머신비전 산업에서의 바코드 판독 기술 (2)
1D 바코드 판독을 위한 새로운 혁신 Hotbars 이미지 분석 기술
현대 기술이 공유하는 큰 논제가 있다면 디지털이 아날로그를 결국 대체하거나 솔리드 스테이트가 기계를 대체하는 것에 대해서이다. 이러한 고민은 그 분야가 음악·비디오·출판물·사진·이동통신 혹은 엔진 제어이든 상관없이 거의 유사하다. 기계 장치인 아날로그 머신은 지난 수십 년 동안 또 어떤 경우는 수세기에 걸쳐 존재해 왔다. 이는 이미 성숙된 기술로 대부분의 문젯거리들을 해결해왔다. 비용 또한 최소화되었으며, 강점과 약점도 잘 파악되어 있다. 솔리드 스테이트와 디지털로 새롭게 도전하는 이들은 처음에는 실제 성능보다 가능성만을 보여주었다면 이후 지속적인 혁신과 개발을 통해 마켓을 주도하고 있다.
글|빌 실버(Bill Silver), 코그넥스 부사장 겸 시니어 펠로우
선형 바코드 리더기도 이와 동일한 길을 걷고 있다. 현재 마켓은 이미 성숙된 광학-기계식 레이저 스캐너가 주도하고 있다. 이 바코드 인쇄 및 표기조건은 적절한 판독률을 달성하고 있으며, 간단한 1D(One Dimensional) 신호 처리는 상당한 수준의 판독속도를 보인다.
레이저는 초점을 맞추기 쉽고, 객체 상에서 하나의 점 위에 탁월한 초점심도를 제공하는 많은 양의 조명을 할당할 수 있으며, 기계적인 스캐닝 시스템은 넓은 시야각을 처리할 수 있다. 지난 수십 년 동안의 개발 노력 및 경쟁 우위를 통해 최대한의 비용절감도 실현했다.
레이저 스캐너의 약점 또한 잘 알려져 있다. 스캐닝 매커니즘은 불가피하게 부품을 움직이게 만들므로 마모의 원인이 된다. 한 번에 하나의 스캔 라인만 확인할 수 있어 레이저 스캐너는 선형 코드가 가지고 있는 중복성을 이용하는데 매우 제한적이다. 따라서 판독될 코드의 손상이나 인쇄품질 저하에 대응할 수 없다. 레이저 스캐너는 객체의 이미지를 형성할 수 없어 오판독된 객체의 이미지를 저장하지 못해 수율을 향상시키기도 어렵다. 더불어 이미지 형성 결핍은 레이저 스캐너로는 2D(Two-Dimensional) 심볼들을 판독할 수 없다는 것을 의미한다.
Hotbars 기술의 등장 배경
레이저 스캐너를 극복하는 한가지 방안은 하나 이상의 바코드를 부착하고 컨베이어 라인으로 내려오는 객체의 대형 2D 이미지를 만들기 위해 라인 스캔 카메라를 사용하는 것이다. 라인 스캔 바코드 리더기는 손상되거나 인쇄 품질이 좋지 않은 코드에 대해 보다 향상된 판독률을 제공한다. 또한 오판독 객체의 이미지를 저장할 수 있다. 그러나 이 장비는 일반적으로 고가인데다 설정 및 유지관리가 어렵다. 라인 스캔 시스템이 컨베이어의 움직임을 추적하기 위해 광학-기계식 엔코더를 필요로 하기 때문에 몇몇 장애요인이 발생하며, 마모 및 교체대상이 된다.
광학-기계식 레이저 스캐너를 대체하고자 하는 솔리드 스테이트 디지털 도전자들은 디지털 카메라에서 찾아볼 수 있는 2D 이미지나 이미지 분석을 위해 마이크로프로세서와 같은 솔루션을 이용한다. 이미지 기반 바코드 리더기는 움직이는 부품이 없으며, 인쇄품질이 좋지 않거나 코드가 손상된 경우에도 수율을 향상시킬 수 있고, 오판독 객체 이미지를 저장하거나 2D 심볼을 판독할 수 있다. 이는 대표적인 새로운 기술이지만 성능은 뒤처져 있었다.
성능을 향상시키기 위한 도전은 이미지 형성(조명·광학)과 이미지 분석 측면 모두에서 이뤄졌다. 이미지 형성 기술의 꾸준한 발전은 기존에 레이저의 강점을 약화시켰던 시야각 및 초점심도를 상당히 개선시켰다. 이제 고휘도 LED로 넓은 시야각까지 비출 수 있게 되었으며, 움직임을 멈춰야 하는 셔터 시간도 짧아졌다. 컴퓨터로 제어되는 리퀴드 렌즈는 모터나 다른 기계적 부품 없이도 넓은 범주에 걸쳐 빠르게 초점을 맞춘다. 이미 디지털 사진기술이 주도해 온 저렴한 이미지 센서는 높은 프레임 속도로 메가픽셀 이미지를 제공한다. 이러한 진보를 활용하여 바코드 리더기 벤더들은 기존의 레이저 스캐너와 완벽하게 경쟁할 수 있는 바코드 리더기를 구현하는 이미지 형성 시스템을 공급할 수 있다.
최근까지 이미지 분석 기술의 진보는 이미지 형성을 따라잡지 못했다. 최신 시스템은 초당 수억 개의 고품질 픽셀을 마이크로프로세서로 보낼 수 있지만, 이전에 개발되었던 이미지 분석 기법은 속도를 따라잡지 못하는 것은 물론 품질의 장점도 충분히 활용할 수 없다.
필자는 이미지 기반 바코드 리더기가 광학-기계적 레이저 스캐너를 능가할 수 있는 성능을 갖출 수 있다면 이러한 문제들을 디지털 기술로 전환해 나갈 기회가 될 것으로 판단하고, 지난 2년에 걸쳐 코그넥스의 엔지니어 팀을 이끌어왔다. 이러한 노력의 결과가 바로 특허 출원 중인 Hotbars 기술이다. 이 독보적인 고성능 이미지 분석 시스템은 코그넥스의 차세대 DataMan 바코드 리더기의 토대가 될 수 있도록 특별히 디자인되었다.
Hotbars는 바코드 확인 및 디코딩을 위한 1D 신호 추출과 같이 기본적으로 전방위 바코드 판독이 필요한 2D 이미지 분석 기능을 제공하는 역할을 맡고 있다.
이 시스템은 견고한 수학적 토대에 기반하고 있으며, 최신 DSP(Digital Signal Processor) 아키텍처와 잘 부합하는 알고리즘을 사용한다. 또한 속도에 민감한 소프트웨어의 영역을 세심한 수동-코딩 방법으로 돕는다. 높은 안정성은 코그넥스가 지난 30년 동안 산업용 머신 비전 분야에서 선도해 온 다음의 이미지 분석 가이드라인을 통해 얻었다.
-광도 불변 디자인 특성은 이미지 분석 결과가 전반적인 이미지 명암이나 밝기에 크게 좌우되지 않도록 한다.
-임계값 방지. 이를 피할 수 없을 때에는 고정값 보다 퍼지 임계 값을 선호한다. 고정 임계값을 피할 수 없는 경우, 분석 후반부로 이를 연기한다.
-픽셀 그리드 기하학 구조의 효과를 활용하고 이해함으로써 이미지로부터 추출될 수 있는 정보를 극대화한다. 이 픽셀 그리드는 체커판처럼 정사각형 배열이며, 상당한 비등방성을 갖는다. 이는 이미지 특성의 외형이 정사각형 그리드와 관련한 방향 함수에 따라 달라지는 것을 의미한다. 이러한 효과가 무시되면 정보는 잃게 되지만, 효과를 적절하게 고려하면 정보를 얻을 수 있다.
Hotbars 파인더
Hotbars 파인더는 가공되지 않은 소스 이미지를 분석하고, 바코드의 방향 및 다른 특성과 함께 바코드가 존재할 확률이 큰 구역의 리스트를 생성한다. 이 파인더는 전체 시스템을 위한 게이트키퍼로 디코드가 시도되어야 할 구역을 결정하게 되며, 따라서 수율과 속도에 지대한 영향을 미치게 된다. 바코드가 파인더에 의해 식별된 구역에 있지 않다면 판독이 불가능하고, 바코드가 포함되어 있지 않은 구역이 식별되면 불필요한 디코드 시도로 인해 시스템 속도가 저하된다. 또한 이미 알고 있는 바와 같이 파인더는 초당 수억 픽셀의 빠른 속도로 도착하는 소스 이미지의 모든 픽셀을 처리하는 유일한 시스템 구성요소이다. 안정성과 속도가 가장 우선시 됨은 자명한 일이다.
바코드를 확인하기 위해 이전의 이미지 기반 리더기가 사용했던 방법은 바코드 확인을 위해 1D 신호를 추출하여 일련의 가상 스캔 라인을 이미지에 저장함으로써 레이저 스캐너를 모방하는 것이다. 적정한 속도를 달성하기 위해 이러한 가상 스캔 라인은 예를 들면 45° 배수보통과 같은 제한된 방향 세트와 제한된 위치 세트로 구성된다. 방대한 이미지 픽셀 대다수가 실행되지 않으며, 수율이 감소되고 오류 모드가 초래되기 쉬운 방법이다.
Hotbars 파인더는 다른 접근방법을 취하고 있다. 전방향 텍스처 분석을 이용해 보다 안정적이고 완벽한 정보를 제공한다. 전방향은 바코드 위치와 상관없이 안정적인 결과를 제공할 수 있음을 의미한다.
텍스처는 한 이미지 주변의 영상 특징의 기하학적인 부분을 뜻한다. 구체적으로는 주변의 바코드 유무를 확인하기 위한 정보를 제공하는 부분을 말한다. Hotbars 파인더에서 이러한 부분은 주변에 병렬 라인이 포함되어 있는 정도를 나타낸다.
주변이 바코드를 포함할 가능성에 대한 평가가 이루어지게 되면 클러스터링 알고리즘은 보다 정확한 영역으로 가능성 있는 주변을 통합시키게 된다. 이러한 영역은 디코드를 시도할 수 있는 최종 세트를 생성하기 위해 분석 및 필터링 된다.
Hotbars 파인더의 시간 예산은 비교적 저렴한 DSP 상에서 소스 이미지 픽셀당 몇 나노 초에 불과하다. 세밀한 명령어 수동 코딩 및 복잡한 메모리 제어로 소스 픽셀 당 겨우 몇몇 프로세서 클럭만으로 Hotbars 파인더를 실행할 수 있다. 위에서 언급한 이미지 분석 가이드라인을 따르며 각각의 모든 픽셀을 검토함으로써 높은 안정성을 얻을 수 있다. 
Hotbars 신호 추출
영역에 대한 바코드를 포함하여 개연성을 확인했다면 디코드 시도가 이뤄진다. 여기에서 기본적인 이미지 분석 동작은 프로젝션 라인이라고 불리는 정해진 라인 방향에 따라 2D 소스 이미지로부터 1D 디지털 신호를 추출하는 것이다. 디코딩의 다른 모든 면에서 이러한 1D 분석이 수반되지만 이미지 분석 동작은 그렇지 않다.
1D 신호 추출은 머신 비전 분야에서 오랜 역사를 가지고 있으며, 이미 구축된 다양한 방법들이 있다. 이러한 방법을 평가하는 4가지 유용한 기준은 다음과 같이 정리된다:
-기하학적 정확성은 1D 신호가 이미지의 기하학적 특성을 충실하게 유지하는 정도를 나타내는 것으로, 이는 바코드의 경우 바의 상대적 간격 및 공간을 의미하며 안정적인 디코딩에 매우 중요하다.
-해상도는 프로젝션 라인을 따라 각각의 바와 이 공간에 있는 작은 크기의 특성들을 적정한 정확도로 재현하는 능력을 나타낸다. 해상도는 부분적으로 1D 신호 샘플 간격에 따라 결정되며, 보다 좁은 간격은 보다 높은 해상도가 필요하다. 하지만 해상도는 이미지 형성 아티팩트에 의해 제한될 수 있다. 특히 움직임이나 불완전한 초점으로 인해 형체가 흐려질 수 있다. 해상도는 1D 신호가 추출되는 동안 흐릿한 형체가 도입됨으로써 제한될 수 있다.
-노이즈 감소는 선형 바코드에 내재하는 리던던시, 즉 일반적으로 바 및 공간을 따라 신호를 평균화하는 방법을 이용함으로써 1D 신호 노이즈를 감소시키는 능력을 나타낸다.
-속도는 1D 신호가 추출될 수 있는 속도, 혹은 동일하게 요구되는 신호 길이의 특성에 따라 이를 수행하는데 필요한 시간을 나타낸다.
이러한 기준 및 Hotbars 신호 추출이 제공하는 혁신적인 성능에 대한 이해도를 돕기 위해 몇몇 기존 방식에 대해 간단히 설명하도록 하겠다.
프로젝션 라인이 픽셀 그리드의 가로 및 세로, 혹은 대각선 방향을 따라 놓여 있는 가장 간단한 케이스의 경우, 1D 신호 추출은 그림 1에서 보여지는 것처럼 이러한 특정 방향을 따라 픽셀 값을 복사함으로써 완성될 수 있다. 이러한 방향에서는 픽셀 간격이 균일하기 때문에 높은 기하학 정확도가 달성된다. 복사를 통해 부가적으로 흐려지는 현상이 도입되지 않기 때문에 해상도는 오직 이미지 형성 및 1D 신호 샘플 중 1픽셀 간격(혹은 대각선 방향에서는 1.4 픽셀 간격)에 의해 제한된다. 여기에서는 신호 평균화가 수행되지 않았기 때문에 노이즈 감소는 없다. 복사는 연산적으로 간단해 빠르지만, 메모리 속도를 제한하게 되면 비수평 라인에 비해 느리다.
일부 노이즈 감소를 제공하기 위해 그림 2처럼 직각으로 교차하는 프로젝션 라인의 픽셀을 평균화함으로써 그림 1의 간단한 사례를 늘려갈 수 있다. 기하학적 정확도 및 해상도는 신호 평균화로 인해 영향을 받지 않으며, 속도는 주로 메모리에서 추가적인 픽셀을 불러와야 하기 때문에 약간 저하된다.
그림 1과 그림 2의 사례는 1D 신호 추출의 기본적인 컨셉과 어느 정도 부합하지만, 프로젝션 라인이 보통은 가로 및 세로, 대각선 방향으로 한정될 수 없기 때문에 바코드 판독에 모두 유용한 것은 아니다. 다른 방향에서 픽셀 그리드는 상호 보완성이 떨어지기 때문에 보다 정교한 기법이 요구된다. 수십 년 동안 사용되어온 방법 중 하나는 일부 바코드 리더기에서 여전히 사용되고 있다. 고안자의 이름을 따서 브레젠험(Bresenham) 라인 팔로잉(Line Following)이라고 불리며, 원래는 컴퓨터 그래픽의 드로잉 라인에 사용되었다. 이 방법은 그림 3에서 보여지는 것처럼 픽셀이 거의 프로젝션 라인을 따라 놓여 있는 식으로 열·컬럼·대각선을 따라 하나의 픽셀 스텝을 만든다.
브렌젠험 라인 팔로잉의 주요한 장점은 연산이 간단해 잠재적으로 빠르다는 것이다. 문제는 메모리 속도가 제한된다는 것. 하지만 가로·세로·대각선 스텝이 각각 프로젝션 라인을 따라 서로 다른 거리를 이동하기 때문에 바와 공간과 관련된 간격이 정확하게 유지되지 않는 1D 신호가 추출된다. 그래서 기하학 정확도가 떨어지는 것. 흐려짐 현상이 도입되지 않아 해상도는 이미지 형성 및 선택된 픽셀의 프로젝션 라인에 따른 간격에 의해서만 제한된다. 노이즈도 감소되지 않는다.
높은 기하학 정확도와 탁월한 노이즈 감소, 적정한 해상도를 제공하기 위해 최신 방법들은 프로젝션 라인이 가로가 되도록 이미지의 일부를 효과적으로 순환시킨다. 이는 그림 2의 간단한 방법에 사용될 수 있다. 일반적으로 정사각형 픽셀 그리드 사이에 있는 지점의 픽셀 값을 예측하기 위해 일부 보간법 형태로 사용된다. 2개의 가장 보편적인 보간 방식은 이방형(Bilinear) 및 정방형(Bicubic) 보간법이다.
보간 방법은 기본적으로 오류가 픽셀 사이즈보다 훨씬 작고 무시될 수 있는 수준의 완벽한 기하학 정확도를 제공한다. 또한 특정 애플리케이션에 적합할 정도로 프로젝션과 직각으로 교차하는 신호를 평균화하여 사용함으로써 노이즈 감소도 탁월하다. 주된 문제는 해상도와 속도이다.
보간 방법은 1D 신호 샘플에 필요한 어떠한 간격이라도 선택할 수 있다. 하나의 픽셀 미만으로 간격을 줄임으로써 해상도는 향상될 수 있을 것 같지만, 보간법은 필연적으로 작은 특성들을 분석하는데 제한 요소가 되는 흐려짐 현상 발생 때문에 그렇지 않다. 사실 보간법은 하나의 픽셀 간격에서도 상당한 흐려짐 현상을 유발한다. 그래서 보간 방법의 해상도는 일반적으로 브레젠험 라인 팔로잉 만큼 좋지 않다.
또한 보간법은 산출하는데 있어 비교적 높은 비용이 들고, 상대적으로 느리다. 정방형 보간법은 이방형 보다는 흐려짐 현상이 적어 다소 뛰어난 해상도를 제공하지만 상당히 느려 거의 사용하지 않는다. Hotbars 이전에는 이방형 보간법이 기하학 정확도와 해상도, 노이즈 감소, 속도의 적절한 균형을 달성할 수 있어 선호되는 최신 방법이었다.
그림 4a는 디코드를 시도하기 위해 추출된 1D 신호에 따른 프로젝션 라인과 모듈(그림 속 모듈은 가장 작은 바 및 간격임) 및 PPM 당 1.5 픽셀의 해상도로 바코드 이미지를 보여주고 있다. 그림 4b는 이방형 보간법을 사용해 얻은 1D 신호를 보여준다. 2D 이미지에 나타나는 모든 바 및 간격은 충실하게 재현되었으며, 성공적으로 디코드가 수행되었다. 그림 5a는 동일한 바코드를 보여주고 있지만, 이미지는 1.2 PPM 해상도이다. 이렇게 낮은 해상도는 보다 넓은 시야각으로 캡처할 수 있지만 그림 5b에서 보여지는 것처럼 이방형 보간법으로 얻은 1D 신호는 더 많은 특성들을 재현하지 못한다. 파란 원에서 보여지는 6개의 바와 간격은 심각하게 악화되었으며, 3개의 노란 원에서는 완전히 손실되었음을 보여준다. 1.2 PPM의 1D 신호는 이방형 보간법을 이용한 디코딩은 안 된다. 그렇다면 어떤 방법을 사용해야 이 이미지에 있는 고충실도의 1D신호를 추출할 수 있는 정보를 확인할 수 있을까?
그림 6은 동일한 프로젝션 라인을 따라 동일한 1.2 PPM 이미지에서 추출된 1D 신호를 보여주고 있다. 하지만 이방형 보간법 대신 Hotbars 분석방법이 사용되었다. 사진에서처럼 특성이 심각하게 악화되거나 손실된 것이 없기 때문에 신호를 디코딩할 수 있다. Hotbars는 근본적으로 다른 보간 방법과 마찬가지로 완벽한 기하학 정확도를 가지고 있고, 더불어 탁월한 노이즈 감소를 달성하지만, 흐려짐 현상은 상당히 적다. 보간 방법은 지속적인 플레인 상에서 회전하는 모델에 기반하고 있지만, 개별 픽셀 그리드는 작은 크기에서는 회전을 정확하게 표현할 수 없으며 신호의 부분적인 흐려짐 현상이 나타난다. Hotbars는 픽셀 그리드 자체의 행동 모델에 대한 수학적 기반을 가지고 있어 이를 통해 흐려짐 현상을 감소시키고 완벽한 정확도와 탁월한 노이즈 감소를 유지할 수 있다. 그림 5b와 그림 6에서 보여지는 명확한 차이는 전적으로 소스 이미지 프로세싱을 위해 사용된 이 방법 때문이다. 바 및 간격을 재현하기 위해 필요한 정보는 심지어 이러한 낮은 해상도에서도 이미지에서 보존되며, Hotbars는 이를 추출할 수도 있다.
Hotbars를 통해 구현한 이러한 정교한 분석은 일반적으로 상당한 비용을 들여야 하며, 머신 비전에서는 가격이 거의 항상 속도와 대등하다. 그렇다면 Hotbars의 분석 비용은 얼마일까? 속도는 프로세서 속도, 하드웨어 가속, 프로그래밍 기술과 같은 많은 요소들에 의해 좌우된다. 이는 Hotbars와 별 관련이 없다. 위의 사례처럼 비교적 저렴한 DSP 상에서 동작하는 이방형 보간법은 신호를 추출하는데 약 200μs가 소요된다. Hotbars의 경우 이 시간이 10μs이다. 보다 높은 해상도를 위해 속도비용을 지불하는 것보다 Hotbars는 약 20배가 더 빠르다!
Hotbars의 엄청난 신호 추출 속도는 최신 DSP 아키텍처와 잘 부합하는 효율적인 새로운 알고리즘을 사용했기 때문이다. 독창성과 효율성은 자체 연산기능 및 메모리에 액세스하는 방법에서 찾아볼 수 있다. Hotbars의 신호 추출 속도는 이전의 가장 간단한 방법보다도 훨씬 더 빠르다. 
Hotbars 활용
Hotbars 기술은 바코드 리더기가 아니라 이에 통합된 이미지 분석을 기반으로 한다. Hotbars 파인더 및 신호 추출의 뛰어난 속도 장점은 기존 시스템에서 만들어진 엔지니어링 트레이드오프를 완벽하게 변화시키고 있다. 바코드 확인 및 1D 신호 추출이 상당히 느리다면, 목표 속도를 달성하기 위해 디코딩 전략에서 많은 지름길을 적용해야만 했다. 하지만 이러한 지름길은 오류로 이어질 수 있고 결국 판독률을 저하시킬 수 있다. 이로 인해 디코딩 알고리즘은 동작 속도와 판독률의 균형을 고려하여 신중하게 디자인되어야만 한다. 기존 방법으로 달성할 수 있었던 균형은 여러 산업용 애플리케이션에는 꽤 충분하지만, 물류·제약·식품·음료 산업에서 볼 수 있는 상당히 어려운 고속 애플리케이션에서는 하이엔드 레이저 스캐너와 경쟁이 되지 않는다.
Hotbars를 통해 코그넥스는 근본적으로 훨씬 더 우수한 고성능 이미지 기반 바코드 리더기를 설계할 수 있었다. 새로운 리더기는 훨씬 더 빨리 바코드를 찾고 디코딩하기 때문에 시스템은 2D 이미지 기반 리더기의 성능을 뛰어넘는 높은 프리젠테이션 속도를 따라잡을 수 있다. 특히 밀리초마다 더 많은 1D 신호를 추출할 수 있는 기능을 디코딩 숏컷을 제거하는데 사용함으로써 오류 모드를 줄이고 판독률을 향상시킨다. 추출된 신호는 일반적으로 더 높은 충실도를 갖기 때문에 불충분한 바코드 디코딩 능력 또한 향상시키며, 낮은 해상도로 객체의 이미지를 수집할 수 있도록 함으로써 보다 넓은 시야각을 지원하는데 사용될 수 있다.
Hotbars를 고휘도 LED 및 리퀴드 렌즈, 메가픽셀 센서를 비롯한 첨단 이미지 형성 기술과 결합시키면 디지털 기술로는 광학 기계장치인 레이저 스캐너에 상응하는 성능을 구현할 수는 없지만 솔리드 스테이트가 실현할 수 있는 첨단 바코드 리더기를 구현할 수 있다. 
