다중 스펙트럼 이미징: 알아야 할 기본 지식
인간의 눈으로 볼 수 없는 것을 보는 방법의 하나인 다중 스펙트럼 이미징(multispectral imaging)은 다양한 산업 분야에 활용되어 생산성과 효율성, 그리고 정밀도 향상에 많은 도움을 주고 있습니다.
우리말로 ‘다중 분광 영상’이라고도 불리는 다중 스펙트럼 이미징은 다양한 파장 대역 내에서 이미지 데이터를 추출하는 방법으로, 눈으로는 확인할 수 없는 추가적인 정보를 얻을 수 있습니다. 다중 스펙트럼 이미징에 대해 알아야 할 기본 지식을 살펴보겠습니다.
다중 스펙트럼 이미징이란?
다중 스펙트럼 이미징(Multi-Spectral Image)은 우리말로 다중 분광 영상이라고도 하며, 전자기 스펙트럼의 특정 파장 범위에 속한 영상 자료를 캡처한 영상을 뜻합니다.
다중 스펙트럼 - 전자기 스펙트럼 (전자기 분광 대역) - 공업용 카메라 전문 JAI
즉, 다중 스펙트럼 이미징은 동일한 장면의 여러 파장 대역의 단색 영상을 모아 놓은 것으로, 서로 다른 센서로 찍은 것입니다. 여기서 각 단색 영상을 ‘밴드’라고 합니다. 잘 알려진 다중 스펙트럼(또는 다중대역 영상)으로는 적색(Red), 녹색(Green) 및 청색(Blue)으로 구성되는 RGB 컬러 영상이 있으며, 각기 다른 파장에 민감한 센서로 촬영됩니다. 이러한 스펙트럼 영상화는 인간의 눈이 적색, 녹색 및 청색에 대한 수용체로 포획하지 못하는 추가 정보를 추출하도록 합니다.
다중 분광 영상은 일반적으로 3~15개의 스펙트럼 대역(혹은 밴드)에서 빛을 측정합니다. 다중 분광 영상에서 수백 또는 수천 개의 밴드를 포함한 더 높은 복사 해상도 및 미세한 스펙트럼을 가지는 영상화는 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 혹은 초분광이라고 하며, 이는 다중 분광 영상(multispectral image)과 구별됩니다. 초분광 영상에 대해서는 아래 다중 분광 영상과의 비교에서 살펴보도록 하겠습니다.
다중 스펙트럼 이미징은 무엇에 사용되나요?
1. 식품 검사
표준 컬러 머신 비전 카메라를 이용한 자동 선별 시스템은 과일 표면의 결함이나 모양, 크기 등의 외관 정보에서 색의 농도와 표면 질감을 검사합니다. 또한, 각각의 과일과 야채가 갖는 고유의 특성을 외관에서 얻은 화상 정보를 바탕으로 내부의 상태를 추측하고, 경도와 숙성도를 검사합니다.
그러나 가시광선 영역을 파악하는 파장(400~700nm)의 대부분은 과일과 야채의 내부까지 투과할 수 없기 때문에 추측에 의해 검사할 수밖에 없습니다. 여기서 과일과 채소 내부 상태까지 제대로 파악하기 위해 근적외선 파장(700~1,000nm)에 높은 감도를 가진 카메라를 검사 시스템에 도입할 필요성이 생겨납니다. 다중 스펙트럼 이미징을 통해 가시광선 파장 및 근적외선 파장을 조합하여 과일과 야채의 외부와 내부를 동시에 정확하게 평가하는 것이 가능합니다.
2. 의약품의 품질 검사
다중 스펙트럼 이미징을 이용한 의약품의 품질 검사 - JAI 고성능 산업 카메라
수년에 걸쳐 의약품 포장 검사는 결함을 검출하기 위해 가시 기능만을 사용하여, 기존의 RGB 카메라로 이루어졌습니다. 하지만, 멀티 스펙트럼(다중 분광) 카메라의 등장으로 가시 스펙트럼을 초과한 파장 대역을 포착하여 검사 대상을 확장할 수 있게 되었습니다. 멀티 스펙트럼 카메라를 응용하면 가시광선 영역 이외의 스펙트럼을 포함하여 여러 스펙트럼 밴드에서 동시에 화상을 포착할 수 있습니다.
가시광선 RGB에 의한 캡처 및 화상처리 이외에, 다중 스펙트럼 이미징에 추가되는 스펙트럼 밴드는 알약이 이미 블리스터 팩에 충전·밀봉된 상태에서도 화학 성분에 따라 알약의 차이를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그뿐만 아니라, 알약 중의 의약품 유효성분의 양과 균일성을 측정할 수 있습니다.
또한, 다중 스펙트럼 이미징은 대상의 결함을 식별하는 용도로도 사용할 수 있습니다. 예를 들면, 주사액과 같은 비경구 약물의 경우 액체 중에 입자가 없는지를 확인하는 검사가 매우 중요합니다. 다중 스펙트럼 이미징을 이용하면 기포와 입자의 식별이 용이하므로 주사약의 순도를 확보하면서 폐기물을 최소한으로 억제할 수 있습니다.
3. 군사적 목적
타깃 트래킹 (Target Tracking)
다중 스펙트럼 이미징은 군사 목표물을 탐지하거나 추적하는 데 종종 사용되는데, 목표물을 따라가는 타깃 트래킹에 유용합니다.
특수 환경에서 시야 확보
적외선 영역의 다중분광을 활용하면 중파 적외선(MWIR, medium wavelength infrared)에서는 뜨거운 물체를 잘 볼 수 있으며, 장파 적외선(LWIR, long wavelength infrared)에서는 산란 현상이 덜 발생하기 때문에 연기나 안개 낀 날씨와 같은 흐릿한 환경에서도 물체를 잘 볼 수 있습니다.
지뢰 탐지
지표면과 지표면 아래의 토양은 스펙트럼 분석에 나타나는 물리적, 화학적 특성이 다릅니다. 따라서 지표면의 방사성을 분석함으로써 다중 스펙트럼 영상을 통해 지하 미사일의 존재를 탐지할 수 있습니다.
탄도 미사일 탐지
대륙간탄도미사일(ICBM)을 격발 단계에서 요격하려면 로켓 기둥뿐만 아니라 단단한 몸체의 이미징이 필요합니다. MWIR은 로켓 기둥을 포함한 고열 물체로부터 강한 신호를 보내는 반면, LWIR은 미사일의 본체 물질로부터 방출을 생성합니다. 미 육군 연구소는 이중 대역 MWIR/LWIR 기술로 ICBM과 디자인이 유사한 아틀라스 5의 진화형 소모성 발사체를 추적하여 미사일 본체와 깃털을 모두 포착했다고 보고했습니다.
다중 스펙트럼 이미지 분류
다중 스펙트럼 이미지는 육안 검사를 통해 형상 유형을 쉽게 식별할 수 없습니다. 따라서 여러 종류의 다중 스펙트럼 영상(image)을 통해 대상의 특성을 파악할 수 있도록 분광대별로 영상을 분류하는 작업이 필요합니다. 파장은 필터를 사용하거나, 극초단파, 적외선, 자외선, X선 등 가시광선 범위를 벗어나는 주파수로부터의 빛을 포함한 특정 파장에 민감한 기구를 사용하여 분리할 수 있습니다.
분광이란 빛이 파장의 차이에 따라 여러 색으로 나누어지는 현상을 말합니다. 분광 영역은 가시 영역, X선 영역, 적외선 영역 등 전체 전자파 스펙트럼을 나눈 파장 영역을 의미하며, 분광대(spectral band)는 0.5∼0.6㎛처럼 전자파의 분광 영역에서 연속적으로 규정된 한 파장의 영역을 의미합니다. 이들 분광 영역의 특징(spectral signature)을 이용하면 대상물의 파장별 특성이나 자연경관의 복잡한 파장별 표현 문제를 단순화하는 방법으로 사용할 수 있습니다. (참고 - 네이버 지식백과 ‘다중 분광 분류’)
이해를 돕기 위해 한 가지 예를 들어 보겠습니다. 사람의 신원을 식별하기 위해 손의 피부의 다중 스펙트럼 이미징을 이용한다고 가정해 보겠습니다. (그림 3)
다중 스펙트럼 이미지를 통한 피부 기반 ID 식별 - 산업용 카메라 솔루션 JAI
1. 데이터 감지: 다중 분광 센서를 통해 대상에 대한 여러 종류의 다중 스펙트럼 이미지를 얻습니다.
2. 특징 추출: 각 분광 영역의 영상을 통해 대상의 특징을 추출합니다.
3. 정보 통합: 추출한 대상의 특징 정보를 통합하는 단계를 거칩니다.
4. 분류: 마지막으로, 통합된 특징 정보를 통해 대상을 파악하고 신원을 확인할 수 있습니다.
다중 스펙트럼 이미징을 위한 카메라 기술을 선택할 때 주요 고려 사항
1. 설정 용이성(시스템 통합)
다중 스펙트럼 이미징을 사용하는 것은 표준 머신 비전 카메라를 사용하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다. 다중 스펙트럼 영상 시스템의 다양한 구성 요소를 설정하고, 통합하기 위해서는 카메라뿐만 아니라 광원, 검사 대상 물체의 특성, 이미지 데이터의 처리 및 수정으로 인한 병목 현상을 포함하는 보정 절차 등 좋은 노하우를 갖추는 것이 중요합니다.
2. 속도 및 해상도
산업 검사 절차에는 높은 처리량이 필요합니다. 여러 멀티스펙트럴 시스템의 읽기 아키텍처와 구조는 속도가 제한되어 있습니다. 속도는 파장 채널 수, 사용되는 다중 스펙트럼 기술의 유형 및 인터페이스에 따라 달라집니다. 스펙트럼 대역의 수가 많을수록 고속 용도에 필요한 빛의 양을 포착하기가 더 어렵습니다.
공간 해상도는 특히 작은 물체를 검사할 때 다중 스펙트럼 이미징에 어려움이 될 수 있습니다. 스냅샷 모자이크 센서를 기반으로 하는 카메라는 보간법*을 사용하여 개별 픽셀값에서 누락된 공간 정보를 추정하지만, 작은 결점 크기를 검사할 때는 정확하지 않습니다. 응용 프로그램마다 가능한 다중 스펙트럼 채널 수와 달성 가능한 속도 및 해상도 간에 서로 다른 절충이 필요할 수 있습니다.
참고 | 영상 보간법
보간법은 알려지지 않은 장소에서의 값을 추정하기 위해 알려진 데이터를 사용하는 과정을 말한다. 예를 들어, 해상도가 400X400 화소인 영상을 확대 또는 축소하는 과정에서 새로운 크기의 그리드에 새 화소를 부여하는 것이다.
- 최근접 이웃 보간법 : 각각의 새 위치에 원래 영상의 최근접 이웃의 밝기를 부여하는 방법
- 쌍일차 보간법(Bilinear Interpolation) : 네 개의 최근접 이웃을 사용해서 주어진 위치에서의 밝기를 추정하는 방법. 최근접 이웃 보간법보다 계산 부담 증가가 크지 않으면서도 훨씬 나은 결과를 제공한다.
- 쌍삼차 보간법(Bicubic Interpolation) : 한 점의 16개 최근접 이웃을 필요로 한다. 쌍삼차 보간법이 쌍일차 보간법에 비해 세세한 디테일을 더 잘 보존한다.
3. 스펙트럼 주파수 대역의 수
응용 프로그램에 필요한 스펙트럼 대역의 수는 실제로 검사할 대상의 특성, 필요한 검사 정확도 및 추가 스펙트럼 추정 기법을 사용하여 이미지 처리 측면에서 달성할 수 있는 정확도에 따라 달라집니다. NDVI(식생지수 분석)와 같은 일부 응용 프로그램에서는 발전소에서 원하는 데이터를 캡처하기 위해 빨간색 및 NIR 영역의 대역이 필요합니다. 이는 또한 스펙트럼 데이터가 잘 알려진 플라스틱과 유기 물질에 관해서도 마찬가지입니다.
4. 유연성
유연하고, 확장 가능한 다중 스펙트럼 시스템은 동일한 기계에서 다양한 유형의 재료를 검사하는 응용 프로그램에 주로 선호됩니다. 사용자는 응용 프로그램의 필요에 따라 다중 스펙트럼 이미징 시스템을 유연하게 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성은 주로 영상 시스템의 속도를 증가시키거나 감소시키는 데 필요한 스펙트럼 주파수 대역의 수에 따라 결정됩니다. 멀티 센서 프리즘 기반 카메라는 제조 공정 중에 유연성이 있어 원하는 스펙트럼 응답을 선택할 수 있습니다.
5. 시스템 비용
일반적으로 소형, 혹은 사용자 친화적인 대량 생산 카메라는 고도로 전문화되고 부피가 큰 시스템보다 비용이 적게 듭니다. 또한, 수행해야 하는 검사 작업에 따라 비용이 결정됩니다. 예를 들면, 식품 및 농업 검사와 같이 최종 소비자 주도에 가까운 응용 프로그램은 연구, 첨단 기술 또는 과학 이미징 분야에 비해 가격에 더 민감합니다.
오늘날의 고급 하이퍼스펙트럴 이미징 시스템은 카메라 시스템당 약 20,000 유로(약 2,750만 원)부터 시작할 수 있습니다. 대량 생산 중인 멀티스펙트럴 카메라는 상업적인 경쟁력을 확보하려면 10,000 유로(약 1,375만 원) 선을 훨씬 밑돌아야 합니다.
결국, 비용에 대한 논의는 기존 이미징 문제를 해결하거나 단순화하기 위해 다중 스펙트럼 이미징이 제공할 수 있는 가치와 관련하여 가중치를 부여하고 주도해야 합니다.
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하이퍼스펙트럴 이미징 vs 다중 스펙트럼 이미징
하이퍼스펙트럴 이미징(hyperspectral imaging, 초분광 영상)과 멀티스펙트럴 이미징(multispectral imaging, 다중 분광 영상)은 지난 20년 동안 중요성과 유용성이 증가하고 있는 두 가지 유사 기술입니다. 두 용어는 종종 동일한 의미로 사용되지만, 사실은 각각 고유한 응용 분야가 있는 두 개의 서로 다른 고유한 영상화 방법입니다. 두 기술 모두 가시 스펙트럼(400~700nm)의 빛을 활용하는 기존의 머신 비전 영상화 방법에 비해 이점이 있습니다.
파장 스펙트럼에서 가시광선 영역의 좁은 부분만 사람의 눈에 보이고, 가시 스펙트럼 외부의 파장 영역은 초분광 및 다중 스펙트럼 영상에 사용된다.
일반적인 머신 비전 응용 프로그램에서 센서를 사용해 포착한 빛은 가시 스펙트럼에 존재합니다. 스펙트럼에서 이 부분은 인간의 눈이 감지할 수 있는 약 400nm(자색)에서 700nm(암적색)에 이르는 빛으로 구성되어 있습니다. 즉, 빨간색, 초록색, 파란색으로 구성된 이른바 ‘RGB 대역’입니다.
간단히 말해, 초분광 영상은 전자기 스펙트럼의 광범위한 부분에서 정보를 포함하는 이미지를 캡처하는 방법입니다. 이 부분은 자외선으로 시작하여 가시 스펙트럼을 통해 확장되며 근파 또는 단파 적외선으로 끝날 수 있습니다.
멀티스펙트럴과 하이퍼스펙트럴을 각각 나누어서 살펴보겠습니다.
| 멀티스펙트럴(Multispectral) - 다중 분광
먼저, 멀티스펙트럴 카메라는 필요한 영역을 밴드(Band)로 나누어 기록합니다.
멀티스펙트럴 밴드 - 다중 분광 - 공업용 카메라 솔루션 JAI
위 그림의 경우, 5개의 밴드를 지원하는 멀티스펙트럴의 예시입니다. 가시영역 대인 RGB와 근적외선 대, 그리고 적외선 대를 포함하고 있습니다. 이때, 하나의 밴드는 대략 40~100nm의 폭을 담고 있으며 일반적으로 멀티스펙트럴은 3~10개의 밴드를 처리합니다.
| 하이퍼스펙트럴(Hyperspectral) - 초분광
멀티스펙트럴과 비교해 하이퍼스펙트럴은 수백 개에서 수천 개의 밴드를 갖고 있으며 하나의 밴드는 멀티스펙트럴과 비교해 훨씬 좁은 영역인 10~20nm의 폭을 가집니다.
하이퍼스펙트럴 밴드 - 초분광 - 공업용 카메라 전문 업체 JAI
즉, 원리는 동일하지만, 하이퍼스펙트럴은 더 높은 복사 해상도 및 미세한 스펙트럼을 가지며, 따라서 멀티스펙트럴로는 불가능한 결과를 얻을 수 있습니다. (그림 7)
멀티스펙트럴과 하이퍼스펙트럴 비교 - 여러 스펙트럼에서 촬영된 이미지 - 산업용 카메라 JAI
두 기술은 작업마다 선호되는 도구가 다르므로, 각각의 장점을 제시합니다. 하이퍼스펙트럴은 연속 스펙트럼상의 미묘한 신호 차이에 민감한 응용 프로그램에 가장 적합합니다. 이러한 작은 신호는 더 큰 주파수 대역을 샘플링하는 시스템에서 놓칠 수 있기 때문입니다.
그러나 일부 시스템은 빛을 선택적으로 포착하기 위해 전자파 스펙트럼의 상당 부분을 차단해야 합니다(그림 7). 다른 파장은 측정과 관측을 잠재적으로 망칠 수 있는 중요한 노이즈를 나타낼 수 있기 때문입니다. 또한, 데이터 큐브에 포함된 스펙트럼 정보가 적을 경우 이미지 캡처, 처리 및 분석이 더 빨리 수행될 수 있습니다. 이러한 경우, 멀티스펙트럴 방식이 적합합니다.
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