JIA / 단일 센서 멀티라인 카메라와 멀티 센서 프리즘 기반 라인스캔 카메라 차이점

카메라 기술의 선택은 주로 머신 비전 애플리케이션의 요구사항에 의해 결정된다. 라인스캔 카메라는 고속, 즉 빠르게 움직이는 물체의 이미지 캡처를 필요로 하는 애플리케이션에 대해 전통적으로 선택돼왔다.

컬러 또는 멀티스펙트럼 이미징을 필요로 하는 고속 산업 생산에서, 점점 더 많은 품질관리 프로세스가 진행됨에 따라 라인 스캔기술은 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 적절한 기능을 갖추고 있어야 한다.

한 가지 방법은 여러 개의 라인이 있는 단일센서를 사용하는 것이다. 일반적인 구성에는 멀티스펙트럼 애플리케이션을 위한 듀얼라인 보간 컬러, RGB 트라이 리니어(tri-linear) 및 RGB + NIR 쿼드 리니어(quad-linear)가 포함된다.

이들 카메라 중 일부는 각 정보 채널에 대해 여러 줄을 사용해 최적의 조명 조건보다 낮은 곳에서 감도를 높이는 비닝(binning) 또는 통합 기능을 사용할 수 있다. 다른 라인스캔 방식은, 다중센서를 사용해 다이크로익 프리즘(dichroic prism )을 사용해서 들어오는 빛을 필요한 파장대역으로 분리하는 것이다.

3채널 (R-G-B) 및 4채널(R-G-B-NIR) 구성이 일반적이다. 이 모델은 비닝을 통해 더 나은 감도를 제공하기 위해 여러 줄의 센서를 사용할 수도 있다.

두 가지 방법 모두 고속(최신 CMOS 프리즘 기반 카메라 포함)으로 이미지를 만들 수 있지만 이미지 품질은 크게 다를 수 있다. 예를 들어, 속도가 다양하거나 알려지지 않은 많은 머신비전 애플리케이션이 있다. 단일 센서, 다중라인 카메라는 프리즘 기반 이미지 품질은 영향을 받지 않지만 아키텍처 때문에 이러한 상황에서 이미지 품질을 유지하기 어렵다.

또한, 프리즘 기반 카메라는 카메라가 물체 면에서 기울어진 시야를 가질 필요가 있고 물체 면에 수직으로 놓일 수 없는 경우에 이상적이다. 마찬가지로 금속, 플라스틱 및 종이와 관련된 웹 검사 응용 프로그램에서 일반적으로 발생하는 물체 진동 및 파동의 경우, 프리즘 기반 라인스캔 기술을 사용하면 최상의 이미지 품질을 얻을 수 있다. 이 백서는 단일센서 다중라인 카메라와 다중센서 프리즘 기반 라인스캔 카메라의 비교를 보여준다.

1. 배경과 동기 부여

산업공정의 자동화는 상품의 100% 품질관리를 할 수 있는 검사시스템 필요성을 이끌어 냈다. 자동화된 검사로 인적 오류를 방지하고 고효율로 품질 관리를 수행할 수 있다.

최근 몇 년 동안 최종 사용자의 품질의식이 크게 향상됐고 동시에 기계 제작사는 최종제품에 가치를 더할 수 있는 기술 추가를 끊임없이 찾고 있다. 많은 산업 제품 및 포장재는 전통적으로 ‘웹’을 기반으로 한 종이 또는 플라스틱 및 금속 호일을 사용한다.(제조 단계에서 또는 인쇄, 전환, 엠보싱 또는 라미네이팅과 같은 부가 가치 공정 중에 검사해야 하는 롤 형태의 재료의 무한 공급)

고속 제조의 특성 때문에 이러한 제품은 라인스캔 카메라를 사용해 검사할 수 있다. 라인 카메라는 라인 단위로 물체를 스캔하는 데 주력한다.

이 검사 스타일은 긴 물체 또는 웹과 같은 끝이 없는 물체를 검사할 수 있다. 지난 10년 동안 라인스캔 기술의 범위는 웹 및 문서 스캐닝에서 교통 및 요금징수 분야로 확대됐다.

즉, 야채, 미네랄 및 세분화 된 분류, 철도운송 및 궤도검사와 같은 실외 적용, 도로 및 활주로 검사 그리고 목재 및 유리 검사. 그림1은 가장 많이 사용되는 애플리케이션을 기반으로 하는 라인스캔 시장을 보여주며, 대부분은 색상 또는 다중 스펙트럼이다. 세로 축의 하이라이트 애플리케이션의 일반적인 센서 해상도 요구사항인 반면, 수평축은 왼쪽에서 오른쪽으로 일반적인 속도를 나타낸다.

그림1은 라인 스캔 시장에 대한 일반적인 개요만을 보여주지만, 각각의 모든 경우를 나타낸 것은 아니다. 특정 경우에 대한 속도 및 해상도 요구사항에 대한 예외가 있을 수 있다.

그림1에서 라인스캔 기술은 광범위한 애플리케이션을 가지고 있음이 분명하다. 이러한 애플리케이션의 문제점은, 단일센서 멀티라인 카메라 또는 멀티센서 프리즘 기반 라인스캔 카메라로 해결될 수 있다. 그림2와 그림3은 이러한 방법 중 하나를 사용해 달성할 수 있는 라인구성을 보여준다.

이름에서 알 수 있듯이, 단일센서 멀티라인은 단일센서 아키텍처로 구성돼 있지만 표면에 떨어지는 빛을 캡처하기 위해 다양한 구성을 가질 수 있다(그림2).

반면에, 다중센서 프리즘 기반의 라인스캔 카메라는 단일 카메라 장치(그림 3)의 다중센서 아키텍처로 구성되며, 카메라 내부에 프리즘을 사용하면 빛을 여러 스펙트럼 밴드로 쉽게 분리할 수 ​​있다. 따라서 프리즘 기반 R-G-B 카메라는 단색 애플리케이션에는 필요하지 않다.

2. 다중센서 프리즘기반 라인스캔 카메라 vs단일센서 멀티라인 기반 카메라

애플리케이션 관점에서 단일 및 다중센서 라인스캔 카메라의 두 가지 차이점을 아래에서 설명한다. 표시된 비교는 프리즘 기반 카메라 와 삼선형이지만, 다른 단일센서 다중회선 카메라의 로직은 동일하게 유지된다. 이러한 차이점은 특정 애플리케이션에 적합한 기술을 선택하는 데 도움이 된다. 고속 카메라 외에도 프리즘을 카메라 내부에 사용하면 단일센서 라인스캔 카메라에 비해 다른 장점이 있다.

2.1 헤일로 효과(halo effect, 후광효과)

라인스캔 애플리케이션에서 멀티센서 프리즘 기반 카메라는 광학설계의 특성으로 삼선형 카메라보다 기술적 장점을 가지고 있다. 기계내부의 공간제한으로 인해 카메라를 장착할 수 있는 유일한 방법은 검사할 표면에 대해 일정 각도를 이루는 경우가 종종 있다. 삼선형 카메라의 경우, 센서는 공간적으로 색상 채널당 3개 이상의 라인으로 구성되고 스캔 방향으로 분산된다. 광학의 관점에서 볼 때 이들은 3개 이상의 개별 광경로 들이다.

축을 벗어난 각도의 뷰에 배치된 삼선형 카메라는 사다리꼴처럼 정사각형 또는 사각형을 만드는 이미지 크기의 왜곡을 유발한다. 이것은 또한 물체 표면에서 센서의 가장 가까운 색 채널까지의 광경로가 다른 두 색 채널보다 짧다는 사실 때문에 발생한다.

그림4에서, 물체로부터 적색 채널로의 광경로는 청색 및 녹색보다 짧다. 결과적으로 적색의 광학 해상도는 청색 및 녹색보다 높아서 전형적으로 ‘후광 효과(halo effect)’라고 불리는 색상 변두리를 유발한다(그림 5). 요즘, 삼선형 카메라는 키스톤 투영효과(keystone projection effect)를 보정하기 위해 카메라 교정 알고리즘을 구현한다. 이렇게 하면 기울어진 화면에서 약간의 유연성을 얻을 수 있다. 그러나 기울어진 뷰 보정은 특정수의 픽셀로 제한된다(최대 4 픽셀이 대부분의 경우이다).

삼선형 카메라로 3D 물체를 검사하는 동안 동일한 논리가 적용된다. 3D 구조는 컬러 후광을 생성할 수 있는(그림 4에 도시된 바와 같이) 센서에 대한 다양한 광학 거리를 갖는 적색, 녹색 및 청색 채널로 이어질 수 있다.

다중센서 프리즘 기반 카메라의 경우, 모든 개별 광선은 주 광학 구성요소, 즉 프리즘과 상호작용하기 전에 단일 광학경로를 따른다. 프리즘 내부에서 빛의 분리가 발생하므로 각 색상 분리에 대한 광학 해상도가 동일하게 유지된다. 따라서 3D물체의 기울기 또는 높이는 후광 효과와 관련이 없다.

웹 검사와 같은 고전적인 삼선형 애플리케이션에서 웹의 정상적인 진동은 우려의 원인이 될 수 있다. 움직이는 웹의 진동이 잘 소화하고 기계에 진동 효과를 최소화하기 위한 여러 메커니즘이 있지만 광학 검사가 수행되는 진동 영역이 여전히 있을 수 있다.

그림7에 도시된 바와 같이, 프리즘 카메라는 이러한 애플리케이션에서의 진동 영향을 최소화하는 것을 도울 수 있다. 이것은 프리즘 카메라의 단일 광축 때문이다. Z축에서 웹의 진동은 물체의 광학 해상도를 변경시킬 수 있지만 모든 체널에 대해 동일하게 유지된다.

듀얼 라인 카메라의 경우, 1라인의 갭을 보상할 필요가 있다. 그러나갭은 진동으로 인해 일정하지 않기 때문에, 가장자리에서의 출혈 효과가 가시적일 수 있다. 삼선형 카메라로 얻은 화질은 두 라인 갭을 보정해야 하기 때문에 가장 낮다.

2.2 공간 보상 및 회선 속도

컬러 채널당 단일라인을 갖는 삼선형 카메라에서는 개별라인 사이에 간격이 있다. 이 갭은(그림 7 도시 된 바와 같이) 1픽셀 이상일 수 있다. 어떤 경우에는 1픽셀보다 작을 수도 있다. RGB 이미지를 재구성하기 위해 RGB선을 결합하고 카메라 선의 공간 보정 알고리즘에서 이 선들 사이의 간격을 보정한다.

공간 보정의 정확도는 서브 픽셀 레벨에서 보정을 미세 조정할 가능성에 달려 있다. 스캐닝 속도가 카메라의 라인 속도와 동일한 경우, 공간 보정은 라인 사이의 물리적 갭과 동일하고, 객체 속도가 카메라 속도보다 빠르거나 느리면 카메라는 결과 공간 차이를 자동으로 보정한다.

그러나 이 접근법은 물체의 속도를 알고 직접 또는 간접 엔코더 연결을 통해 카메라로 피드백되는 애플리케이션에서만 작동한다. 그림8은 삼선형 카메라에서의 공간보상의 예시적인 이미지를 도시한다.

과일, 야채 및 과립 물, 돌, 보석 및 대리석, 면과 잎, 약제 약, 인쇄물, 금속, 종이 및 호일과 같은 웹 애플리케이션 경우에도 개체 속도가 알려지지 않거나 예측할 수 없을때, 웹이 펄럭이는 경우 공간 보상과 관련해 어떤 장치를 통해 카메라에 피드백을 효율적으로 제공할 수 없다. 이러한 경우 삼선형 기술은 효율적으로 작동하지 않는다.

이런 문제를 해결하기 위해 멀티 센서 프리즘 기반 카메라가 사용된다. 단일 광축을 갖는 이점 (그림6에 도시됨)은 알려지지 않은 속도로 물체를 주사하는 데 효율적으로 적용될 수 있다. 또한 라인간격이 없는 개별 센서에서 R, G 및 B 분리가 수행되므로 공간 보정이 필요하지 않다.

3. 결론 및 전망

프리즘기반의 라인스캔 카메라는 삼선형 또는 다른 단일센서 멀티라인 카메라에 비해 비용이 많이 든다.(카메라의 주요 비용은 센서이고, 프리즘 기반 카메라가 더 많은 센서로 구성되기 때문) 그러나 장점은 주목할 만하다.

간섭 기반의 두 색 코팅(dichroic coatings), 이미지 품질의 최적화하는 고유한 이점(예, 개별 아날로그 게인, 센서당 디지털게인 및 노출시간), 프리즘기반 라인스캔 카메라와 공간 보상을 필요로 하지 않는 단일 광학 평면등이다. 물체 속도가 알려지지 않은 애플리케이션에서 잘 작동될 수 있으며, 카메라 기울기 또는 후광효과와 같은 이미지 인공물을 사용하지 않고도 3D물체의 검사를 쉽게 처리할 수 ​​있다.

프리즘 기반 카메라는 특수렌즈가 필요하다. 이는 프리즘 카메라 내부의 광 경로가 단일센서 카메라와 다르기 때문이다. 다행스럽게도 프리즘 기반 이미징에 최적화된 다양한 시장의 렌즈를 사용할 수 있다.

바이어 패턴(Bayer pattern) 및 삼선형 기술과 같은 다른 카메라 기술보다 우수한 이미지 품질을 달성하기 위한 프리즘의 장점은 첫 번째 장에서 논의됐다.

자료 제공 : JAI (www.jai.com)