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

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

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

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

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

Photoneo - 수요가 증가하는 산업에서 로봇은 어떻게 도움이 될까요?

수요가 증가하는 산업에서 로봇은 어떻게 도움이 될까요?   [로봇이 증가하는 산업수요에 맞춰 할 수 있는 일] 기술과 IT의 급속한 발전은 다양한 산업에서 무한한 가능성과 기회를 가져다 주었습니다. 특히 로봇은 많은 장점 덕분에 큰 산업과 틈새시장 등 모든 규모의 산업에서 활용되고 있습니다. 수요가 증가된 산업에서 로봇이 도움이 되는 7가지 이유는 다음과 같습니다.   #1 비용 절감 무엇보다 로봇은 운영 비용과 자본 비용 모두를 줄이는 데 도움이 됩니다. 로봇 자동화는 근로자가 직접 작업하는 것 보다 훨씬 낮은 비용이 듭니다. 이렇게 로봇은 기업의 직,간접 비용을 줄일 수 있게 해주어 시장에서 더 많은 경쟁력을 얻게 합니다.   예를 들어, 로봇을 사용하면 조명이나 난방의 에너지 비용을 줄이는데 도움이 됩니다. 특히 특정한 작업을 자동화하면, 직원들이 창의성을 발휘하거나 의사결정 능력이 필요한 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 또한 로봇 자동화는 생산성과 효율성 보장을 통해서도 비용절감을 가져옵니다. Photoneo의 3D비젼과 로봇 인공지능을 이용하면 사람이 직접 하는 것 보다 더 우수한 정밀도와 신뢰성으로 광범위한 작업에서 세밀한 물체 제어가 가능합니다. MotionCam-3D Color – 이동하는 물체를 실시간으로 모델링 하여 높은 품질의 컬러 3D 데이터를 얻을 수 있는 새롭고 획기적인 장치     예로, Photoneo의 3D 카메라 MotionCam-3D는 *motion artifact없이 빠른 속도로 움직이는 물체의 고품질 3D 스캐닝이 가능합니다. * 움직이는 물체를 촬영할 때 발생하는 이미지 상의 인공물. 실제로는 존재하지 않음 새롭게 출시된 Color 버전 MotionCam-3D를 통해 이제는 움직이는 물체의 풍부한 색상 3D 데이터도 실시간으로 얻을 수 있습니다. 이 새롭고 획기적인 기능은 depth 데이터 뿐만 아니라 색상에 의존해야 하는 AI 애플리케이션에서 장점을 발휘합니다.   #2 품질향상 로봇을 사용하면 품질향상의 이점을 얻을 수 있습니다. 생산과정에서 신뢰성과 정밀도를 크게 높여주기 때문입니다.   자동화는 지루하고 반복적인 활동으로 인해 발생할 수 있는 작업자의 피로와 주의 산만과 같은 위험요소를 제거해줍니다. 사람과 달리 로봇은 피곤하거나 휴식을 필요로 하지 않아 24시간, 언제나 일할 수 있기 때문이죠. MotionCam-3D를 이용한 움직이는 큰 물체의 검사   최첨단 3D 비전을 탑재한 로봇은 검사와 품질관리에서 신뢰성과 정밀도를 크게 높일 수 있습니다. 3D 데이터 기반의 검사시스템으로 제품의 이상 유무를 판단하고 그에 따라 분류할 수 있기 때문입니다.   #3 원자재 절약 로봇 자동화는 더 높은 제품 품질과 더 나은 작업 정확도를 통해 자원 낭비를 줄여 생산량을 증가 시킵니다. 제조 효율을 극대화함으로써 기업은 생산에 필요한 에너지와 자원을 최소화 할 수 있습니다.   #4 안정성 증대 기업은 직원들의 건강과 안전을 가장 중요하게 생각합니다. 이것이 바로 위험한 일을 하는 경우에도 직원들을 안전하게 지킬 수 있는 방법을 찾는 이유입니다. 운 좋게도, 로봇은 이 문제를 해결할 수 있습니다. 로봇을 이용한 무겁고 큰 가스 실린더 작업 by Tecnalia   로봇은 노동자가 위험할 수 있거나 많은 체력이 필요한 작업을 대신하는데 사용됩니다. 또한 안전해 보이는 단순 작업이지만 무리한 반복으로 입을 수 있는 부상 위험을 줄일 수 있습니다.   #5 우수한 품질 로봇을 사용하여 얻는 효율성을 고려할 때, 장기적으로 회사의 생산성을 높이는 데 로봇이 도움된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 로봇 자동화는 생산성과 효율성을 향상시켜 짧은 시간 내에 더 많은 제품을 생산할 수 있도록 합니다. 생산성 향상을 통해 생산 규모를 확장할 수 있는 기회가 생길 수 있습니다. 게다가, 작업량이 감소하고 재고 회전율이 증가하는 것을 확인할 수 있습니다. 가장 큰 장점 중 하나는 야간과 주말에 스스로 혹은 적은 관리인원만 두고도 생산할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 마감일을 준수할 수 있고 직원들에게 스트레스를 주지 않으면서 전체 생산량을 훨씬 더 증가시킬 수 있습니다. 로봇은 병가와 휴식이 필요하지 않습니다. 예를 들어, Bin Picking Studio와 같은 로봇 지능 도구는 여러분 회사에 소중한 새식구가 될 것입니다.   #6 이직률 감소 기업들이 직면한 주요 과제는 다양한 이유로 발생하는 높은 이직률입니다. 과로에 빠져 근무 환경에 만족하지 못하는 경우, 회사 경영에 만족하지 않을 경우 등 이직의 이유는 다양합니다. 전자상거래에서 로봇을 이용한 선반에서 상품작업   다행히도, 로봇은 이직률을 낮추고 채용의 어려움을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고도로 숙련된 직원은 찾기 어려울 수 있지만 로봇은 모든 유형의 복잡하고 까다로운 작업에도 효율적으로 사용될 수 있기 때문이죠.   #7 다양성 향상 앞서 설명한 이유와 같이 로봇을 이용한 자동화 솔루션은 제품 생산에 있어 유연성을 높이는데 큰 도움이 됩니다. 특히 AI와 고성능 3D 비전을 기반으로 한 솔루션은 매우 인기가 많습니다. 예를 들어, 피킹로봇은 한 종류의 물체를 집기위한 단일 목적으로 구성되지 않고 소프트웨어 추가를 통해 새로운 모양의 물체도 집을 수 있게 수정될 수 있습니다. 이렇게 유연한 자동화를 통해 기업은 적은 노력과 투자로 다양한 다른 제품 생산으로 전환할 수 있습니다. 로봇을 이용한 택배상자 선택 및 분류작업 from Dedoles     마무리하며.. 로봇은 증가하는 수요를 충족시킬 뿐만 아니라 확장을 원하는 모든 기업에게 매우 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 이 기사에 나열된 로봇 자동화의 장점을 고려하여 귀사 프로젝트에서 적용할 수 있는 최고의 솔루션을 저희 (주)화인스텍에 문의해주세요.   원문: How can robots help businesses meet increased demand? - Photoneo Focused on 3D                                                                                                                                                                                                                                      By Lillie Jenkins

2023.02.22

Tichawa 센서 vs. 일반 CIS

Tichawa 센서 vs. 일반 CIS Tichawa CIS 기술과 일반적인 CIS 기술은 어떻게 다를까요?   Tichawa 센서에는 새로운 기능들이 많이 추가되었습니다. 더욱 긴 Working Distance, 굴곡진 제품에 대한 검사 기능, Gapless 센서 기술, 진공 기능 그리고 Shape for Shape 기능 등이 그것들입니다. Gapless inspection: 긴 센서 라인(최대 4m)은 생산 중에 많은 센서 칩을 정렬해야 합니다. 칩들이 바로 옆에 정렬되면 칩 경계에 틈이 생기고 픽셀이 누락되는 형태로 카메라 이미지에도 영향을 미칩니다. 당사의 센서 칩은 센서 칩 사이에 기계적인 간극이 발생하지 않도록 배열되어 있습니다. 이렇게 하면 간격이 없는 이미지를 얻을 수 있습니다. 최대 16mm 높이의 물체에 대한 3D 검사 가능: 기존 CIS 기술은 짧은 Working distance에서 얕은 심도 (Depth of Field)를 제공합니다. TICHAWA는 VDCIS 기술을 통해 최대 60mm의 Working Distance에서 16mm의 심도 (DOF)를 제공합니다. Inspection in a vacuum: 기존 CIS 센서 뿐만 아니라 일반적인 산업용 카메라들은 진공상태에서 케이스가 찢어지기 때문에 사용이 불가능 합니다. TICHAWA Vision의 제품은 3bar의 압력을 견딜 수 있도록 디자인되어 있기 때문에 진공 상황에서도 사용이 가능 합니다. Shape from Shading: 지금까지 3D 구조 검사의 경우 매우 복잡한 조명과 카메라 시스템으로만 가능 했습니다. “Shape from Shading”이라는 이름으로 1970년대부터 알려진 기술은 4개의 조명과 하나 이상의 카메라를 통해 3D 검사를 수행합니다. TICHAWA VISION은 이 기술을 제품에 접목시켜 CIS센서에서 컴팩트하게 Shape from Shading 기능을 구현하였습니다.  생산 공정에서의 굴곡진 제품에 대한 검사: Tichawa Vision은 CIS센서를 개선하여 파이프, 튜브, 캔, 끝없는 와이어 및 로프와 같은 원형 물체를 스캔하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이러한 검사를 위하여 CIS센서를 링 형태로 구부려 제작하였으며 제품이 이 링모양의 센서를 지나가게 하여 검사를 가능하게 하였습니다. (RingCIS) 100% Inside Inspection: 튜브 내부를 왜곡 없이 검사하기 위한 솔루션은 지금까지 시장에 없었습니다. Tichawa Vision은 이를 가능하게 하는 두 가지 제품인 BoroCIS와 TubeCIS를 개발했습니다. 100,000 pixels/line: Tichawa 제품은 라인당 100,000 픽셀 이상을 처리할 수 있어 넓은 스캔 폭에서도 높은 해상도를 얻을 수 있습니다.

2023.02.20

Photoneo - 픽 앤 플레이스(Pick & Place) 공정

픽 앤 플레이스 (Pick & Place) 공정에서 로봇은 어떻게 동작 하는가   최근에는 대부분의 생산 현장에서 많은 종류의 로봇을 볼 수 있습니다. 이러한 로봇들은 수없이 많은 비즈니스에서 생산 공정 전체를 아울러 적용되어지고 있습니다. 픽 앤 플레이스(Pick & Place)는 이러한 로봇 사용 사례 중 하나 입니다. 이 작업은 특정 영역에 있는 물체를 사용자가 정의 해 놓은 다른 장소로 이동 시키는 것 입니다. 이 작업을 통해 제품의 생산 공정 속도를 굉장히 빠르게 만들 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 Pick & Place에서 로봇이 어떤 역할을 하는지 알아보겠습니다.   Pick & Place 로봇이란 무엇인가? Pick & Place 로봇은 물류창고와 생산 공장에서 가장 많이 볼 수 있는 산업용 로봇입니다. 이 로봇은 아래의 작업을 통해 공정을 돕습니다. * 박스로부터 제품을 꺼내기 * 제품을 박스에 넣기 * 제품을 특정 위치에서 다른 위치로 혹은 지정된 저장 공간으로 이동시키기 로봇 팔(Arm)의 끝단에는 사람의 손과 같이 여러가지 종류의 물체를 집을 수 있는 End effector 가 장착됩니다. 이 End effector에는 제품의 생산 공정을 위해 추가적인 부품이 장착될 수 있습니다.   Pick & Place 로봇은 무엇을 하는가? 조금 더 자세하게 설명하자면, Pick & Place 로봇은 대체로 하기의 작업을 수행합니다. * 박스나 컨베이어 벨트로 이동 시켜야 하는 각기 다른 사이즈와 모양의 제품을 집어 냅니다. (Picking) * 무작위로 쌓여 있는 제품을 창고 내의 다른 장소로 이동 시킵니다 * 조립 – 작은 제품을 플랫폼 위로 이동 시켜 함께 다음 공정으로 이동할 수 있도록 합니다. * 그 밖에 많은 어플리케이션    Picking 절차 (Photo courtesy of PWR Pack) Pick & place 로봇은 굉장히 넓은 영역에 사용될 수 있습니다. 어플리케이션의 요청 사항에 따라 여러가지 종류의 End effector를 장착할 수 있습니다. 가장 보편적인 것으로는 석션 컵이 있는 흡착식 그리퍼 (vacuum gripper), 핑거 그리퍼 (finger gripper), 발톱형 그리퍼(clawed gripper), 마그네틱 그리퍼(magnetic gripper) 그리고 커스텀 그리퍼(custom gripper)가 있습니다. 경우에 따라 유연성이 높은 레벨의 시스템을 만들기 위해 여러 개의 로봇 팔(arm)과 헤드(end effector)를 사용하기도 하며 이를 통해 시간 지연 없이 여러 각도에서 물체로 접근할 수 있게 합니다. Pick & Place 로봇은 제조 라인에서의 모든 생산 공정을 획기적으로 개선 시킬 수 있습니다. 이를 통해 생산 시간을 빠르게 할 수 있으며 또한 생산에 필요한 공간도 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 컨베이를 사용하는 시스템의 경우 특별한 목적을 위해 다른 종류의 제품이 이동하게 됩니다. Pick & Place 로봇은 특정 부품을 집어 낼 수 있도록 프로그램 할 수 있습니다. 즉, 특정 모양 혹은 색상의 제품을 집어서 사용자가 원하는 위치로 빠르게 이동 시킬 수 있는 것입니다.   제조공정에서의 Pick & Place 로봇 여러 개의 로봇 팔(arm)에 suction cup 혹은 vacuum 방식의 그리퍼를 사용하는 경우 Picke & place 로봇은 조립 공정을 비롯한 넓은 영역의 제조 공정을 자동화 할 수 있도록 해 줍니다. 여러 개의 로봇 팔을 이용하여 한 번에 여러 개의 물체를 집을 수 있으며 크기가 작은 물체부터 큰 물체까지 모두 커버 할 수 있습니다. 즉, 생산라인에서 여러가지 다양한 물체에 대해서 생산을 자동화하기에 적합하다는 것입니다. 예를 들어, 첨단 기업들은 때때로 다른 사이즈와 다른 모양의 부품들을 함께 생산하곤 합니다. 비슷한 예로 자동차 생산 업체들은 크기 가 큰 SUV와 소형차를 함께 생산합니다. Pick & place 로봇은 수많은 종류의 제품을 빠르고 효율적으로 다룰 수 있도록 해줍니다.   머신비전을 장착한 Pick & place 로봇 (Photo courtesy of PWR Pack) 앞서 얘기한 모든 작업을 수행하기 위해서 로봇은 볼 수 있어야 합니다. 3D 비전은 정확한 식별과 안정적인 제품의 Picking을 위해서 꼭 필요합니다. (이러한 비전 솔루션이 없다면 로봇은 장님이나 다름없습니다) 현재 시장에는 다양한 3D 비전 기술이 있습니다. 포토네오 (Photoneo)의 3D 스캐너와 3D 카메라는 다양하고 혹독한 산업 환경에서도 안정적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 포토네오의 PhoXi3D 스캐너는 정지된 상태의 물체에 대한 높은 해상도와 높은 정밀도의 3D 이미지를 제공합니다. MotionCam3D의 경우 빠르게 움직이는 물체에 대해서도 3D 스캔이 가능 합니다. 사용자께서는 어플리케이션에 적합한 3D 솔루션을 제안 받고 싶으시거나 상담 혹은 테스트가 필요 하실 때 ㈜화인스텍으로 연락 주시면 성심껏 지원 드리도록 하겠습니다. 출저: By Andrew Lightstead https://www.photoneo.com/how-pick-and-place-robots-work

2023.02.16

Euresys eGrabber 소개

blog.naver.com eGrabber Euresys에서 제공하는 이미지 취득 및 녹화 라이브러리를 통칭합니다. 특징 - 이미지 취득 및 녹화용 툴 세트 - CoaXPress 카메라 호환 (Coaxlink 보드 사용시) - Camera Link 카메라 호환 (Grablink DUO 보드 사용시) - GigE Vision 카메라와 호환 (eGrabber Gigelink 라이브러리 사용시) - 하드 드라이브에 녹화 가능 (eGrabber Recorder 라이브러리 사용시) eGrabber는 CoaXPress, Camera Link 및 GigE Vision 카메라를 사용하여 비전 어플리케이션의 개발 및 디버깅을 가능하게 하는 통합 소프트웨어 드라이버, 툴 및 어플리케이션 세트입니다. eGrabber에는 Euresys의 Coaxlink 및 Grablink DUO 프레임 그래버 드라이버, GigE Vision 이미지 취득 라이브러리, 고성능 비디오 녹화 라이브러리, 그리고 사용자 친화적인 평가 및 데모 어플리케이션이 포함되어 있습니다. eGrabber는 여러 프로그래밍 언어와 호환되며, GenICam을 기반으로 하며 GenAPI와도 호환되며 GenTL 인터페이스를 제공합니다.   eGrabber는 EGrabberBridge 클래스로 인해 eGrabber 내에서 취득한 이미지를 Open eVision 이미지 처리 라이브러리에서 원활하게 처리할 수 있습니다. Open eVision은 텍스트 및 코드 판독, 일치 및 측정, 3D 처리 및 딥 러닝 검사를 위해 이미지를 처리할 수 있는 이미지 분석 라이브러리 및 소프트웨어 도구 세트입니다. eGrabber Bridge를 통해 카메라와 원활하게 인터페이스(핸드셰이크 및 데이터 형식)할 수 있으므로 이러한 라이브러리에 액세스할 수 있습니다.   https://blog.naver.com/fainstec_sales/222899361070  EURESYS_Library Open eVision 3D 소개 1. 소개 Easy3D : Depth Map, Point Cloud, ZMap 그리고 뷰어 사용을 위한 기초 라이브러리 Easy3... blog.naver.com https://blog.naver.com/fainstec_sales/222902350817  EURESYS_Library Open eVision 2D 소개 1. 주요기능 Open eVision 은 이미지 처리와 분석을 위한 Software Tool 사용자의 Application 에 통... blog.naver.com   eGrabber Driver - CXP, GigE, Camera Link 사용 드라이버 통합 SDK로 인터페이스 상관 없이 제어 가능 특징 실시간 이벤트 처리를 위한 싱글 스레드 및 멀티 스레드 콜백 지원 프레임 그래버 및 카메라 구성을 위한 스크립트 파일 지원 GenICam, GenAPI, GenTL 호환 Windows, Linux 및 MacOS 호환   eGabber Driver는 Coaxlink 및 Grablink DUO 프레임그래버에서 이미지를 취득하기 위해 사용하기 쉬운 프로그래밍 인터페이스를 제공하는 클래스 라이브러리입니다. eGrabber는 C++, C# 및 Python과 호환되는 사용자 친화적인 고급 객체 지향 API를 제공합니다.   Euresys::EGrabber는 C++ 클래스 라이브러리입니다. 또한 .NET 어셈블리를 통해 .NET 언어(C#, VB.NET등)에 사용할 수 있습니다. Python 바인딩은 Python 휠 설치 패키지로도 제공됩니다. (현재 모든 API는 x64만 지원합니다)   eGrabber Studio - 이미지 캡처 도구 Euresys에서 제공하는 이미지 취득, 녹화 등을 한 툴에서 통합하여 사용 가능 특징 eGrabber에서 제공하는 인터페이스의 통합 이미지 취득 소프트웨어 CoaXPress, Camera Link, GigE 등 다양한 인터페이스 지원 Recorder 기능 사용 가능 라이브 히스토그램 및 프로파일 사용 가능 소지하는 라이센서 및 보드에 따라 사용 가능한 기능이 다름 eGrabber Studio는 eGrabber의 평가 및 데모 어플리케이션입니다. Coaxlink 프레임 그래버 및 GigE Vision 카메라를 사용하여 이미지 캡처를 테스트하고 카메라 및 프레임 그래버의 파라미터(GenApi 기능)를 확인 및 구성하고 캡처한 이미지를 파일로 저장할 수 있습니다. 라이브 히스토그램 및 프로파일 표시도 가능합니다. 새롭고 현대적인 기능으로 설계된 eGrabber Studio는 Windows, Linux 및 macOS와 호환됩니다.   https://blog.naver.com/fainstec_sales/222898465604 eGrabber Gigelink - GigE Vision을 사용하기 위한 라이브러리 통합 SDK로 카메라 제조사 상관 없이 제어 가능 특징 eGrabber Studio에서 사용 가능 카메라 제조사 상관없이 eGrabber SDK를 통해 카메라 제어 가능 Gigelink 라이센스 구매시 사용 가능(Neo License) Gigelink Neo License Gigelink는 GigE Vision 카메라에 대한 하드웨어 독립적인 범용 액세스를 제공하는 eGrabber의 선택적 라이브러리입니다. Gigelink를 이용하면 프로그래머가 CoaXPress 카메라(Coaxlink 보드 사용시) 및 카메라 링크 카메라(Grablink Duo 보드 사용시)를 사용할 때와 동일한 방식으로 eGrabber 컨셉, 객체 및 함수 호출을 사용하여 GigE Vision 카메라로부터 이미지를 취득할 수 있습니다, Gigelink는 GenICam 및 eGrabber Studio 어플리케이션과 호환됩니다.   https://blog.naver.com/fainstec_sales/222899066610  EURESYS_Neo License 활성화 하는 방법 Neo License 활성화 시작메뉴 -> Euresys Neo License Manager 를 실행합니다. 2. PC에 Neo U...   eGrabber Recorder - 고성능 이미지 녹화 라이브러리 제조사 상관 없이 동일한 규격으로 녹화 가능 특징 eGrabber Studio에서 사용 가능 eGrabber에서 제어 가능한 카메라 영상 녹화 가능 독점적인 확장자로 저장되며, TIFF 또는 MKV 파일로 변환 가능 Recorder 라이센스 구매시 사용 가능(Neo License) ?   Recorder는 하드 드라이브에 최적화된 비디오 녹화를 제공하는 eGrabber의 선택적 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 성능에 중점을 두어 디스크의 최대 대역폭을 이용하도록 고도로 최적화 되었습니다. 물론 실제 녹화 처리량은 디스크 용량에 따라 다릅니다. 그리고 하드 디스크 드라이브(HDD)뿐만 아니라 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)와도 호환됩니다.   eGrabber Memento - 이벤트 로깅 도구 디바이스, SDK 동작에 관련된 이벤트를 정확히 로깅하고 분석에 용이 특징 카메라, 프레임 그래버 동작에 관련된 이벤트에 대한 정확한 로깅 CPU 사용량이 매우 적음 eGrabber SDK와 별개로 별도 설치 필요 라이센스 구매 불필요 영상을 사용하는 고급 검사기에서 프레임 그래버, 카메라는 말할 것도 없고 모션이나 조명 제어기와 같은 수많은 외부 장치와 동기화하여 이미지를 캡처하는 역할을 합니다. 이러한 시스템을 디버깅하려면 일반적으로 예를 들어 오실로스코프나 논리 분석기와 같은 소프트웨어 프로파일러와 함께 사용되는 복잡한 장비가 필요합니다. 초당 수백 또는 수천 프레임이 넘는 매우 빠른 프레임 속도를 지원하는 최신 카메라가 나오면서 이 문제가 더욱 심각해지고 있습니다. Memento는 그러한 프로세스를 간소화할 수 있도록 설계되었습니다. 작업 중에 Memento는 호스트 어플리케이션뿐만 아니라 카메라, 프레임 그래버 및 그 드라이버에 관련된 이벤트 로그를 매우 상세하게 기록합니다.   Memento는 백그라운드에서 실행되면서 시스템에 장애가 발생할 때 지원 팀에 보낼 수 있는 로그를 작성합니다. Memento는 보드의 드라이버 내부에 구현된 소프트웨어 리소스와 더불어 보드 자체의 하드웨어 리소스를 활용합니다. 그리고 Memento는 최고의 효율성을 제공하도록 설계되었습니다. 또한, 요구되는 CPU 사용량이 극히 낮으므로 비간섭적입니다. 강력한 도구인 Memento는 매우 다양한 로깅 정보를 수집할 수 있고, 로깅 정보의 특성을 바탕으로, 또는 요청된 설명 수준에 따라 여러 수준에서 고도의 필터링 능력을 제공합니다.    

2023.01.18

SENTECH SWIR 카메라 이미지 취득 예제

  1. SWIR Camera 이미지 취득 예   가시광 , SWIR 영역에서의 이미지 비교 (투과로 촬영)   치간 브러쉬 (내부 와이어 확인) , 치석 제거기 (내부의 뾰족한 심부분)의 투과 (850~1,650nm) 치간 브러쉬 (내부 와이어 확인) 폴리에틸렌 내부의 와이어가 제대로 꽂혀있는지 확인이 가능함. 폴리에틸렌은 투과가능한 소재라고 추정됨 . 치석 제거기 (내부의 뾰족한 심부분)   투과되지 않아 내부의 칼날 부분이 확인되지 않음. 치석제거기는 투과되지 않는 소재가 사용 되었다고 추정됨. 반창고 (940~1,650nm) 종이패키지의 문자가 사라져 패키지 내부의 반창고가 확인 가능함. 얇은 종이의 경우 투과 가능, 문자도 색에 따라서는 투과가능하다고 추정됨. 컨넥터 (940~1,650nm) 컨넥터를 투과하여 백색 플라스틱 내부의 선이 누락된 부분을 확인함. 파장을 올릴수록 누락된 부분이 확실하게 보임. 쌀과 이물 검사 (940 ~ 1,650nm)   쌀은 검정색으로 다른 이물질은 (플라스틱, 고무 등) 은 하얗게 보이는 것을 확인함. 쌀은 빛의 흡수율이 높다고 추측됨. 플라스틱 케이스 , 플라스틱 패키지의 투과 (1,200 ~ 1,650nm)   플라스틱 케이스 플라스틱 케이스를 투과하여 내용물이 확인 됨. 비닐 (플라스틱) 봉지 1,2   비닐(플라스틱) 봉지를 투과하여 내용물이 확인됨. IC 카드의 내부 투과 (1,200 ~ 1,650nm)   IC 카드 1, IC카드 2 IC카드가 투과되어 내부의 회로가 확인 됨. IC 카드 3 IC 카드 1,2와 비교했을 때 내부가 확인하기 어려웠음. 플라스틱 소재 및 코팅에 의한 IC 카드 내부의 회로는 투과하기 어려운 경우가 있다고 추정됨. 염화비닐 판 (미러) 투과 염화비닐 판 (미러)는 투과되지 않음. 미러는 반사하기 때문에 투과되지 않는 것으로 추정됨. 2. 가시광 , SWIR에서 취득영상을 비교 (반사로 촬영)   Pattern wafer , Film wafer , Bare wafer 의 투과 (1,200 ~ 1,550nm) Pattern wafer 1,200 ~ 1,550nm 에서 표면의 패턴, 웨이퍼 안쪽에 설치된 차트를 확인함. Film Wafer Film wafer , Bare wafer 모두 안쪽에 설치된 차트를 투과하지 못함. Film wafer , Bare wafer는 Pattern wafer의 코팅 차이에 의해 투과하지 못한 것으로 추정됨 플라스틱 패키지 , 알루미늄 패키지 내부의 투과 (1,200 ~ 1,650nm) 플라스틱 패키지 3 외장을 투과하여 내용물 , 조미료가 들어있는 것을 확인함. 외장의 일러스트레이션 및 문자의 일부가 투과되지 않는 사실로부터 인쇄소재에 의해 투과하지 않는 경우가 있다고 추정됨. 알루미늄 패키지 외장이 투과되지 않아 내용물 확인이 불가능함. 봉지 안쪽에 코팅이 되어있어 반사되어 투과되지 않았다고 추정됨. 소금과 설탕 비교 (1,200 ~ 1,650nm) 소금은 하얗게, 설탕은 검게 보이는 것을 확인함. 설탕은 소금에 비해 빛 흡수력이 더 높다고 추정됨. 방향제 (백색의 탁한 액체)의 내용 확인 (870~1,050nm) 870nm 파장에서 액체 내부의 여과지를 확인함. 백색의 탁한 액체도 물과 같은 레벨의 빛을 흡수하는 것으로 보이며 1,200nm 이상이되자 검게 보임. 라벨제거제(액체), 오일, 물 비교 (1,200~1,650nm)   물은 1,200nm 이후 부터 검게 보이는 반면 오일과 라벨제거제는 투과됨. 라벨제거제 및 오일에 포함된 성분에는 빛을 흡수하는 정도가 낮다고 추정됨. 액체 풀, 간장 , 물 비교 (870~1,650nm)   870~1,000nm에서 간장은 투과되어 1,200nm 이후에는 검게 보임) 물과 액체 풀도 강장과 같이 1,200nm이후에는 검게 보임. 물과 액체 풀의 성분, 콩은 1,200nm이후 빛의 흡수율이 비슷해진다고 추정됨. 백색 스폰지에 부착된 수분 검출 (1,200 ~ 1,550nm)   수분을 흡수하고 있지 않는 부분은 흰색으로, 수분을 흡수하고 있는 부분은 검은색으로 보임. 1,450nm 부근에서 물이 검은색으로 보여 안쪽까지 수분 검출이 가능했음. Liquid Leakage(백색 뚜껑, 검은색 뚜껑) 비교 (1,200 ~ 1,550nm)   백색 뚜껑 백색 뚜껑에 부착된 물방울을 확인함. 1,200nm 이상의 경우 물이 검은색으로 보이는 것을 확인함. 검은색 뚜껑 1,200nm 이상의 경우 물이 검은색으로 보이기 때문에 뚜껑의 경우 Liquid leakage 검출이 어려움. 검은색 이외의 뚜껑의 경우 판별 가능할 것으로 추정됨. 사과의 상한 부분 검출 (1,200~1,550nm)   상한 부분이 컬러 이미지와 비교해 강조되어 보이는 것을 확인. 상한 부분에 수분이 모이기 때문에 1,450nm 부근에서 검은색으로 보이는 것으로 추정됨. 양배추 수분 검출(1,200 ~ 1,550nm) 양배추의 수분이 많은 부분이 1,200nm 이상의 파장대에서 확인됨. 3. 가시광 , SWIR 취득 이미지 비교 (IR조명 미사용)   인두의 열감지 가시광 영역의 카메라에서는 인두 선단이 하얗게 보이지 않음. SWIR 카메라에서는 인두의 선단이 하얗게 보임을 확인함(약 250ºC 이상의 적외선 검출) 안개 투과 가시광보다 파장이 길기 때문에 대기중의 미립자의 영향을 덜 받아 안개속의 대상물이 비교적 잘보임.

2022.11.09