지난 수십 년 동안 식품 품질과 신선도에 대한 소비자의 기대치는 꾸준히 높아져 왔습니다. 일반 구매자가 만족할 수 있는 품질 수준을 제공하기 위해 슈퍼마켓 및 기타 매장에서 판매되는 신선한 과일 및 채소는 엄격한 분류 절차를 거쳐야 합니다.
과일 및 채소의 수확 후 품질 평가를 통해 색상 및 기타 비주얼 특성을 사용하여 익은 정도, 모양 및 크기의 균일성, 껍질 및 과육의 결함 유무와 같은 요인을 결정하고 추가 평가를 통해 단단함, 부드러움과 같은 질감과 관련된 특성을 확인합니다. 품질 평가는 껍질 제거, 슬라이스, 통조림, 절임 또는 생과일과 같은 각 과일 또는 채소에 대한 적합한 유형의 가공 및 애플리케이션을 결정하는 데 도움이 됩니다.
몇 년 전까지만 해도 이러한 품질 매개변수는 대부분 수동으로 평가되었습니다. 여러 국가에서 수동 작업은 미가공 식품의 품질 평가에서 여전히 큰 역할을 하고 있습니다. 그러나 국내 및 수출 시장에서 식품에 대한 수요가 증가함에 따라 분류 프로세스의 자동화는 식품 생산자가 장, 단기 소비 기간 동안 높은 생산성과 일관된 품질을 제공하고, 예측 및 예방 비용을 줄이고, 전반적인 공급망 효율성을 높이기 위한 핵심 요건이 되었습니다.
표준 컬러 머신 비전 카메라는 표면 결함, 모양, 크기 및 구조를 식별하고 색상 일관성 및 표면 질감을 확인하는 데 사용되어왔습니다. 부드러움, 익은 정도, 단단함의 경우 과일이나 채소의 내적 특성 검사를 통해 확인이 가능합니다.
대부분의 가시광선 파장(일반적으로 400~700nm)은 과일과 채소의 표면을 투과할 수 없습니다. 따라서 NIR 파장(700~1000 nm)에 민감한 추가 카메라가 필요합니다. 이러한 방식으로 가시광선과 NIR 파장의 조합을 활용하여 과일과 채소의 외적 및 내적 특성을 평가할 수 있습니다.
그러나 문제는 가시광선과 근적외선 검사 간에 서브 픽셀 정확도의 매우 우수한 광학적 정렬을 맞추는 것입니다. 이는 컬러 및 근적외선 검사에 별도의 카메라를 사용하는 경우 특히 문제가 됩니다. 완벽한 광 분리를 위해서는 개별 카메라 간의 공간 정확도가 필수적이기 때문입니다.
예를 들어, 잠재적인 결함의 크기가 8 픽셀이고 허용 가능한 결함의 크기가 6 픽셀인 경우 여러 카메라 간의 정렬이 중요한 역할을 하게 됩니다. 광학적 오정렬이 2 픽셀 이상인 경우, 물리적 결함 크기가 훨씬 더 크더라도 개체가 품질 기준을 "통과"한 것으로 판단할 수 있습니다.
결함 평가 문제 외에도 멀티 카메라 정렬은 시스템 자체의 크기와 관련된 문제를 만들게 될 수도 있습니다. 견고한 멀티 카메라 외장 광기계 어셈블리는 너무 큰 크기로 인해 소규모 OEM 시스템에 맞지 않을 수 있습니다. 또한 시스템 카메라와 PC의 복잡성과 안정성에 미치는 영향을 과소평가해서는 안 됩니다.
많은 식품 검사 시스템 개발자가 원하는 보다 효율적인 접근 방식은 프리즘 기반 멀티 스펙트럼 카메라를 사용하는 것입니다. 프리즘 기반 카메라 렌즈로 입사된 광은 프리즘 블록에 의해 가시광선 센서 및 NIR 센서를 포함한 여러 센서로 분리됩니다. 이는 과일의 광학적 뷰가 모든 이미지 채널에서 동일함을 의미합니다. 뷰의 정확한 정렬을 위해 추가적인 광기계 어셈블리가 필요하지 않습니다.
또한 이 접근 방식은 특히 소형 분류 기계의 물리적 공간 크기 요건을 크게 줄입니다. 프리즘 기반 접근 방식을 사용하면 모든 비디오 스트리밍 채널을 동시에 정확하게 트리거할 수 있습니다. 또한 카메라 헤드의 이미지를 "융합"하지 않고도 다른 채널을 비디오 스트리밍할 수 있습니다. 이는 캡처된 1개 또는 2개의 개별 NIR 스트림과 별도로 raw 또는 디베이어(debayer) RGB 비디오 스트림을 사용할 수 있다는 것을 의미합니다. 이를 통해 필요한 경우 타겟 결함을 위해 개별 비디오 스트림을 별도로 처리하거나 분석할 수 있습니다.
또한 검사 작업에서 RGB 비디오 스트림 설정이 NIR 채널과 완전히 달라야 하는 경우 동일한 멀티 스트리밍 기술을 사용하여 이를 효율적으로 지원할 수 있습니다. 또한 프리즘 기술을 통해 RGB 및 NIR 채널의 스펙트럼 응답을 조정하는 것도 가능합니다.
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