디지털 영상 캡처 기술에 필요한 5가지 요소
해상도·속도·노출 등 총망라
최근 시장에서의 해상도 및 속도 증가에 대한 요구가 디지털 영상 캡처 기술로 이동하고 있다. 아날로그에서 디지털카메라로 시스템을 변경하고자 할 때 고려해야 하는 5가지의 중요한 요소에 대해 알아본다.
자료제공 | Teledyne DASLA(www.teledynedalsa.com)
검사 분야에 필요한 영상의 해상도는 두 가지 요소에 의해 결정된다. 화각(field of view)과 카메라가 문제를 해결할 수 있는 최소한의 크기가 그것이다. 물론 렌즈·조명·기계적 배치와 더불어 시스템을 작동하는 다른 요소들도 중요하다. 하지만 픽셀이라는 요소로 문제를 한정하면 카메라의 특성(characteristics) 외에는 다른 요소들이 끼어들 여지가 없다.
간단한 예를 들어보자. 음료 포장 시스템은 케이스가 잘 밀봉되었는지 확인해야 한다. 구체적으로 카메라가 내용물이 잘 담겨있는지, 그리고 24개의 병에 뚜껑이 잘 부착되었는지 검사한다. 이때 병과 뚜껑은 포장 상자 안에 담겨야 하기 때문에 카메라가 촬영하는 전체 영상 중에서도 아주 적은 영역을 차지하고 있다.
응용프로그램의 패러미터와 이에 필요한 최소 기능을 설정하고 나면 여기에 필요한 카메라의 해상도를 얼추 정의할 수 있다. 케이스를 촬영할 때는 어두운 배경이 대부분이기 때문에 병뚜껑이 두드러질 것이라고 예상할 수 있다. 또한 병뚜껑은 원 모양이기 때문에 영상 역시 두 개의 edge와 그 사이의 span을 포함한 원형 영상으로 표시된다. edge는 영상이 어두운 곳에서 밝은 곳으로, 혹은 밝은 곳에서 어두운 곳으로 전환하는 지점이라고 정의한다. span은 두 edge 사이의 직경 거리이다.
이 시점에서 각각의 지점을 나타내는 픽셀 수를 정의할 필요가 있다. 이 응용프로그램에서는 두 개의 모서리 윤곽을 드러내는 데 각각 3개의 픽셀, 그리고 span을 규명하는 데 4개의 픽셀이면 충분하다. 따라서 25mm 병뚜껑의 이미지를 검사하는 데에는 최소 열 개의 픽셀이 필요하다. 이 계산을 통해 한 개의 픽셀이 물체의 2.5mm씩을 표현함을 알 수 있다.
위에서 발견한 사실을 통해 카메라의 전체 해상도를 알아볼 수 있다. 400mm짜리 물체를 수평 해상도로 촬영 및 표시할 카메라를 선택할 경우, 최소 400/2.5=160픽셀의 수평 해상도를 가진 카메라가 필요하다. 수직 해상도의 경우 250/2.5=100픽셀이 된다. 광학계 시야 내에서 위치가 바뀌는 것을 고려해 각각의 해상도에 10%를 추가하면, 완벽한 최소 카메라 해상도는 약 176×110픽셀이 된다.
만약 이런 해상도를 가진 카메라를 사용하는 경우에 획득할 수 있는 영상은 다음과 같다.
그림 1에서 주변의 어두운 배경에 비해 상대적으로 밝은 픽셀 덩어리가 각각의 병뚜껑을 나타낸다. 이 이미지를 통해서 24개의 병뚜껑이 담겨있음을 알 수 있다. 하지만 이것만으로는 조금 부족하다.
그림 2처럼 640×480 등의 더 높은 해상도를 가진 카메라를 사용할 경우에는 자세한 내용이나 세부 사항을 획득하기에 용이한 영상을 얻을 수 있다. 출력 등의 분야에서는 이를 사용하는 편이 정확하고 편하다.
해상도 증가의 장단점
고해상도 카메라는 더욱 명확한 이미지를 산출함으로써 정확한 분석에 도움을 준다. 하지만 고해상도 카메라에 장점만 있는 것은 아니다. 고해상도 카메라의 단점은 속도가 느리다는 점이다. 디지털카메라는 픽셀 값을 나타내며 디지털 숫자로 된 이미지데이터를 전송하게 된다. 200×100픽셀 해상도를 가진 카메라는 총 2만 픽셀을 탑재하고 있으리라 추측할 수 있으며, 따라서 2만이라는 디지털 수치를 수집 시스템으로 전송해야 한다. 카메라가 25MHz의 데이터 속도로 작동하는 경우 각각의 수치를 전송하는 데에는 40나노초가 걸린다. 이는 한 장의 영상을 전송하는 데에 0.008초가 걸린다는 이야기이며, 동시에 초당 1250프레임을 전송하는 것과 같다.
카메라 해상도를 640×480으로 늘린다면 총 307,200픽셀을 전송하게 된다. 이는 위에 설명한 해상도 대비 약 15배 높은 수치다. 25MHz라는 동일한 데이터 전송률을 적용하면 총 전송시간은 0.012288초 혹은 초당 81.4프레임이라는 결과를 도출한다.
물론 이 수치는 근사치이며, 노출과 셋업 시간이라는 변수를 추가해야 하기 때문에 실제 카메라 프레임률은 다소 느려질 것이다. 하지만 카메라 해상도가 증가하면 이에 비례해 프레임 속도가 감소할 것이라는 사실은 명백하다. 만약 다양한 카메라 출력 형태 및 배치를 통해 프레임률 감소 없이도 카메라 해상도를 높이고자 한다면 시스템 복잡성과 관련 비용이 동시에 증가하게 된다.
속도 및 노출
카메라를 선택할 때에는 물체가 이미지화하는 속도를 반드시 고려해야 한다. 위의 예에서는 물체를 촬영하기 위해 노출하는 시간 동안 이동하지 않았다고 가정했으므로 비교적 간단하고 저렴한 카메라를 사용할 수 있었다. 하지만 모든 경우에서 물체가 이동하지 않는 것은 아니다. 많은 응용사례에서 물체가 이동하고 극히 짧은 시간동안만 정지한다.
멈춰있거나 천천히 움직이는 물체: 정지 혹은 저속으로 이동하는 물체에는 에어리어 어레이 카메라가 적합하다. 이 경우에는 한 번에 모든 지역을 비추어야 하기 때문에 노출시간 동안 물체에 미세한 흔들림이 발생한다. 모션 블러 현상이 그것이다. 이는 노출시간을 줄이거나 스트로브 조명을 사용해 조절 및 제어할 수 있다.
고속으로 이동하는 물체: 움직이는 물체에 에어리어 어레이 카메라를 사용할 경우에는 몇 가지 사항에 주의해야 한다. 물체의 운동량과 함께 해상도와 노출시간에도 주의를 기울여야 한다. 에어리어 어레이 카메라는 물체의 가장 작은 부분을 하나의 픽셀로 표시하기 때문이다. 움직이는 물체를 촬영할 때 경험에 근거한 방법을 설명하자면, 노출을 물체가 1픽셀을 이동하는 속도보다 빨리 발생시켜야 한다.
물체가 1cm/초 속도로 이동하고 있으며 물체 해상도가 이미 1pixel/mm로 설정된 상태에서 이를 촬영하고자 할 경우, 필요한 절대최대노출시간(absolute maximun exposure time)은 (1/10)/초가 된다. 하지만 이 경우 어느 정도의 블러 현상이 발생할 수 있다. 최대노출시간을 적용할 경우 카메라의 이미지센서의 1픽셀만큼 물체가 이동한 꼴이 되기 때문이다. 이 경우에는 반 개의 화소 안에 물체를 유지할 수 있도록 최대 수치보다 더 빠르게, 약 (1/20)/초 가량의 속도로 노출시간을 설정하는 것이 바람직하다. 물체가 1cm/초 속도로 이동하는 경우 1픽셀/마이크로미터 해상도를 갖게 되며, 초당 1/10000의 최대노출이 필요하다. 노출을 얼마나 빠르게 설정할 수 있는지는 카메라와 어떤 장비를 함께 사용하는지에 따라 달라진다. 사용자는 물체에 충분한 조명을 조사함으로써 좋은 영상을 얻을 수 있다.
움직이는 물체에 짧은 노출을 적용하고자 때 사용할 수 있는 추가적 방법이 있다. 매우 짧은 노출시간 기능이 없는 카메라로 이를 달성하고자 한다면 셔터 혹은 스트로브 조명을 사용하면 된다. 응용프로그램이 단일 출력 카메라의 기능을 뛰어넘는 속도를 필요로 할 경우 다중 출력 카메라를 도입할 수도 있다.
프레임률(프레임 속도)
카메라의 프레임률(frame rate)이란 카메라가 미리 정해진 시간 내에 수집 시스템에 보낼 수 있는 프레임 숫자를 의미한다. 일반적으로 숫자/초 혹은 fps라는 형식으로 표현한다. 예를 들어, 640×480의 센서 해상도를 가진 카메라는 초당 50프레임의(50fps) 최대 프레임률을 갖게 된다. 따라서 이 카메라는 노출에 맞추어 1프레임을 전송하고자 할 때 20밀리초가 소요된다.
한편 특정한 카메라는 현재 노출값을 판독하는 동안 그 다음의 노출을 취할 수 없다. 그렇기 때문에 영상을 취득하지 않는 노출과 노출 사이에 일정한 시간이 필요하다. 하지만 다른 종류의 카메라는 한 영상을 획득하는 동안 다음 노출을 분석할 수 있고, 따라서 카메라가 이동하는 물체를 판독하는 시간과 방법에 대해 고려해야 한다. 또한 노출이 불가능한 경우를 고려해 프레임과 프레임 사이에 일정한 시간을 두어야 한다.
스펙트럼 응답 및 민감성
전자 센서를 탑재하고 있는 모든 디지털카메라는 빛에너지에 민감하다. 카메라가 가지고 있는 빛 에너지는 일반적으로 거의 400나노미터부터 1000나노미터를 살짝 넘는 범위 의 파장에 민감하다. 그런가하면 일부 기종은 400나노미터 이하의 자외선 스펙트럼에 민감하며, 다른 기종은 1000나노미터 이상의 적외선 스펙트럼에 민감하다.
한편, 물체에서 유출된 빛의 특정 파장을 분리하고 해당 파장 내에서 카메라의 특성을 정의하는 것이 바람직한 경우도 있다. 이 경우에는 필터를 활용해 원치 않는 파장을 조정할 수 있다. 하지만 사용자가 원하는 영역대의 파장에 카메라를 반응시키는 법을 아는 것이 더욱 중요하다.
카메라의 민감성(responsiveness)은 고정된 노출에 얼마나 민감한지를 정의한다. 카메라 민감성은 LUX 혹은 DN/(nJ/cm2)로 정의할 수 있다. 이 중 LUX는 영상 엔지니어들 사이에 일반적인 용어로 통하는데, 가시광선 범위에서 광도 단위로 감도를 정의하는 데 사용한다. 반면 DN/(nJ/cm2)는 가시광선의 응답을 제한하지 않는 방사 측정 표현법을 쓴다. 일반적으로 두 용어는 카메라가 빛에 반응하는 방법을 나타낸다. 방사 측정은 ×DN/(nJ/cm2) 방식으로 표현한다. 1nJ/cm2 노출의 경우, 카메라는 ×DN(디지털 숫자, 우리에겐 그레이스케일로 유명하다)의 형태로 픽셀 데이터를 출력한다.
게인은 다양한 수준의 민감성을 제공하는 일부 카메라에서 사용할 수 있는 기능이다. 이를 사용할 때에는 몇 가지 주의사항이 있다. 우선 게인 설정은 카메라의 민감성에 대해 명기하고 있어야 한다. 또한 이를 사용하려는 사용자는 카메라가 높은 게인에서 높은 민감성을 제공한다 하더라도 노이즈가 증가하면 다이내믹레인지 감소로 이어진다는 사실에 주의해야 한다.
비트 깊이(Bit Depth)
디지털 카메라는 디지털 데이터 혹은 픽셀 값을 생성한다. 디지털로 이루어진 이 데이터는 각 픽셀 당 특정한 숫자의 비트로 이루어져있다. 이를 픽셀 비트 깊이(Pixel Bit Depth)라고 한다. 이 비트 깊이는 일반적으로 8부터 16비트 사이의 범위이다. 흑백 카메라는 비트 심도가 흑색과 백색 사이의 그레이 레벨에 의해 정의된다. 픽셀 값이 0인 경우에는 100% 흑색이고, 255(8비트 카메라의 경우)는 100% 흰색이다. 0부터 255 사이의 숫자는 회색 음영을 의미하며, 0에 가까울수록 어두운 회색을 띠고 255에 가까울수록 흰색과 흡사한 회색을 띤다. 10비트 데이터는 1024개의 회색 음영을 생성하며 12비트 데이터는 4096개의 회색 음영을 만든다.
응용프로그램은 그레이스케일이 필요한지, 질이 좋아야 하는지 아니면 거칠어야 하는지를 결정해야 한다. 머신비전 시스템은 일반적으로 8비트 픽셀을 사용하고 있지만 점차 10비트 혹은 12비트로 옮겨가는 추세다. 데이터를 전송하는 데 더 많은 바이트가 필요하기 때문이다. 픽셀 당 2바이트가 필요하기 때문에 시스템 속도 또한 줄어들고 있다. 하지만 모든 비트가 전부 중요한 것은 아니다. 높은 비트는 통합 시스템의 복잡성을 높이기만 하는 애물단지가 될 수 있다. 높은 비트 깊이는 큰 케이블을 필요로 하기 때문이다. 카메라가 다수의 출력(multiple output) 방식을 채택했을 때 특히 그렇다.
