애플리케이션에 적합한 컬러 머신비전의 이해
컬러 비전 시스템 선택에 고려사항
온 세상을 회색조로만 볼 수 있다고 상상해 보면 상당히 많은 것들이 시야에서 감춰질 것이다. 컬러는 보다 세밀한 세상을 보여줄 수 있고 머신비전 기술에서 중요한 부분을 차지하며 컬러 이미징은 생산 라인에서 여러 가지 검사의 질적 측면과 안정성에 영향을 주는 주요 정보를 제공한다. 이 글에서는 그레이 스케일과 컬러 비전 기술 간의 차이, 컬러 비전 시스템을 이용하기 가장 적합한 애플리케이션, 각 분야에 사용가능한 컬러 툴 종류를 쉽게 이해할 수 있도록 안내한다.
출처 | 코그넥스(www.cognex.com)
머신비전 컬러 검사의 발전
비전 시스템이 그레이 스케일 이미지를 캡처할 경우 0~255 범위의 회색음영 중에서 선택한 단일 그레이 스케일 값을 기준으로 평가결정을 내리게 된다. 비전 시스템이 컬러 이미지를 캡처할 경우 그레이 스케일 이미지보다 3배 더 많은 데이터를 확보하게 된다.
그렇다면 대부분의 사용자가 컬러 검사를 채택하지 않은 이유는 무엇인가? 과거에는 머신비전 시스템 사용자에게 있어 컬러 이미지 처리가 까다롭고 속도가 더뎠을 뿐만 아니라 고가의 비용이 드는 기술이었기 때문이다.
그러나 현재 머신비전 기술, 이미징 처리 소프트웨어 및 검사툴의 진보덕분에 보다 쉽고 빠르며 경제적으로 컬러 이미지를 처리할 수 있다. 컬러 검사가 전보다 손쉽게 접근할 수 있는 옵션이라면 언제, 그리고 왜 컬러 비전 시스템 사용을 고려해야 할까?
비전 팁
미국 색채협의회(Intersociety Color Council)는 색을 색공간으로 분류하는 범용 색언어를 고안했다. 이러한 3차원 좌표 시스템은 색을 양적으로 정의한다. 컬러 머신비전은 주로 RGB 및 HSI의 두 가지 표준 색공간 정의를 사용한다.
RGB 색공간은 모든 색을 적색(R), 녹색(G), 청색(B)의 혼합으로 나타낸다. 일반적으로 RGB 값은 0~255 사이의 3개 정수를 사용하여 기술되며, 이 값은 적색, 녹색, 청색 빛의 세기를 나타낸다. 적절한 RGB 빛의 세기 조합을 사용하여 검정색과 흰색 사이에 여러 가지의 색을 만들 수 있다.
다른 일반적인 색 모델에서 HSI 공간은 색조(H), 채도(S), 세기(I)로 분류된다. 색조는 순수색상을 채도는 색상대비 정도를 세기는 색의 밝기를 지칭한다. 사람의 눈으로 색을 보는 방식을 기준으로 고안된 HSI 색공간은 간혹 RGB 색상 모델보다 더 직관적인 것으로 간주된다.
RGB 및 HSI 픽셀 값 비교표와 같이 두 색공간 모두 원근 공간에 0~255 값을 포함한다. HST 색공간에서 적색, 녹색, 청색을 결정하는 세기의 변화는 색조에서만 나타난다.
컬러 사용시기와 이유
기존의 그레이 스케일 머신비전 기술은 0~255 범위의 회색음영을 기반으로 결정을 내리기 때문에 컬러에 민감하지 않은 대부분의 부품을 검사할 때는 충분한 작업을 수행할 수 있었고 부품이나 제품에 컬러가 존재하는 경우라도 컬러는 검사분야에 영향을 미치는 요인이 아닐 수 있었다.
그러나 검사가 ‘이 부품의 색이 올바른가?’ 또는 ‘어떤 제품이 주황색이고 어떤 제품이 녹색인가?’라는 평가를 내려야할 때, 혹은 부품검사가 색 차이에 중점을 둘 경우 그레이 스케일 머신비전 기술은 대부분의 경우에서 안정적인 결과를 제공하지 못하며 때로는 검사가 불가능하기도 한다.
제조업체에서는 컬러 머신비전을 이용하여 3가지 주요 비전 분야의 문제를 해결한다.
1) 부품 정렬
뚜껑, 용기, 정제 약품 등과 같은 경우 종종 색상이 유일한 분류 특성이다.
2) 컬러인식 및 매칭
사람이 검사할 경우 색상조합에 대해 종종 착각하는 경우가 발생하지만 컬러 비전 도구의 경우 컬러의 일관성을 모니터링하는 등 높은 신뢰도로 그 차이를 구분한다.
3) 어셈블리 검증 및 검사
부품이 매우 작을 때나 문자열, 바코드와 같은 표시가 쉽게 보이지 않을 때에 어셈블리 작업중 올바른 부품이 사용되었는지 파악하기가 쉽지 않다. 이 경우 정확히 부품을 식별하여 부품이 올바로 조립되었는지 판별하기 위해서 색상을 이용할 수 있다.
비전 팁
16비트 컬러의 경우 시스템이 65,000 종류의 개별 색상을 인식할 수 있는데 대부분의 애플리케이션에 충분히 적용할 수 있다. 그러나 색상변화가 매우 미묘하게 발생하는 애플리케이션의 경우 사람의 눈이 느낄 수 있는 것보다도 더 많은 1천 6백만개의 색상을 인식할 수 있는 보다 민감도가 높은 24비트 컬러 해상도가 필요할 수도 있다.
컬러 모델 툴
많은 소비자 제품에서 컬러는 동일제품의 여러 스타일을 구분짓는 유일한 특징에 해당한다. 일례로 적절한 메이크업 블러시 컬러가 해당하는 패키지에 정확히 배치되었는지를 확인하고자 하는 제조업체가 있다. 블러시는 여러 가지 컬러의 패치워크로 이루어져 있어 각 색상이 다른 블러시 제품에 나타나기 때문에 컬러를 식별하는 것이 까다롭다. 이 제조업체는 컬러 조합을 단일 부품 컬러로 식별하는 간단한 방법을 필요로 할 것이다.
코그넥스 컬러 추출 툴은 선택한 관심영역의 각 픽셀을 하나의 컬러로 간주하여 라이브러리에 있는 각 컬러 그룹에 매치시킨다. 이 툴은 각 컬러 그룹에 대해 일치한 픽셀을 선택 및 산정하여 일치한 픽셀 중 가장 높은 픽셀을 가진 컬러 그룹을 식별된 컬러로 선택한다. 컬러 추출 도구를 통해 동시에 추출할 여러 색상 조합을 적용할 수도 있다.
애플리케이션 예
자동차
보통의 자동차 한 대에는 20,000개가 넘는 부품이 사용된다. 자동차 업계는 머신비전 기술을 이용하여 브레이크 패드, 전장부품, 에어백 등과 같은 다양한 부품을 검사한다.
자동차 제조에 사용되는 접착제는 색상으로 구분된다. 올바른 종류와 정확한 양의 접착제가 부품에 적용되었는지 검사하는 작업은 과거 수작업으로 이루어졌으나 이제는 컬러 비전 기술로 충분히 검사를 수행할 수 있다. 접착 비드가 존재하는지 또는 완전한지 여부는 표준 카메라를 사용하여 판별할 수 있으나 올바른 종류의 접착제가 사용되었는지 여부를 확인하는 작업에는 컬러 비전 시스템이 필요하다.
제약산업
제약 업계에서는 종류, 제형, 강도, 브랜드 등을 나타내기 위해 제품과 포장재가 색으로 구분된다. 제약 제조업체에서는 적합한 포장재에 올바른 제품이 담겼음을 보장하기 위해 안정성 검사를 수행해야 한다. 일반적인 컬러 적용분야는 블리스터팩에 올바른 캡슐이 포함되었는지를 검사하는 것이고 많은 경우에서 유일한 차이점은 태블릿 또는 캡슐의 색상이다.
컬러 추출 툴을 사용하면 전체 블리스터팩을 검사하여 매크로 수준에서 올바른 컬러 강도가 존재하는지를 확인할 수 있다. 예상 범위에 속하지 않을 경우 각 블리스터팩을 개별적으로 검사하여 문제가 발생한 지점을 정확히 파악할 수 있다.
또는 공정에서 컬러 혼합이 문제가 되지 않을 경우에는 표준 비전 시스템으로 패키지 안에서 전체 캡슐의 존재 유무를 식별할 수 있다. 색상에 뚜렷한 차이가 없을 때에는 누락된 품목을 검사하거나 패키지의 그래픽 요소를 검출하기 위해서 컬러 시스템이 필요하지는 않다.
컬러 툴
코그넥스의 컬러 매칭 툴은 선택한 관심영역에서 모든 컬러 픽셀의 평균을 계산하여 라이브러리에 있는 인식된 컬러와 비교한 후 두 컬러 간의 차이를 계산하여 가정 적은 차이를 갖는 색을 식별된 컬러로 선택한다. 컬러 매칭은 한 번에 하나의 색상만 확인하는 컬러정렬 또는 컬러 모니터링 분야에 가장 적합하다.
이 툴은 미묘한 색상차를 해석하면서 동일한 제품에 사용된 부품들 사이의 정확한 컬러매칭을 수행한다. 예를 들어 흰색 계열의 경우 흰색, 회색조가 도는 흰색, 샴페인색, 진주색, 크림색 등의 색조가 인식된다.
식음료 산업
식품 및 음료산업의 경우 신선도와 적절한 가공 또는 포장 검증상태를 나타내는 데 있어 믿을 수 있는 지표로 이용되는 이유로 컬러가 중요한 역할을 담당한다.
일례로 4가지 색상의 마개는 서로 다른 제품이나 향을 나타낸다. 제조업체는 용기에 배치하기 전에 적절한 색상이 존재하는지를 확인해야 한다. 색이 다를지라도 몇몇 색은 매우 유사하게 보이므로 제품 안전성 측면에서 매우 정확한 컬러식별이 필요하다.
이와 대조적으로 검사작업이 마개가 올바른 방향으로 되어 있는지에만 중점을 둘 경우에는 그레이 스케일 비전 시스템으로 배치 전 마개의 방향을 충분히 확인할 수 있다.
요약
이와 같은 예에서 알 수 있듯이 컬러 이미지를 캡처하면 컬러 검층, 매칭, 정렬 및 검사 분야에서 머신비전 애플리케이션의 유연성과 성능을 개선할 수 있다. 현재 컬러 비전 툴이 정밀도, 신뢰도, 사용상의 용이함 등에서 많은 발전을 거듭한 결과 컬러 비전 시스템은 생산성을 향상시킬 수 있는 실용적이고 경제적인 수단으로 진화하였다.
