원 해드리고 있습니다. ㈜화인스텍에 연락주시면 자세한 상담 드리도록 하겠습니다.

2023-03-14

어플리케이션 노트 JAI - 싱글 라인 스캔 카메라를 통한 가시광선과 SWIR 동시 이미징

싱글 라인 스캔 카메라를 통한 가시광선과 SWIR 동시 이미징 디지털카메라 및 이미지 센서 기술의 지속적인 개발과 빠른 데이터 전송 인터페이스 및 첨단 컴퓨터 이미지 처리 알고리즘 덕분에 자동 비전 검사 시스템은 계속해서 더욱 정교하고 효율적으로 성장하고 있습니다. 제조 회사는 이러한 기술 개선을 기반으로 생산 프로세스를 가속하여 제조 효율성과 생산 수율을 향상할 수 있었습니다. 또한 카메라 기술의 발전으로 인해 제조 라인 전체에서 더 뛰어난 품질 검사 루틴이 가능해져 완제품을 더 높은 품질로 생산할 수 있게 되었습니다. 머신 비전 시스템에서 가장 많이 활용되는 이미징 기술은 약 400nm~700nm의 전자기 범위에서 가시광선을 감지하는 컬러 및 흑백 CMOS 센서가 탑재된 산업용 카메라입니다. 그러나 최근 몇 년 동안 머신 비전 업계에서는 약 1050nm~2500nm 사이의 단파 적외선(SWIR)을 감지할 수 있는 InGaAs(인듐/갈륨/비소) 센서 기술이 탑재된 카메라와 같이 가시광선 스펙트럼 외의 광자를 감지할 수 있는 산업용 카메라에 대한 관심이 높아지고 있습니다. SWIR은 재료와 상호 작용할 때 가시광선과는 다른 물리적 현상을 보입니다. SWIR은 재료의 분자와 상호 작용할 때 광자가 흡수되는 유기 및 비유기 재료로 더 깊이 투과할 수 있습니다. 흡수 수준은 재료의 화학 구조에 따라 달라집니다. 예를 들어 물 분자는 1,450-1,500nm 파장에서 높은 SWIR 흡수 수준을 가집니다. 따라서 SWIR 이미징은 과일 및 채소 검사와 같은 애플리케이션에 유용합니다. 조기 부패 및 멍이 있는 경우(일반적으로 수분 함량이 높은 부분) 카메라 이미지에서 높은 대비를 보이므로 SWIR 스펙트럼에서 더 명확하게 나타납니다. 이를 통해 이러한 결함이 있는 품목을 더욱 쉽게 식별하여 포장 전에 컨베이어 벨트에서 제거할 수 있습니다. SWIR 이미징을 유용하게 활용할 수 있는 또 다른 애플리케이션은 이물질을 감지하는 것입니다. 예를 들어, 식품 가공의 경우 돌, 금속 및 플라스틱과 같은 항목을 감지하여 효율적으로 제거해야 합니다. 농산물 일괄 검사의 경우 가시광선의 컬러 이미지로는 이물질을 식별하기 어려울 수 있지만 SWIR 이미지에서는 이물질이 식품보다 어둡게 보이기 때문에 소프트웨어 알고리즘 및 컨베이어 벨트의 분리 메커니즘을 통해 이물질을 제거할 수 있습니다. SWIR은 불투명한 플라스틱과 유리를 "투과"할 수 있어 포장 및 용기의 오염을 확인하고 내용물의 정확한 양이나 액체 또는 분말의 채움 레벨을 확인하는 데에도 사용할 수 있습니다. 새로운 R-G-B-SWIR 라인 스캔 카메라(SW-4010Q-MCL)를 사용하면 식품 용기 외부의 품질과 완성도를 검사하는 동시에 내부의 내용물을 확인할 수 있습니다. 반도체 품질 검사 스테이션의 경우, SWIR을 통해 실리콘을 "투시"하여 실리콘 웨이퍼의 표면과 표면 아래의 결함을 찾을 수 있습니다. 직물 및 목재 검사와 같은 애플리케이션의 경우, SWIR 이미징을 사용하여 염색된 직물이 다음 작업을 위해 충분히 건조되었는지 확인하거나 절단된 목재에 숨겨진 결함이 있는지 확인할 수 있습니다. 기타 애플리케이션으로는 플라스틱 폐기물 분류, 광물 분류, 배터리 검사, 농업/임업 애플리케이션 등이 있습니다. SWIR 카메라는 검사 프로세스의 효율성을 높일 수 있지만, 많은 머신 비전 애플리케이션에는 크기와 모양을 확인하고 개체의 색상 뉘앙스를 분석하고 라벨 또는 기타 인쇄물의 색상을 확인하기 위해 일반 가시광선을 활용하는 카메라가 여전히 필요합니다. 따라서 SWIR 이미징은 가시광선을 활용하는 일반적인 검사 루틴을 보완하는 기술이라고 할 수 있습니다. 많은 애플리케이션의 경우 품질 검사 요건을 충족하기 위해서는 동일 제조 라인에서 가시광선 및 비가시광선 이미징 기술을 함께 활용할 수 있어야 합니다.  기존에는 가시광선과 SWIR 또는 NIR을 활용하는 검사 스테이션에서 별도의 카메라, 조명, 렌즈 및 마운트를 사용하여 제조 라인을 따라 별도의 검사 단계를 진행해야 했기 때문에 셋업이 복잡하고 많은 비용이 들었습니다. 산업용 카메라 제조업체 JAI는 이 문제를 해결하기 위해 1대의 카메라로 가시광선과 SWIR 이미지를 동시에 촬영할 수 있는 새로운 멀티 센서 카메라 기술을 출시했습니다. JAI Sweep+ 시리즈의 최신 제품은 4,096 픽셀 해상도를 지원하는 CMOS 라인 센서 3개와 라인당 1,024 픽셀 해상도를 지원하는 추가 InGaAs 센서가 통합된 컬러 라인 스캔 카메라입니다. JAI의 새로운 멀티 센서 라인 스캔 카메라는 3개의 개별 CMOS 센서를 통해 적색, 녹색, 청색 가시광선을 동시에 캡처하고 InGaAs 기술을 기반으로 하는 4번째 센서를 통해 SWIR을 캡처합니다. 이 카메라는 첨단 카메라 내장 프리즘 기술과 이색(dichroic) 필터를 통해 입사광을 4개의 채널로 분할하여 3개의 CMOS 센서에서 적색, 녹색, 청색 가시광선을 동시에 캡처하고 InGaAs 센서를 통해 SWIR을 캡처합니다. 1개의 검사 스테이션으로 매우 미묘한 색상 차이를 확인하기 위한 이미지 데이터를 제공하는 동시에 SWIR 이미징 데이터를 통해 더욱 수월하게 숨겨진 결함이나 원치 않는 개체를 찾을 수 있습니다. 차트는 3개의 CMOS 센서(청색, 녹색, 적색)와 SWIR을 캡처하는 InGaAs 센서의 스펙트럼 응답을 보여줍니다. SWIR(노란색) 라인의 높이는 RGB 라인과 연관이 없습니다. 새로운 라인 스캔 카메라에는 RGB 출력을 HSI, CIE XYZ, sRGB, Adobe RGB와 같은 특정 색 공간으로 변환할 수 있는 내장 색 공간 변환과 같은 다양한 첨단 기능이 포함되어 있습니다. 이미지 밝기와 색상 밸런스를 개선하기 위해 R-G-B 및 SWIR 채널에 대한 노출 시간을 개별적으로 설정하여 파장대별로 광 축적 시간을 늘릴 수 있습니다. 또한 4개 채널에서 아날로그 및 디지털 이득을 각각 설정할 수 있습니다. 4096 픽셀 해상도로 설정된 경우 R-G-B 채널의 최대 라인 속도는 20kHz이며 SWIR 채널의 경우 1024 픽셀 해상도에서 39kHz입니다.  R-G-B 채널의 기본 픽셀 크기는 7.5 x 7.5 µm, SWIR 채널의 기본 픽셀 크기는 25 x 25 µm입니다. 이 카메라에는 R-G-B 및 SWIR 센서의 FOV(Field-of-View)와 라인 속도를 동기화하기 위한 Xscale이라는 특수 픽셀 크기 조정 기능이 탑재되어 있습니다. 관심 영역(ROI) 설정과 Xscale 기능을 사용하여 RGB 센서의 픽셀 크기를 조정하면, RGB 센서의 센서 폭이 30.72mm에서 SWIR 센서와 동일한 25.6mm로 변경됩니다. 동시에 R-G-B 스캔 속도는 20kHz에서 SWIR 스캔 속도와 동일한 39kHz로 증가하게 됩니다.

2023-03-14