---
title: 광학 과일 분류를 위한 멀티스펙트럴 카메라의 역할 | JAI
description: 생산 공정의 자동화 시스템에 사용되는 머신 비전 카메라에 대해 알아보고, 광학 과일 분류를 위한 멀티스펙트럴 카메라의 역할을 확인해보세요.
---

[JAI Blog](https://news.jai.com/blog/ko)

# [광학 과일 분류를 위한 멀티스펙트럴 카메라의 역할 | JAI](https://news.jai.com/blog/ko/multi-spectral-camera-for-optical-fruit-sorting)

 작성자: [JAI](https://news.jai.com/blog/ko/author/jai) | 2022. 4. 26 오전 7:25:07

# **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 사용**됩니다. 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 결정**합니다. 반면, 추가 평가에서는 충분히 단단한지, 혹은 거칠거나 부드러운지와 같은 **질감 관련 특징**을 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 요건**](https://blog.naver.com/jai-camera/222015821667)이 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 보장**하는 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.

- [JAI의 3-CMOS 멀티 스펙트럼 프리즘 카메라의 데이터 시트 다운로드하기](https://jai.com/kr/products/product-lines/fusion-series-2-sensor-area-scan)

## 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](https://insights.jai.com/ko/contact-a-jai-engineer). JAI의 제품 엔지니어가 산업 및 목적에 가장 적합한 카메라를 컨설팅해드립니다!

[전체 게시물 보기](https://news.jai.com/blog/ko/multi-spectral-camera-for-optical-fruit-sorting)

```json
{
  "@context" : "http://schema.org",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@type" : "Person",
    "name" : "JAI"
  },
  "dateModified" : "2022-08-19T07:21:22.245Z",
  "datePublished" : "2022-04-26T07:25:07Z",
  "headline" : "광학 과일 분류를 위한 멀티스펙트럴 카메라의 역할 | JAI",
  "image" : {
    "@type" : "ImageObject",
    "height" : 1342,
    "url" : "https://f.hubspotusercontent30.net/hubfs/3919337/Korea-Naver%20Blog/%EA%B4%91%ED%95%99%20%EA%B3%BC%EC%9D%BC%20%EB%B6%84%EB%A5%98%EB%A5%BC%20%ED%86%B5%ED%95%9C%20%EC%84%B1%EC%88%99%EB%8F%84.jpg",
    "width" : 2250
  },
  "mainEntityOfPage" : "https://news.jai.com/blog/ko/multi-spectral-camera-for-optical-fruit-sorting",
  "publisher" : {
    "@type" : "Organization",
    "logo" : {
      "@type" : "ImageObject",
      "height" : 60,
      "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png",
      "width" : 60
    },
    "name" : "JAI Blog"
  }
}
```