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SWIR 카메라를 통한 머신비전 검사 예시SWIR 카메라를 통한 머신비전 검사 예시 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 머신비전 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 오늘은 SWIR 카메라를 통한 머신비전 검사 예시에 대해 이야기 해보려고 합니다. 인터넷에도 자료가 많지 않아 작성하는데 어려움이 있었는데 저희 파트너사 Xenix에서 자료를 제공받아 포스팅 하겠습니다. 머신 비전 시스템 제조업체는 고객이 모든 종류의 생산 환경에서 품질 관리를 수행할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 오랫동안 일반 Area Scan 카메라에 의존해 왔습니다. 하지만 최근에 SWIR 라인 스캔 카메라의 해상도가 개선되고 가격이 떨어짐에 따라 SWIR 카메라가 제공하는 고유의 장점을 활용하는 새로운 검사 시스템이 많이 개발되고 있습니다. SWIR 카메라는 일반적으로 900~2500nm 사이의 파장대로 일반 카메라로는 확인할 수 없는 파장 특성을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 과일과 채소를 분류하고 이물질이 음식과 섞여서 포장된 것을 감지하는 것에 탁월합니다. 고객이 냉동 완두콩을 검사하여 이물질이 없는지 확인해야 하는 농산물 유통 업체라고 가정하겠습니다. 완두콩과 모양, 크기 및 색상이 비슷한 작은 플라스틱 조각이 있는 경우 가시광선을 사용하는 일반 머신 비전 영상으로는 찾아낼 수 없습니다.. 그러나 SWIR 조명은 물에 강력하게 흡수되므로 수분 함량이 높은 냉동 완두콩은 검사 시 이미지에서 완두콩은 매우 어둡게 나옵니다. 수분 함량이 거의 없거나 전혀 없는 플라스틱 조각은 빛을 반사하게 되고 완두콩들 사이에서 돋보이게 되며, 분류기는 공기 제트를 사용하여 파일에서 플라스틱 조각을 걸러낼 수 있습니다. (그림 1 참조) 그림 1. 전형적인 분류 설정에서, 물체는 광원과 SWIR 카메라를 지나 떨어지며, 신속하게 이물질을 식별한 다음, 에어건에 의해 분류됩니다. (Tomra. 이미지 제공) 다른 예로는, 광전지 산업 또한 SWIR 센서의 특성으로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 태양 전지 어레이에 들어가는 실리콘 웨이퍼의 내부 결함은 햇빛을 전기로 변환 시켜주는 효율을 심각하게 손상시킬 수 있습니다. 하지만 일반 카메라로는 가시광선을 통해 웨이퍼 표면 만 볼 수 있습니다. 하지만 SWIR 파장에서 웨이퍼는 투명하게 보입니다. 이를 통해 정상적인 육안 검사에서 보이지 않았던 균열을 찾을 수 있습니다. SWIR 라인스캔 카메라 Line Scan 카메라와 Area Scan 카메라의 주요 차이점은 이름에서도 찾을 수 있습니다. Line Scan 카메라 센서는 1행에서 많게는 256행으로 구성되어 스캔 되는 물체의 좁은 선을 이어 붙여 이미지화하는 반면, Area Scan 카메라는 각 프레임에서 훨씬 더 큰 영역을 캡처합니다. 각 픽셀은 물체에서 빛을 흡수하여 전하로 변환하고, 인접한 선은 전체 물체의 이미지에 합산됩니다. 그렇게 하려면 스캐너나 물체가 움직여서 다른 섹션이 센서의 FOV 내에 들어와야 합니다. 이러한 이동으로 볼 때, Line Scan 카메라가 검사 환경에서 컨베이어 벨트를 따라 이동하거나 분류 대상 물체가 통으로 떨어지는 생산 환경에 적합합니다. 예를 들어 과일과 채소는 일반적으로 탐지기를 지나가는데, 이러한 응용 프로그램에는 모션이 포함되어 있기 때문에 Area Scan 카메라에서는 모션으로 인해 생성된 이미지가 흐리게 표시되는 것을 확인할 수 있습니다. Line Scan 이미지는 Area Scan 이미지보다 결함이 있는 픽셀을 포함할 가능성이 적어 원하는 결함있는 픽셀을 숨길 수 있으며 저렴한 가격으로 우수한 해상도를 제공합니다. SWIR 카메라를 선택하는 방법 애플리케이션에 SWIR 이미징을 적용할지 여부를 결정할 때 SWIR 파장에서 눈에 띄는 물체인지를 아는 것이 중요합니다. 라벨 및 바코드와 같은 마킹 검사와 같은 애플리케이션에서는 일반 Area Scan 이미징이 훨씬 저렴한 비용으로 더 나은 작업을 수행하므로 IR 조명을 사용할 필요가 없습니다. 필요한 SWIR 파장을 아는 것이 셋업에 중요한 경우가 많습니다. 어떤 파장이 가장 적합한 지는 용도에 따라 다릅니다. 수분 함량을 기준으로 하는 식품 분류의 경우 사용되는 일반적인 파장은 1450nm이며 물에 매우 강력하게 흡수됩니다. (그림 2 참조) 다른 식품 검사 애플리케이션에는 다른 파장이 필요할 수도 있습니다. SWIR 카메라는 육류의 지방 함량 또는 사과의 타박상과 같은 식품의 여러 측면을 식별하여 주변 영역과 다르게 빛을 반사하거나 흡수하는 데 사용될 수 있습니다. 물고기가 얼마나 신선한 지 측정할 수 있으며, 이물질을 찾는 애플리케이션에도 용이합니다. 예를 들어 분유를 오염시키는 것으로 밝혀진 산업용 화학 물질인 멜라민은 SWIR 조명에서 더 잘 보일 수 있습니다. 그림 2. 가시광선 이미지(오른쪽)에서 다양한 냉동야채(이미지 윗부분)는 다양한 포장지 및 기타 이물질과 모양과 색상이 비슷합니다. SWIR 이미지(왼쪽)에서 음식물은 IR 파장을 흡수하고 이물질은 이를 반사하여 한눈에 그 차이를 알 수 있습니다. (Tomra. 이미지 제공) 오늘날 일반적인 SWIR 카메라는 900-700nm의 빛에 민감한 인듐-갈륨-비소로 만들어진 검출기를 사용합니다. 그러나 일부 애플리케이션에서는 2000~2500nm의 파장이 필요하며, 이를 확장된 SWIR(Extended SWIR)이라고도 부릅니다. 예를 들어, 광산 산업은 때때로 파장이 바뀌기 때문에 특수 제작된 검출기를 필요로 합니다. 실리콘 웨이퍼 검사는 특정 파장이 사용되지 않습니다. 실리콘은 1200 nm 이상의 파장에서 투명하게 보이므로 1200nm 이상에서는 작동합니다. 물론, 작은 결함을 발견하려면 높은 해상도와 종종 고배율이 필요하며, 파장이 짧을수록 해상도가 높고 감지할 수 있는 결함이 작습니다. 시스템의 해상도는 애플리케이션과도 일치해야 하며 시스템 디자이너는 스캐너의 FOV와 찾고자 하는 입자 또는 결함의 크기를 고려하여 이를 파악할 수 있습니다. 일반적으로 과일과 채소에서 이물질을 찾는 애플리케이션에서는 512 픽셀 카메라로도 충분할 수 있습니다. 실리콘 웨이퍼 검사의 경우, 찾는 결함이 더 작으므로 분해능이 높아야 합니다. 그림 3. SWIR 이미징은 실리콘 웨이퍼 표면 아래의 매우 작은 균열을 감지할 수 있습니다. (그림 3 참조) 이러한 시스템에는 2048 픽셀 카메라가 필요할 수 있습니다. 웨이퍼에서 더 작은 결함을 발견하기 위한 비교적 새로운 기술 중 하나는 투과와 반사의 조합인 "transflection"이라는 접근법입니다. 웨이퍼 내부에서 짧은 거리를 투과 한 빛이 반사되고, 도중에 균열에 그림자가 생기면, 그림자 자체가 균열 자체보다 커지며 쉽게 발견할 수 있습니다. 출저: XENICS SWIR Area Camera 모델 센서 CCD/CMOS Mono/Color 메가 해상도 이미지 서클 셀사이즈 프레임 인터페이스 마운트 Bobcat-320-GigE InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 GIGE C Bobcat-320-GigE Gated InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 400 GIGE C XSW-320- GigE [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 GIGE C Bobcat-640-GigE InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 GIGE C XSW-640- GigE [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 GIGE - XCO-MCT 640-GIGE MCT CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 105 GIGE TBD XCO-InSb 640-GIGE InSb CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 320 GIGE TBD Serval-640-GigE Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 50 GIGE Fixed Lens Tigris-640-MCT-GIGE MCT CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 117 GIGE TBD Tigris-640-InSb-GIGE InSb CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 357 GIGE TBD Gobi-640-GigE Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 50 GIGE TBD XTM-640-GigE Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 9 GIGE - Bobcat-320-CL InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 CAMERALINK C Bobcat-320-CL Gated InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 400 CAMERALINK C XSW-320- CL [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 CAMERALINK C Bobcat-640-CL InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 CAMERALINK C Cheetah-640-CL InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 444 CAMERALINK C Cheetah-640CL TE3 InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 111 CAMERALINK C XSW-640- CL [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 CAMERALINK - Xeva-1.7-320 InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 60 CAMERALINK C Xeva-1.7-320 TE3 InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 60 CAMERALINK C Xeva-1.7-320 VisNIR InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 60 CAMERALINK C Xeva-1.7-640 InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 25 CAMERALINK C Xeva-2.5-320 TE4 InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 100 CAMERALINK C Xeva-2.35-320 TE4 InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 100 CAMERALINK C XCO-MCT 640-CL MCT CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 105 CAMERALINK TBD XCO-InSb 640-CL InSb CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 320 CAMERALINK TBD Tigris-640-MCT-CL MCT CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 117 CAMERALINK TBD Tigris-640-InSb-CL InSb CMOS Mono 0.3 640 x 512 2/3" 15 x 15 357 CAMERALINK TBD Gobi-640-CL Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 50 CAMERALINK TBD XTM-640-CL Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 9 CAMERALINK - XSW-320- Samtec [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 ANALOG C XSW-320- Analog [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 1/2" 20 x 20 100 ANALOG C XS-1.7-320 [XS Base] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 60 ANALOG C XS-1.7-320 [XS Analog] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 50 ANALOG C XS-1.7-320 [XS Trigger] InGaAs CMOS Mono 0.08 320 x 256 2/3" 30 x 30 100 ANALOG C XSW-640- Samtec [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 100 ANALOG - XSW-640- Analog [OEM] InGaAs CMOS Mono 0.3 640 x 512 1" 20 x 20 25 ANALOG - XTM-640-Analog Microbolometer(a-Si) CMOS Mono 0.3 640 x 480 1" 17 x 17 9 ANALOG - SWIR Linescan Camera 모델 센서 CCD/CMOS Mono/Color K 해상도 이미지 서클 셀사이즈 라인레이트 인터페이스 마운트 Lynx-1024-SQ-GigE InGaAs CMOS Mono 1 1024 x 1 2/3" 12.5 x 12.5 40 GIGE F, C Lynx-2048-SQ-GigE InGaAs CMOS Mono 2 2048 x 1 25.6mm 12.5 x 12.5 10 GIGE F, C Lynx-512-SQ-GigE InGaAs CMOS Mono 0.5 512 x 1 2/3" 25 x 25 40 GIGE F, C Lynx-2048-R-GigE InGaAs CMOS Mono 2 2048 x 1 1.1" 12.5 x 250 10 GIGE F, C Lynx-1024-R-GigE InGaAs CMOS Mono 1 1024 x 1 1" 12.5 x 250 40 GIGE F, C Manx-512-SQ-CXP InGaAs with CTIA ROIC CMOS Mono 0.5 512 x 1 1/3" 12.5 x 12.5 260 COAXPRESS M42, F Manx-1024-SQ-CXP InGaAs with CTIA ROIC CMOS Mono 1 1024 x 1 2/3" 12.5 x 12.5 260 COAXPRESS M42, F Manx-2048-SQ-CXP InGaAs with CTIA ROIC CMOS Mono 2 2048 x 1 25.6mm 12.5 x 12.5 260 COAXPRESS M42, F Lynx-1024-SQ-CL InGaAs CMOS Mono 1 1024 x 1 2/3" 12.5 x 12.5 40 CAMERALINK F, C Lynx-2048-SQ-CL InGaAs CMOS Mono 2 2048 x 1 25.6mm 12.5 x 12.5 10 CAMERALINK F, C Lynx-512-SQ-CL InGaAs CMOS Mono 0.5 512 x 1 2/3" 25 x 25 40 CAMERALINK F, C Lynx-2048-R-CL InGaAs CMOS Mono 2 2048 x 1 1.1" 12.5 x 250 10 CAMERALINK F, C Lynx-1024-R-CL InGaAs CMOS Mono 1 1024 x 1 1" 12.5 x 250 40 CAMERALINK F, C
2022.07.11 -
Tilt Adaptor 텔레센트릭 렌즈의 DOF를 더 깊게 늘리는 방법텔레센트릭 렌즈의 DOF를 더 깊게 늘리는 방법 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 머신비전 전문기업 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 신비전 렌즈중 텔레센트릭 렌즈는 왜곡을 거의 완벽하게 잡아주는 대신에 WD가 고정 되어있고 배율 또한 고정되어 있습니다. F no.도 대부분 고정되어 있죠 그렇기 때문에 DOF(Depth of Field)도 고정되어 있으며, 그것을 극복하기 위해서는 렌즈의 경이 커지거나 중간에 렌즈가 많이 들어가거나 렌즈가 길어져야 합니다. 하지만 간단한 기구 하나만으로 텔레센트릭 렌즈의 DOF를 더 깊게 늘리는 방법이 있습니다. 바로 Tilt Adaptor 입니다. DOF를 깊게 바꾸는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 일반적으로 렌즈는 <사진 1> 과 같이 수직으로 사용합니다. <사진 1> 90도 수직 이미지 90도에서 볼때 평면이기 때문에 DOF에는 문제가 없어 보이네요 하지만 70도로 기울이면 어떻게 될까요? <사진 2> 70도 기울어진 이미지 70도 기울어진 이미지에서 Tilt Adapter 를 끼워 카메라의 각도 조절을 할 수 있는데요. 기존에 심도에 영향이 있던 부분이 개선되면서 이미지와 같이 심도가 늘어납니다. <사진 3> 45도 기울어진 이미지 VS Technology에서 테스트 한 이미지 인데요. 45도 기울였을 때는 정말 한곳 빼고는 DOF를 벗어나 다 블러링이 일어나지만 Tilt Adapter를 끼운 다음에는 많이 개선이 되었습니다. 이러첨 큰 비용을 들이지 않고 작은 비용으로 심도(DOF)를 깊게 바꿀 수 있습니다. Tilt Adapter를 이용해 텔레센트릭 렌즈의 DOF를 더 깊게 늘리는 방법에 대해 알아 봤습니다. 감사합니다.
2022.05.20 -
DOF (피사계심도, Depth Of Field)DOF (피사계심도, Depth Of Field) 안녕하세요 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 머신비전 전문기업 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 오늘은 자주 접하는 DOF (피사계심도, Depth Of Field)에 대해 포스팅하겠습니다. 카메라 좋아하시는 분들은 다 아는 단어 하지만 은근히 잘 모르시는 분들 도 계시고 DOF (피사계심도, Depth Of Field)의 정확한 수치가 어떻게 되는지 잘 모르시는 분들 계시죠? 제가 쉽게 설명드리겠습니다. DOF (피사계심도, Depth Of Field)가 무엇인가? 렌즈의 심도는 머신비전 렌즈 사양서에서 정확히 알아야 하는 수치입니다. 쉽게 이야기하면 광축 상에 초점이 맞는 범위입니다. <그림 1> DOF 이해도 DOF(피사계심도)-Depth of field 계산식은 아래와 같습니다. DOF = 2(허용 COC * 실효 F)/(광학 배율)² = 허용 COC / (NA*광학 배율) 허용 COC는 아래 자료에서는 0.04mm에 맞춰 계산했습니다. <그림 2> VS-TCH3-60CO 사양서 2(0.04 x 20.5) / (3)² = 0.18222.... 0.2 mm인 걸 보니 반올림해서 표기했네요. 여기서 중요한 건 실제 0.2mm의 심도는 계산치 일뿐 눈으로 봤을 때 절대 사양서 상의 수치는 만족스럽지 못합니다. 그래서 업체에 제안하거나 스스로 만족하고 싶을 때는 허용 COC를 너 낮춰서 0.04mm -> 0.02mm로 계산합니다. 2(0.02 x 20.5) / (3)² = 0.09111.... VS-TCH3-65CO 렌즈의 실제로 타협할 수 있는 DOF (피사계심도, Depth Of Field)는 0.1mm 정도가 되겠네요. <그림 3> 착란원이란? 허용 COC (P.CoC, 허용착란원) 0.04mm의 의미는 임계초점면이 점이라고 한다면 점이 초점을 벗어나 0.04mm의 착란원이 될 때 까지를 인정해주는 것을 기준으로 잡았을 때의 심도 계산법입니다. 지금까지 DOF (피사계심도, Depth Of Field)에 대해 알아봤습니다.
2022.05.20 -
머신비전 카메라의 기본기능머신비전 카메라의 기본 기능 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 이번에는 머신비전 카메라에 들어있는 기능을 간략하게 소개해 드리고자 합니다. 1. 카메라 센서 출력의 TAP(탭) <사진 1> TAP 카메라 링크(Camera Link)를 많이 사용해 보신 분들은 Camera, 혹은 FrameGrabber 설정 파일에서 TAP을 많이 보셨을 텐데요 2TAP 3TAP... 10TAP TAP 수를 늘릴 때마다 카메라가 빨라지는 것을 보셨을 겁니다. 그것은 바로 CMOS, CCD 이미지 센서는 한 번에 한 픽셀의 데이터를 출력시키는데 TAP 개수에 따라 그만큼 속도가 빨라지고 데이터 량이 많아지게 됩니다. 데이터량이 많아지면 케이블 노이즈에 취약하죠^^ 2. Binning(비닝) <사진 2> Binning Binning은 쉽게 설명드리면 그림에서 보시는 것과 같이 주변 셀을 합쳐서 하나의 셀로 표현하는 것입니다. FOV는 변하지 않고 해상도가 낮아집니다. 장점으로는 SNR(노이즈대비 신호비)가 좋아져 이미지 품질이 좋아집니다. 3. Partial(파샬) <사진 3> Partial Partial은 3D 카메라에도 사용되며, 어찌 보면 이 기능으로 라인 스캔 카메라처럼 쓸 수도 있습니다. 필요 없는 부분은 애초에 데이터를 갖고 오지 않는 것인데 지정된 곳의 데이터만 가져오고 센서 처리가 이뤄지기 때문에 Framerate가 빨라집니다. 단점은 FOV가 변경되어 필요한 부분을 볼 수 없을 수 있습니다. 4. Sub-Sampling <사진 4> Sub-Sampling Sub-sampling은 일정한 간격의 픽셀만 가져와 이미지를 재구성하는 것으로 아주 정밀한 물체가 아니면 FOV를 바뀌지 않고 Framerate를 빠르게 할 수 있습니다. 폴라라이즈드 카메라가 이런 형식으로 이미지를 가져오는데 실제로 일반적인 상황에서 굳이 사용하지 않겠죠? 그냥 해상도가 낮은 카메라를 쓸 수도 있으니까요. 5. AOI <사진 5> AOI 마지막으로 AOI입니다. AOI는 하나의 센서에서 영역을 정해 그 부분만 가져와서 이미지 검사를 하는 것입니다. 이것의 장점은 데이터량이 적어 처리 속도가 빠르다는 것입니다. 그리고 필요 없는 주면 부로 인해 잘못된 검사를 하지 않도록 도와줍니다. 단점이라면 AOI를 지정한 그곳에 대상체가 틀어지지 않고 잘 들어와야겠죠
2022.05.20 -
액체(폴리머)렌즈(Liquid/Polymer lens)로 Autofocus 만들기Polymer Lens로 Autofocus 만들기 안녕하세요 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 머신비전 추천 기업 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다 이번에는 머신비전에서 사용하는 렌즈 중 Polymer Lens(액체렌즈)로 Autofocus를 만들어 보도록 하겠습니다. 준비물 : Camera, Lens, Polymer Lens (Optotune Lens), Image, Image Analysis Tool, Stand, Object 일반적으로 머신비전에서 이미지 오토포커스를 구현하기 위해 전문 제조사에서 제공하는 Autofocus Controller를 구매하게 됩니다. 대부분이 외산 제품이고 가격 또한 수백만 원에 이릅니다. 가격도 가격이지만 모터도 달아야 하고 기구적으로 셋업 하기가 어렵습니다. 모든 이미지 오토 포커스(image Autofocus)는 아래 이미지와 같이 오토포커스(Autofocus)를 위해 위에서부터 아래까지 이미지를 찍어 나갑니다. <사진 1> 이미지 오토포커스_모터 방식 그래서 원가절감과 모터로부터 자유로워지기 위해 아래와 같이 구성을 맞췄습니다. <사진 2> 이미지 오토포커스_ Polymer Lens 방식 액체(폴리머)렌즈(Polymer Liquid lens)의 동작원리로 모터가 필요 없습니다. 액체(폴리머)렌즈(Polymer Liquid lens)가 포커스를 이동시킵니다. 기구는 변하지 않고 모니터만 변화가 있네요!! Image Autofocus는 이러한 원리를 기본으로 사용하고 있으며, 알고리즘의 속도와 정확도가 관건이 되겠습니다. Euresys 사의 Open eVision > Easy Image 알고리즘으로 각 이미지다 에너지양을 측정하고 에너지가 가장 높은 부분의 이미지 촬상 시점으로 모터 혹은 Optotune 렌즈를 이동시킵니다. 그럼 이미지 Autofocus가 완성이 됩니다. OPTOTUNE으로 만 <동영상 1> 반복 Autofocus로 정도 검증 동영상 Optotune과 같은 액체(폴리머) 렌즈(Polymer Liquid lens)의 경우 가장 큰 장점은 비용이겠지만 그 다음은 카메라를 마음대로 선택할 수 있다는 부분입니다. 대부분의 Autofocus Unit은 사용상 단점으로 지정된 카메라만 사용 가능하며, 새롭게 사용하기 위해서는 제조사에서 펌웨어 작업을 해줘야 합니다. 선택은 여러분의 몫입니다. ^^ 이상 포스팅을 마치겠습니다. OPTOTUNE 사의 액체(폴리머) 렌즈(Polymer Liquid lens) 라인업 모델 특징 외형사이즈 Clear aperture(mm) Lens type Focal Length Refractive index EL-10-30 Series Fast electrically tunable lens 30 x 9.7 10 Plano convex 140 - 20 1.300 or 1.559 EL-10-30-C Series Fast electrically tunable lens 30 x 20.7 10 Plano convex (offset lens optional) 170 - -600 1.3 EL-10-30-Ci Series Fast electrically tunable lens 30 x 20.7 10 Plano convex (offset lens optional) 170 - -600 1.3 EL-10-30-TC Series Fast electrically tunable lens 30 x 20.7 10 Plano convex (offset lens optional) 170 - -600 1.3 EL-10-42-OF Fast electrically tunable lens 42 x 36 10 Plano convex + Plano concave offset lens 500 - -500 1.3 EL-16-40-TC Series Fast electrically tunable lens 40 x 11.9 16 Plano convex to plano concave 333 - -500 1.3 ML-20-37 Mechanically tunable lens 39x18.55 20 Plano convex to plano concave 55 - -55 ML-20-35 Series Mechanically tunable lens 35 x 8 20 Plano convex to plano concave 40 - -40 1.300 or 1.559 EL-E-4i-Lens Driver * ML-20-35 Series 모델은 단종 모델임
2022.05.20 -
Auto Focus의 기본Autofocus 안녕하세요 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 이번 포스팅은 Autofocus의 기본에 대해서 알아보겠습니다. Autofocus의 필요성 Autofocus는 왜 필요할까요? 그것은 바로 이미지를 선명하게 보기 위함일 것입니다. 머신비전에서는 이미지 자체가 좌표계이기 때문이죠. <사진 1> 이미지의 중요성 위 이미지와 같이 초점이 잘 맞으면 경계면이 확실해져서 Align System에서는 정말 중요합니다. 저배율에서는 크게 영향이 없지만 고배율에서는 사람이 일일이 맞추기 어려울뿐더러, 장비의 모션, 기구적 오차에 의해 초점이 흐려질 수 있기 때문입니다. Autofocus의 구성 Autofocus는 아래와 같은 구조로 되어 있습니다. 이 구조에 Laser Sensor로 거리를 측정하여 모터로 레이저 위치로 WD를 조절하는 레이저 AF 방식과, 이미지의 Focus가 가장 잘 맞는 구간을 측정하여 모터를 가장 잘 맞았던 위치로 돌리는 이미지 AF 방식으로 나뉩니다. Laser AF(레이저 AF)의 장점 실시간 보정, 트레킹, AF 속도 등이며, Laser AF(레이저 AF)의 단점 대상체에 Hole 여부 및 빛의 흡수, 난반사에 따른 오차 등입니다. Image AF(이미지 AF)의 장점 레이저 AF 대비 낮은 가격, 빛의 투과 및 자재의 Hole의 영향 없음. Image AF(이미지 AF)의 단점 속도가 느림, 이미지 형상에 따른 영향 <이미지 2> 모터 방식 Auto Focus 이미지 AF의 경우 자체적인 별도의 이미지 분석 툴을 갖고 있거나 AF 업체에서 컨트롤러 타입으로 제공 가능합니다. 또한 기본적으로 두 제품 모두 캘리브레이션을 하지 않으면 거리 값이 제대로 나오지 않습니다. 꼭 신경 써 주시기 바랍니다. 다름 포스팅은 IMAGE AF(이미지 AF)를 Polymer Lens로 만들어 보도록 하겠습니다.
2022.05.20 -
머신비전렌즈 - Focus Tunable Lenses<사진 1> Focus Tunable Lens 안녕하세요? 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 오늘은 Focus Tunable Lens(초점 가변 렌즈)에 대해 알아보겠습니다. 포커스 가변 렌즈 말 그대로 렌즈는 그대로 있고 Focus를 앞 뒤로 조절할 수 있는 렌즈를 뜻합니다. ?일반적으로 사람이 돌려서 포커스를 맞추거나 DSLR 전용 렌즈처럼 모터를 이용해서 렌즈를 움직여 초점을 맞춥니다. 액체 렌즈의 움직임을 저희 화인스텍이 전시회에 나갔던 영상 한번 보시죠 ^^ 모션컨트롤 2019전시회에 부스를 작게 나갔는데 규모에 비해 관심을 많이 끌었습니다. 그렇다면 어떻게 구동하는지 한번 알아볼까요? <이미지 1> 일반 렌즈와 초점 가변 렌즈의 차이 제가 소개해 드릴 Focus Tunable Lens(초점 가변 렌즈)는 폴리머 막에 쌓여진 액체 렌즈(Liquid Lens)입니다. 사람 눈을 연구하여 개발된 렌즈입니다. 사람도 멀리 있건 가까이 있건 움직이지 않고 볼 수 있죠 액체 렌즈(Liquid Lens)를 제작하는 곳은 많지 않습니다. 그중에 OPTOTUNE이라는 스위스 제조사의 자료를 참고해 포스팅하겠습니다. <이미지 2> Liquid Lens의 구조 위 이미지와 같이 움직입니다. 액체를 멤브레인 폴리머 막비 감싸고 있으며, 링이 전기 신호를 받아 앞뒤로 움직이면서 초점을 맞출 수 있습니다. 이 액체 렌즈(Liquid Lens)는 독립적으로 사용하는 것은 어렵습니다. 기본이 되는 일반 렌즈에 추가해서 사용하는 형식이고, 기본 렌즈의 성격에 따라 약간 다르게 설치됩니다. 렌즈의 성격이나, 보는 대상체에 따라 아래와 같이 여러 가지 형태로 사용하실 수 있습니다. <이미지 3> 액체 렌즈(Liquid Lens)의 사용 예시 왼쪽의 경우는 가장 일반적인 경우로 사용하는 경우입니다. 기본 렌즈의 속성을 가장 유지하는 콘셉트며, 렌즈와 결속할 때는 나사산 부분에 맞춰진 어댑터가 필요합니다. 중앙의 경우 접사링 처럼 사용되기 때문에 기존 렌즈의 성격이 많이 변합니다. 짧은 WD에서 좋은 결과를 가져다줍니다. 오른쪽의 경우 대물렌즈에서 사용할 때 사용하는 형식이며, 높은 배율에서 사용할 때 이와 같이 사용합니다. OPTOTUNE의 경우 머신비전 렌즈 제조사와 손을 잡고 애초에 렌즈가 설계되어 제조됩니다. 아래 이미지가 대표적인 예입니다. <이미지 4> VS-THV1-110CO/S-LQL1 VS Technology와 함께 제작한 렌즈는 아래 리스트를 참고해주세요. 모델 Optical Mag WD O/I Image Circle TV Distortion DOF VS-TCH2-65-LQL1 2 - 1.9 66.1 - 63.5 163.9 - 161.2 2/3" 0.04 - 0.02 0.3 VS-TCH2-65CO-LQL1 2 - 1.9 66.1 - 63.5 163.9 - 161.2 2/3" 0.04 - 0.02 0.3 VS-TCH4-65-LQL1 4 - 3.7 65.3 - 64.7 186.5 - 186 2/3" - 0.09 - 0.1 VS-TCH4-65CO-LQL1 4 - 3.7 65.3 - 64.7 186.5 - 186 2/3" - 0.09 - 0.1 VS-THV1-110/S-LQL1 1 - 0.9 121.7 - 107.3 267.1 - 252.7 1 0.05 - 0.03 0.8 - 0.9 VS-THV1-110CO/S-LQL1 1 - 0.9 121.7 - 107.3 267.1 - 252.7 1 0.05 - 0.03 0.8 - 0.9 VS-THV2-110/S-LQL1 2 - 1.8 115.8 - 105.6 295.7 - 685.5 1 0.04 - 0.01 0.2 VS-THV2-110CO/S-LQL1 2 - 1.8 115.8 - 105.6 295.7 - 685.5 1 0.04 - 0.01 0.2 VS-TM10-55CO-LQL1 10 55.33 - 55.38 247.3 - 247.2 2/3" 0.01 0.02 높이가 다른 제품의 초점을 맞출 때도 사용 가능합니다. <이미지 5> 액체 렌즈(Liquid Lens)의 사용 예시 Focus Tunable Lens(초점 가변 렌즈) 중 많이 사용되고 있는 OPTOTUNE 사의 액체 렌즈(Liquid Lens)에 대해 알아봤습니다. 그럼 다음 포스팅 때 인사드리겠습니다. OPTOTUNE 사의 액체(폴리머) 렌즈(Polymer Liquid lens) 라인업 모델 특징 외형사이즈 Clear aperture(mm) Lens type Focal Length Refractive index EL-10-30 Series Fast electrically tunable lens 30 x 9.7 10 Plano convex 140 - 20 1.300 or 1.559 EL-10-30-C Series Fast electrically tunable lens 30 x 20.7 10 Plano convex (offset lens optional) 170 - -600 1.3 EL-10-30-Ci Series Fast electrically tunable lens 30 x 20.7 10 Plano convex (offset lens optional) 170 - -600 1.3 EL-10-30-TC Series Fast electrically tunable lens 30 x 20.7 10 Plano convex (offset lens optional) 170 - -600 1.3 EL-10-42-OF Fast electrically tunable lens 42 x 36 10 Plano convex + Plano concave offset lens 500 - -500 1.3 EL-16-40-TC Series Fast electrically tunable lens 40 x 11.9 16 Plano convex to plano concave 333 - -500 1.3 ML-20-37 Mechanically tunable lens 39x18.55 20 Plano convex to plano concave 55 - -55 ML-20-35 Series Mechanically tunable lens 35 x 8 20 Plano convex to plano concave 40 - -40 1.300 or 1.559 EL-E-4i-Lens Driver * ML-20-35 Series 모델은 단종 모델임
2022.05.20 -
3D 머신비전 - 3D 검사의 종류머신비전 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.
2022.05.19 -
편광 카메라(Polarized Camera) - Part 3_적용사례Polarized Camera 안녕하세요 화인스텍 마케팅 팀입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 편광 카메라(Polarized Camera) Part 3 지금 시작합니다. Part 3. 편광 카메라(Polarized Camera) 적용 사례 1. 응력 검사(Stress Inspection) 편광(분극화) 된 빛이 투명 물질을 통과하게 되면, 들어오는 빛의 각도가 물체의 다양한 응력에 의해 변형됩니다. <그림 1> 이미지는 투명한 아크릴 블록에 편광 된 빛을 각도에 따라 색상을 입힌 이미지입니다. <사진 1> 응력 검사(Stress Inspection) 물체에 어떠한 압력이 발생하여 밀집도에 따라 달라지는 것인데요 투명한 아크릴이나 안경과 같이 압력받는 부분을 측정할 때 사용합니다. 2. 반사 감소 빛을 반사하는 물체의 경우에는 그 표면을 검사하는 데에 있어 어려움이 있습니다. 특히나 식품 검사는 더더욱 그러합니다. 이때 편광을 사용하는 것이 반사를 줄여주는 데에 도움을 줍니다. 다음의 이미지는 고추 표면을 검사할 때 반사된 빛이 편광에 의해서 제거된 것을 보여줍니다. <사진 2> 반사 감소 3. 대비 증가 저조도 환경에서는, 물체의 대비가 좋지 않습니다. 이때 편광은 물체의 대비를 증가시켜 주는 데에 도움을 줍니다. 아래의 이미지는 저조도 환경에서 찍힌 볼트를 편광을 통해서 얻은 이미지입니다. <사진 3> 대비 증가 4. 흠집 검사 응력 검사와 유사하게, 흠집은 일반적인 방식으로 검출하기 힘들 수 있습니다. 이처럼 흠집이 난 표면을 식별하기 위해서 편광이 적용될 수 있습니다. 아래는 투명한 물체에 난 흠집을 검사한 이미지입니다. <사진 4> 일반 흑백( MONO) 영상 <사진 5> 편광 카메라(Polarized Camera) 영상 5. 물체 감지 특정 환경에서 물체를 구별하기 어려운 때가 있습니다. 이때 편광을 이용하면 물체가 반사해내는 빛의 각도를 탐지하여 도움을 줄 수 있습니다. <사진 6> 일반 흑백( MONO) 영상 <사진 7> 편광 카메라(Polarized Camera) 영상 Part 3. 에서는 편광 카메라(Polarized Camera) 적용 사례에 대해 살펴봤습니다. 도움이 되셨나요? 아직은 활성화되지 않은 카메라이지만 흥미롭기는 합니다. 필요에 의해 만들어진 건지 만들고 새로운 애플리케이션을 찾아야 하는지 아직 모르겠습니다 ㅎㅎ 그럼 다음에 또 만나요~
2022.05.19 -
편광 카메라(Polarized Camera) - Part 2_이미지 출력Polarized Camera 안녕하세요 화인스텍 마케팅팀입니다. 화인스텍 블로그를 찾아주셔서 감사합니다. 머신비전 카메라 중 편광 카메라(Polarized Camera) Part 2 지금 시작하겠습니다. Part 2. 편광 카메라 데이터 출력 편광 카메라(Polarized Camera)의 구조에 대해서는 에서 살펴본 바와 같이 4개의 각도에 대한 패턴으로 이루어져 있습니다. 이러한 데이터를 출력하는 방식으로는 다음과 같은 방식이 있습니다. 1. Raw Data 출력 편광 카메라(Polarized Camera)는 일반 베이어 패턴 컬러 카메라와 같이 Raw Data로 출력 가능합니다. 이렇게 출력하게 되면 베이어 카메라를 모노로 출력했을 때와 비슷하게 출력하게 됩니다. <사진 1> Polarized Camera Row Image 2. 각도별 4분할 출력 데이터를 0도, 45도, 90도, 135도 순으로 4분할 하여 출력합니다. <사진 2> 센서 각도별 분할 출력 3. 컬러로 부각된 이미지 출력 이처럼 편광 카메라(Polarized Camera)는 각도로 부각된 출력을 특정 알고리즘을 통하여 합쳐서 컬러로 출력하는 방식이 있습니다. 이러한 방식에는 AoLP(Angle of Linear Polarization. JAI는 PolarizeAngle이라고 칭함), DoLP(Degree of Linear Polarization. JAI는 PolarizeRatio라고 칭함) 등이 있습니다. <사진 3> 특정 알고리즘을 이용해 4개의 편광을 합친 이미지 4. 편광을 합친 이미지 개별 출력 가능 위에 나온 출력들, 곧 AoLP나 DoLP 같은 것들을 분할해서 각각 출력해줄 수도 있습니다. JAI의 SDK에서 화면을 4분할 해서 각 Panel에 어떤 출력을 보여줄 것인지 지정할 수 있습니다. <사진 4> 이미지 출력 종류 예시 (출처 : JAI) Park 2에서는 편광 카메라(Polarized Camera)의 이미지 출력에 대해 알아봤습니다. Part 3.에서는 편광 카메라(Polarized Camera)적용 사례에 대해 간단하게 이야기하도록 하겠습니다.
2022.05.19
