광학 과일 분류를 위한 멀티스펙트럴 카메라의 역할
오늘날 다양한 산업 분야의 생산 공정에 자동화 시스템이 도입됨에 따라 이제 사람의 수작업보다는 ‘머신 비전 시스템’이 보편적으로 사용되고 있습니다. 하지만 머신 비전이 제조 라인이나 공정에서 무엇을 할 수 있으며, 어떤 역할을 하는지 아직 혼란스러워하는 사람들이 많은데요. 그렇다면 정확히 머신 비전 카메라가 무엇이고, 어떻게 작동하는지 광학 과일 분류 시스템의 사례를 통해 자세히 알아보겠습니다.
머신 비전 카메라란?
머신 비전 카메라란? - JAI
머신 비전 카메라는 인간의 생체 기관으로 따지면 “눈”과 같은 역할을 합니다. 일반적으로 산업 또는 생산 환경의 머신 비전 시스템에서 하나 또는 여러 대의 카메라를 사용하여 자동으로 물체를 검사하고 분석하는 데 사용됩니다. 그런 다음, 카메라로 획득한 영상 데이터를 공정 또는 제조 활동을 제어하는 데 활용합니다. 일반적인 응용 프로그램은 ‘조립 라인’에 사용되는 경우가 많습니다. 한 파트에서 작업이 수행되면 카메라가 이미지를 캡처하고, 처리하도록 트리거 됩니다. 이때, 카메라는 대상의 위치, 색상, 크기, 모양, 또는 물체의 유무 여부를 확인하도록 프로그래밍될 수 있습니다.
제품을 검사한 후에는 일반적으로 어떻게 해야 할지 다음 단계를 결정하기 위한 신호가 생성됩니다. 부품이 불합격으로 분류되어 오프샷 컨베이어로 이동되거나, 품질 합격으로 통과하여 다음 단계로 전달될 수 있습니다. 머신 비전 시스템은 단순히 검사 대상의 부재/존재 여부보다 검사 대상에 대한 훨씬 더 많은 세부 정보를 제공할 수 있습니다.
머신 비전 카메라를 사용하면 분당 수백 또는 수천 개의 부품을 검사할 수 있으며, 사람이 작업을 수행하는 것보다 빠르고, 일관되며, 신뢰할 수 있는 검사 결과를 제공합니다. 따라서 같은 작업을 여러 번 수행하는 반복 검사에 적합하여 많은 제조업체에서 사람 대신 자동 머신 비전 시스템을 사용합니다. 결함은 줄이고, 생산량은 높이는 동시에, 규정 준수 및 부품 추적을 가능하게 함으로써 제조업체는 비용을 절감하고 수익성을 높일 수 있습니다.
식품 검사 시스템이란?
식품 검사 시스템이란? 산업용 카메라 전문 업체 JAI
식품의 질과 신선도에 대한 소비자들의 기대는 지난 수년간 꾸준히 증가해 왔습니다. 구매자들이 만족할만한 품질 수준을 달성하기 위해, 슈퍼마켓과 기타 유통 채널에서 판매되는 신선 과일 및 채소는 엄격한 검사 절차를 거쳐야 합니다.
과일과 채소를 수확한 후, 기본적인 품질 평가에서 색상과 기타 가시적 외관 특성을 사용하여 숙성도, 형태와 크기의 균일성, 껍질과 과육의 결점 여부와 같은 요인을 결정합니다. 반면, 추가 평가에서는 충분히 단단한지, 혹은 거칠거나 부드러운지와 같은 질감 관련 특징을 살펴봅니다.
품질 평가를 거친 후, 각각의 과일이나 야채를 어떻게 처리할지 결정합니다. 즉, 껍질 벗기기 또는 슬라이싱, 통조림, 시럽 첨가 등의 가공 프로세스를 거칠지, 혹은 생과일 형태로 소비할지와 같은 적절한 처리 방식을 결정하는 데 도움이 됩니다.
이러한 품질 검사는 몇 년 전까지만 해도 대부분 사람의 수작업으로 평가되었습니다. 하지만 국내 시장과 수출 시장 양쪽에서 식품에 대한 수요가 증가함에 따라, 분류 과정의 ‘자동화’는 식품 생산자들이 높은 생산성과 일관된 품질을 달성하도록 돕는 핵심 요건이 되었습니다. 즉, 머신 비전을 통한 식품 검사 시스템은 설계자가 식품 품질에 대한 기준을 충족할 수 있도록 지원합니다. 머신 비전 카메라는 과일과 채소를 컨베이어 벨트의 색상, 등급, 크기에 따라 분류하고, 이물질을 제거합니다. 또한, 불순물이나 변색 또는 기타 기준 미달의 저품질 상품들을 식별해 제거합니다.
이러한 사전 예방적인 식품 검사 시스템을 통해 비용을 절감하고, 공급 사슬 전반에 걸쳐 높은 효율성을 달성할 수 있습니다. 고급 컬러 및 멀티스펙트럴 기능, 안정적인 작동, 라인 스캔 및 영역 스캔 솔루션을 포함한 다양한 고속 옵션을 통해 우리가 먹고 마시는 식품의 최고 품질을 보장하는 식품 검사 시스템을 구현할 수 있습니다.
프리즘 기반 멀티스펙트럴 카메라란?
프리즘 기반 멀티스펙트럴 카메라란? - JAI
과일을 포함한 많은 식품 검사 시스템에서 개발자들이 선호하는 보다 효율적인 접근법은 ‘프리즘 기반의 다중 스펙트럼 카메라’를 사용하는 것입니다. 프리즘 기반 카메라에서 렌즈의 빛은 프리즘 블록에 의해 분할되고, RGB(가시) 센서 및 NIR(근적외선) 센서를 포함한 여러 센서로 향합니다. 각각의 센서에 배치된 하나하나의 픽셀이 포착한 화상은, 단일 광축에서 프리즘 분리된 화상이므로 “완전한 동일 화상”으로 캡처됩니다. 즉, 여러 카메라로 각각의 화상을 캡처한 후 합성하는 방식이 아니기 때문에 추가 장비로 정렬을 맞추는 등의 추가 작업이 필요 없습니다. 이것은 과일의 시각적인 뷰가 모든 이미지 채널에서 동일하다는 것을 의미합니다.
프리즘 기반 카메라에서 렌즈의 빛은 프리즘 블록에 의해 분할되어 RGB(가시) 센서 및 NIR(근적외선) 센서를 포함한 여러 센서로 향한다
또한, 이 방식은 카메라를 여러 대 사용하지 않고도 한 대의 카메라로 복수의 다른 파장을 동시에 캡처하므로 물리적 공간에 대한 요구사항을 대폭 줄여주므로 소형 선별 장치에 특히 유용합니다.
광학 과일 분류를 위한 다중 분광 카메라의 역할
광학 과일 분류를 위한 다중 분광 카메라의 역할 - JAI
JAI의 3-CMOS 다중 분광 프리즘 카메라와 같이 한 대의 카메라로 가시적(RGB) 파장과 근적외선(NIR)과 같은 비시각적 파장의 조합을 동시에 제공하는 카메라를 과일과 채소 검사에 사용할 경우, 측정 및 분석이 쉬워집니다. 다중 분광 영상을 통해 대상의 외적 특징(색상, 질감, 표면 손상, 모양 및 크기)과 내적 특징(건조 물질 내용물, 성숙도, 수분 내용물, 설탕 및 지방 함량)을 측정하고, 분석하여 식품의 일관성 있는 품질 유지에 큰 도움이 됩니다.
외적 특징 분석
색상을 측정하고 분석합니다.
소비자들이 과일이나 채소를 거부하거나 선택하도록 영향을 미치는 주요인은 ‘색상’입니다. 색상은 외관을 통해 과일이나 채소의 성숙도를 구별할 수 있는 방법이므로 적절한 수준의 색상을 유지한 과일을 분류해내는 작업은 매우 중요합니다. 다중 분광 카메라를 사용하면 과일의 색상을 측정하여 목표로 하는 컬러 영역에 부합하는지 대조하고, 분석하여 품질의 일관성을 유지할 수 있습니다.
텍스처를 측정하고 분석합니다.
질감은 성숙도 및 당도(과일 및 채소의 내부 품질)와 호환됩니다. 다중 분광 카메라를 사용하면 조잡함이나 거칠기 등 텍스처를 측정하고 분석할 수 있습니다.
이물질 및 표면 손상을 측정하고 분석합니다.
멀티스펙트럴 카메라의 NIR 이미지를 통해 시금치 표면의 이물질과 손상을 쉽게 식별할 수 있다
멀티스펙트럴 검사 기술을 사용하면 먼지 입자 등의 이물질과 손상 정도를 쉽게 식별할 수 있어(NIR 이미지) 생산 공정에서 포장 단계 전에 올바른 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다.
모양과 크기를 측정하고 분석합니다.
모양과 크기 역시 소비자들이 과일이나 채소를 구매할 때의 중요한 선택 기준입니다. 광학 과일 분류 작업을 통해 너무 작거나 비정상적으로 큰 과일을 식별하고 제거할 수 있습니다.
내적 특징 분석
가시광선 영역의 파장(400 ~ 700nm) 대부분은 과일과 채소의 내부까지 투과할 수 없습니다. 이 때문에 사람이 검사하는 경우, 추측에 의해 검사를 할 수밖에 없다는 단점이 존재합니다. 하지만 가시광 파장과 근적외선 파장(700 ~ 1,000nm)의 정보를 동시에 제공하는 높은 감도의 다중 분광 카메라를 검사 시스템에 도입하면 과일과 채소의 내부 상태까지도 제대로 파악할 수 있습니다.
건조 물질 함량을 측정하고 분석합니다.
건조 물질의 함량은 과일이나 옥수수와 같은 농수산물의 수확 시기를 예측하는 데 도움이 됩니다. 다중 분광 카메라를 사용하면 최적의 수확 시기를 예측하고, 고품질의 식품을 생산할 수 있습니다.
성숙도를 측정하고 분석합니다.
과일의 성숙도는 상품의 가치를 결정하는 중요한 요소입니다. 예를 들어, 바나나의 경우 익지 않은 바나나는 딱딱하고 당도가 떨어지므로 대부분의 소비자는 성숙도가 적정한 수준의 바나나를 고릅니다.
광학 과일 분류를 통한 성숙도 측정 및 분석 활용 예시 - 광학 과일 분류를 위한 멀티스펙트럴 카메라
하지만 오늘날 1인 가구가 일반화함에 따라, 세트로 판매하는 바나나를 대량으로 구매하는 것을 꺼리는 소비자가 많아지고 있는데요. 이러한 변화에 맞추어 성숙도가 다른 바나나를 하나의 세트로 묶어 판매하는 상품도 등장했습니다. 잘 익은 바나나를 먼저 먹고, 푸른 바나나는 하루나 이틀 정도 후숙하여 먹기 때문에 바나나가 과숙 되어 갈변하는 현상을 방지할 수 있습니다. 이러한 아이디어 상품의 생산을 위해서는 과일의 ‘성숙도 분석’이 선행되어야 합니다. 따라서 생산 공정에서 다중 분광 카메라를 이용한 광학 과일 분류는 필수라고 할 수 있습니다.
수분 함량을 측정하고 분석합니다.
다중 분광 카메라는 가시광선 파장 대역을 벗어난 영역을 캡처할 수 있기 때문에 수분 함량과 같은 눈에 보이지 않는 과일의 세부 정보 측정 및 분석에 큰 도움이 됩니다. 예를 들어, 오렌지의 광학 과일 분류 작업에서 과일의 내부 수분 함량을 나타내는 과립 수준을 측정하고, 이에 따라 오렌지에 등급을 매길 수 있습니다.
설탕과 지방 함량을 측정하고 분석합니다.
오렌지와 같은 과일은 다중 분광 카메라를 이용한 NIR(근적외선) 검사 시스템을 통해 당도와 산도 측정이 가능합니다. 마찬가지로, NIR을 통해 지방 함량도 측정하고 분석할 수 있습니다.
식품 생산을 위해 광학적 방법을 이용한 과일 선별 장치를 고민하고 계시다면 프리즘 분광식 카메라에 대한 자세한 내용을 JAI에 문의해 주세요. JAI의 제품 엔지니어가 산업 및 목적에 가장 적합한 카메라를 컨설팅해드립니다!