컬러 이미징: 그 중요성과 사용 이점을 가장 잘 누릴 수 있는 응용 프로그램

컬러 이미징, 가시 스펙트럼 - 산업용 카메라 전문 JAI

우리의 눈이 수백만 가지 색조를 구별할 수 있다는 사실은 진화 과정에서 많은 이점을 가져다주었습니다. 시각으로 색을 구별해낼 수 있는 능력 덕분에 상한 음식이나 유해 물질을 구별하여 자신을 안전하게 보호할 수 있는 것이지요. 

같은 맥락에서, 현대 과학 기술이 발전함에 따라 컬러를 구별해낼 수 있는 기술은 머신 비전에도 적용되었습니다. 인간의 눈으로 색조를 구분해내는 능력에는 한계가 있는데, 이는 바로 사람의 시력으로는 가시광선 파장 범위 내의 색조만 구별해낼 수 있기 때문입니다. 이것이 바로 이미지 처리 애플리케이션이 인간을 위해 특별히 색 재생산을 최적화하도록 설계된 이유입니다!

컬러란?

380nm에서 750nm 사이의 파장을 가진 전자파인 ‘가시광선'은 사람이 색상을 인식하는 것과 관련이 있습니다. 인간의 눈은 보통 400nm에서 700nm 사이의 파장 범위를 감지합니다. 우리의 눈은 RGB로 불리는 세 가지(빨강, 초록, 파랑) 색 감도를 가진 수용기로 우리가 볼 수 있는 범위를 인지하고, 뇌는 그 신호를 색깔 인상으로 처리합니다. 각 파장 범위 내에서 인간이 인지하는 색상은 다음과 같습니다.

가시광선 스펙트럼의 색상 - 인간의 눈은 400nm에서 700nm 사이의 가시광선 파장 범위 내에서 각 파장 대역에 해당하는 빛을 색깔로 인식한다

가시광선 범위를 벗어나는 파장은 인간의 눈에는 보이지 않지만, 특별한 기술 장치를 사용하면 감지할 수 있습니다. 

컬러 이미징이란?

가시광선 범위를 벗어나는 파장 대역을 볼 수 있는 특별한 기술 장치란 ‘머신 비전 시스템’을 말합니다. 머신 비전 카메라 및 관련 장치를 사용하면 컬러 이미지 처리를 통해 대상물의 검사 및 식별할 수 있습니다.

즉, 컬러 카메라는 필터 배열과 그 밖의 다른 기술을 사용하여 컬러 이미징 정보를 도출할 수 있는 방식으로 빛을 포착합니다. 머신 비전 설계자는 컬러 카메라를 사용하여 요구 사항을 쉽게 충족할 수 있습니다.

컬러 이미징의 중요성

최근 몇 년 동안 다양한 산업 분야에 컬러 이미징이 활용되며 컬러 카메라에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이미지는 더 이상 컴퓨터 기반 분석에만 사용되는 것이 아니라 사람의 눈에 수용 가능한 품질이어야 합니다. 이는 새로운 컬러 카메라와 애플리케이션의 개발로 설명될 수 있습니다. 컬러 이미징을 통한 추가적인 이미지 색상 정보는 이미지 처리 및 분석을 위한 보다 광범위하고 다양한 가능성을 열어줍니다.

머신 비전이란?

기업은 품질 및 효율성 향상, 또는 비즈니스 운영을 개선하기 위해, 다양한 방법으로 머신 비전 시스템을 사용합니다. 머신 비전 시스템을 이해하는 가장 간단한 방법은 머신 비전 시스템을 기계의 “눈(eye)”으로 간주하는 것입니다. 사람은 눈이라는 생체기관을 통해 사물을 보고, 인식하고, 식별합니다. 머신 비전도 비슷한 원리입니다. 인간의 눈의 기계 버전이라고 생각하면 이해하기 쉽습니다.

머신 비전 시스템은 카메라에 포착된 디지털 입력 장치(input)를 사용하여 동작을 결정합니다. 산업용 또는 비산업용 애플리케이션에 관계없이, 소프트웨어와 하드웨어의 조합을 통해 머신 비전 시스템을 작동합니다. 다음은 머신 비전 시스템의 일반적인 구성 요소입니다.

• 센서
• 프레임 그래버(영상 획득 장치)
• 카메라 (디지털 또는 아날로그)
• 조명 (카메라가 품질 이미지를 캡처하기에 충분한 양의 빛)
• 이미지를 분석할 수 있는 소프트웨어 및 컴퓨터
• 패턴을 식별할 수 있는 알고리즘 (일부 사용 사례에서 중요)
• 화면 또는 기계 구성 요소와 같은 출력 장치

머신 비전 분야에서의 컬러 이미징의 응용

머신 비전 분야에서의 컬러 이미징의 응용: 색상 검사, 색상 분류, 색상 감지 및 일치 확인

색상 검사

컬러 이미징을 사용하면 인쇄 회로 기판의 색상 코드 구성 요소를 확인하는 등 흑백으로는 수행할 수 없는 검사가 가능하다 - 고성능 산업용 컬러 카메라 JAI

컬러 이미징을 사용하면 검사 프로세스를 최적화할 수 있는 추가 데이터를 제공할 수 있습니다. 특히 대상의 결점을 분류하거나 컬러 제품의 모양을 확인하는 것이 목표인 경우, 컬러 이미징을 사용하면 큰 도움이 됩니다.

색상 코드화된 와이어의 검사를 예로 들어 보겠습니다. 각 와이어가 보드의 오른쪽 커넥터에 연결되어 있는지 확인하려면 머신 비전 시스템이 와이어의 색상을 읽고, 일치하는 것이 있는지 확인할 수 있어야 합니다.

색상 분류

컬러 이미징을 통해 사과나 체리와 같은 과일을 색깔별로 분류하고, 숙성도에 따라 등급을 매길 수 있다.

머신 비전의 색상 이미징을 사용하여 색상에 따라 항목을 분리할 수도 있습니다. 즉, 컬러 이미징을 사용하여 개체를 색상별로 분류할 수 있습니다. 이후 특정 객체의 등급을 매기는 방법으로도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 사과나 체리와 같은 과일을 컬러 이미징을 통해 색깔별로 분류하고, 숙성도에 따라 등급을 매길 수 있습니다.

색상 감지 및 일치 확인

정확한 색상 매칭은 자동차, 포장, 목재, 바닥재 등의 분야에서 제품의 일관성과 퀄리티를 보장한다

색상 감지는 카메라를 통해 색을 감지해내고 목표 색상과 일치하는지 확인하는 것을 목표로 합니다. 응용 프로그램이 컬러 머신 비전 카메라에서 가져온 데이터를 사용하려면 먼저 호스트 컴퓨터를 각 픽셀에 연결하거나, 또는 픽셀의 영역 또는 매우 작은 부분을 나타내는 히스토그램에 색상 값을 연결해야 합니다. 응용 프로그램에서 색상 값을 할당하고 나면 목표로 하는 특정 컬러 또는 컬러값의 범위와 비교할 수 있습니다. 이러한 매칭 프로세스는 인쇄물이 미리 정의된 목표 색상과 일치하는지 확인하거나, 자동차의 사이드 뷰 미러가 도어 패널 색상과 일치하는지 확인하거나, 혹은 기타 다양한 용도로 사용할 수 있습니다.

컬러 이미징의 주요 과제

컬러 이미징의 주요 과제: 색상 정확도, 색상 구분, 컬러 카메라의 공간 해상도

컬러 이미징은 많은 애플리케이션을 통해 대상물의 검사 및 식별에 필수적으로 사용되고 있습니다. 주요 용도는 지금까지 살펴본 바와 같이, 크게 3가지(색상 검사, 색상 분류, 그리고 색상 감지 및 일치 확인)로 분류할 수 있습니다. 그렇다면 머신 비전 시스템을 컬러 이미징에 활용하였을 때, 어느 정도의 정밀도를 구현해낼 수 있는지, 그리고 그러한 수준이 요구되는 검사 기준을 충족하는가 하는 문제가 발생합니다. 이를 파악하고, 올바른 설계를 하기 위해서는 다음의 3가지 포인트를 확실히 해두어야 할 것입니다.

색상 정확도

하나의 동일한 대상을 촬영하는 두 대의 카메라가 비슷한 흰색 밸런스를 가지고 있는 경우에도 다른 색상 값을 렌더링할 수 있다.

머신 비전 컬러 카메라는 장면에서 반사되거나, 혹은 입사광에 의해 생성된 픽셀 수준의 데이터를 호스트 컴퓨터에 제공합니다. 두 카메라 모두 만족할만한 수준의 이미지를 생성할지라도, 특정 픽셀값은 카메라의 유형, 품질 및 연식에 따라 다를 수 있습니다. 목표는 동일한 조명 조건에서 정밀한 실험실 장비를 사용하여 계산할 수 있는 실제 색상 값과 가장 밀접하게 일치하는 값을 생성하는 것입니다.

색상 구분

비슷한 색상 간의 미묘한 음영 차이를 감지하려면 다양한 조명 조건에서 컬러 카메라의 높은 색 정확도 및 뛰어난 감도/대비 기능이 필요하다

동일한 색상일지라도 응용 프로그램에 따라 머신 비전 카메라가 미묘한 차이를 구별해낼 수 있는 능력이 중요할 수 있습니다. 예를 들어, 핸드백이나 재킷을 만들기 위해 여러 장의 가죽을 사용하는 경우, 하나의 아이템에 사용되는 모든 조각의 색조가 동일해야 합니다. 이는 제품의 퀄리티에 매우 중요한 요소입니다. 색조가 약간 다른 경우, 다른 재킷이나 지갑에 함께 사용할 수 있지만, 한 가지 품목에 여러 가지 다른 색조를 혼합하는 것은 허용되지 않습니다. 이는 불량품으로 간주될 것입니다.

따라서 브랜드 경쟁력을 차별화하려면 높은 정밀도와 반복적으로 계산할 수 있는 색상 정확도가 필요합니다. 하지만 이는 색상 값이 가능한 값의 범위로 압축되기 때문에 조도가 낮을 때 특히 어렵습니다. 다른 제한 요소가 적용될 수도 있지만, 일반적으로 컬러 카메라가 더 민감할수록 색상 구분 성능이 더 뛰어납니다.

컬러 카메라의 공간 해상도

이미지의 작은 세부 정보를 확대하면 흐릿한 가장자리나 잘못된 색상 등 응용 프로그램 성능을 저하시킬 수 있는 요인이 드러날 수 있다.

흑백 응용 프로그램과 마찬가지로, 많은 컬러 응용 프로그램이 작업을 수행하려면 이미지 세부 정보의 작은 차이를 구분해낼 수 있어야 합니다. 예를 들어, 바코드 및 QR 코드를 읽는 경우, 색상 간 미세한 공간 차이를 식별하여 각 항목의 고유한 정보를 읽어내는 것을 생각해보면 이해하기 쉽습니다. 또한, 사이즈 측정 또는 모양이나 위치 결정을 위해 물체의 가장자리를 정확하게 식별해야 할 수도 있습니다.

일부 응용 프로그램의 경우는 세부 사항 손실이 허용되거나 고해상도 카메라를 사용하여 극복할 수 있지만, 일부 응용 프로그램은 색상 정확도 및 공간 정밀도의 필요한 조합을 달성하기 위해 프리즘 카메라 기술 사용이 필요할 수 있습니다.

산업 분야별로 컬러 이미징을 사용하고자 하는 목적에 따라 컬러 카메라를 현명하게 선택할 필요가 있습니다. 그 밖에 더 궁금하신 사항이나 고성능 산업용 컬러 카메라에 대해 문의를 원하시면 JAI의 제품 엔지니어와의 맞춤 상담을 신청해보세요!