라인 스캔 조명의 최적화 비전 시스템

고품질 조명은 비전 시스템에서 성공의 핵심이다.
조명을 최적화하는 것은 검사의 품질, 속도 및 신뢰성을 극대화 하기 위해 중요하다. 이것은 고속, 고해상도 라인 스캔 용도에서 특히 요구된다. 이 글에서는 조명 기술 및 방법을 검토하고 또한 라인 스캔 비전 시스템에서 최적의 성능을 달성하기 위한 방법을 응용 사례를 통해 보여준다.

라인 스캔 애플리케이션이란 무엇인가

라인 스캔 애플리케이션은 1차원(1D) 라인 스캔 카메라를 이용한 머신 비전 애플리케이션으로 정의된다. 기본적으로 라인 스캔 카메라는 2차원(2D) 매트릭스와는 대조적으로 직선으로 배열된 센서를 가지고 있다는 점에서 2D스캔 카메라와 다르다.

2D 이미지는 대상이 한 줄씩 이동할 때 마다 촬상하는 1차원 카메라에 의해 구현된다. 레일 검사와 같은 일부 애플리케이션에서는 2D 이미지를 만들어 내는 것이 바로 카메라의 역학이기는 하지만 이런 유형의 시스템은 제조 산업에 있어서는 그다지 일반적이지는 않다.

라인 스캔 애플리케이션의 가장 일반적인 유형은 웹(Web, Roll to Roll Processing) 공정이고 이것은 종이, 호일, 필름과 같은 소재를 만들도록 개별적인 큰 부품을 고해상도로 이미징하는 분야이다. 이러한 웹 공정은 매우 빠른 속도로 작동되며 종종 24시간 운영하고 있다. 신뢰성이 높고 유지 보수가 적은 조명은 출력물의 품질을 유지하고 다운 타임을 방지하는데 큰 역할을 한다.

정해진 비용에서 라인 스캔 카메라는 2D 스캔 카메라 보다 훨씬 높은 해상도의 이미지를 제공하는 것이 가능하다. 이러한 이유로 라인 스캔은 움직이는 제품에 있어 해상도 결함을 확인할 필요가 있을 때 흔히 선택되는 비전 시스템이다.
이러한 유형의 응용프로그램의 예는 태양전지산업에서 찾아 볼 수 있고 그때 실리콘 웨이퍼상의 마이크로 크랙(균열)과 폐색(閉塞)에 대한 검사를 수행한다. 고해상도는 1차원 센서 상에 놓인 픽셀들의 밀도(크로스 웹 해상도) 및 작동하는 카메라의 라인 레이트(다운 웹 해상도)에 의해 획득된다.
라인 레이트는 짧은 노출 시간을 요하는 높은 주파수가 일반적이기 때문에 기존의 2D 스캔 시스템 보다 많은 빛을 필요로 한다.

또한 라인 스캔 기술은 원통형 물체의 촬상에 사용될 수 있다. 카메라가 이미지 라인을 획득할 수 있도록 대상물은 회전하게 된다. 생성 된 2차원 화상은 비전 시스템으로 검사한다. 이 유형의 시스템은 일반적으로 음식 & 음료 및 제약 산업에서 최종 라벨 검사와 같은 특수한 애플리케이션에 적용된다.

라인 스캔 비전 시스템은 제한된 공간에서 사용된다. 특히 비전 시스템이 기존의 웹 생산라인에 추가로 장착되는 특정 애플리케이션에서는 공간적 제약이 조명장치의 크기가 결정적인 요소로 작용한다.

조명 기술의 개요

지난 10년 동안 라인 스캔 조명에 사용되는 기술에 급격한 변화가 있었다. EMVA(유럽 머신비전협회)의 최근 조사에서, 머신 비전 조명은 현재 ‘전체적으로 대분분 LED 조명으로 이루어지고 있다’라는 사실에 주목하고 있다. 보고서는 또한 ‘과거의 형광등’에 대한 언급을 하고 있고, 광섬유 조명은 이제 틈새 시장임을 시사한다. LED 조명은 머신 비전 시장에서 분명하게 우위를 차지하고 있다.

형광조명 기술
형광조명은 저비용의 기술이다. 그러나 일반적으로 경제적인 이점보다 단점이 더 크다. 형광등은 상대적으로 낮은 출력 강도로 인해 고속 애플리케이션에 적합하지 않다. 형광등의 색온도는 일관성 없고 사용기간 동안 변한다. 이것으로 인해 주기적으로 교정하고 유지 교체를 필요로 하는 비전 시스템이 되어 버린다.

광섬유 전달 할로겐(FDH)
예전에는 광섬유 전달 할로겐이 머신 비전 시스템에 사용되는 조명이었다. FDH 시스템의 주요 단점은 관리하기 힘들고 매우 뜨겁다는 것이다. FDH 시스템은 광섬유 유리 헤드로와 분리되는 큰 라이트소스가 필요하다. FDH 시스템은 강도가 세게 구동이 되면 수명이 (<3,000시간) 단축되었다. 또한, FDH 강도 변화는 비전 시스템에 문제가 될 수 있다.

발광 다이오드 (LED)
LED 조명은 현재의 라인 스캔 애플리케이션의 대부분에 사용되는 기술이다. 제대로 설계된 LED 라인 조명은 고휘도, 고수명 및 일관성 있는 안정된 광 출력을 제공한다.
LED의 사용기간 동안 휘도는 일정하게 유지하며, 스

펙트럼의 출력이 매우 안정적이다. 이는 비전 시스템의 조명이 수명 내에서 보다 일관적이게 동작하는 것을 의미한다. 비전 시스템에 사용할 LED 라인 조명을 고려할 때 출력이나 기대 수명과 성능에 있어 중대한 차이가 있을 수 있음에 유의해야 한다. 조명기의 성능은 조명기의 설계 및 제조 능력에 따라 달라진다.

ProPhotonix 제품은 칩 온 보드(COB) 기술을 사용하여 설계된다. 즉 LED 배열을 기판과 직접적인 접촉을 하도록 LED 칩을 장착한다. 이것은 LED 칩이 최대한으로 열을 방출하고 수명을 최대화 할 수 있도록 기판과 열효율적으로 배치된다는 것을 의미한다.

또한 베어 칩 LED 자체의 작은 크기 때문에 칩 온 보드 기술은 표면 실장 기술(SMT)보다 훨씬 더 높은 패킹 밀도가 가능하다. 결과적으로 이것은 높은 휘도와 큰 균일성을 가져 온다. ProPhotonix의 COBRA Slim 솔루션은 전체적으로 칩 온 보드 기술을 사용한다.

라인 스캔 애플리케이션을 위한 조명 기술
아래 사진에서 설명하는 것과 같이 일반적인 라인 스캔 조명방법에서 사용되는 여러 가지 테크닉이 존재한다.

1. 전면 조명
‘전면 조명’이라는 용어는 카메라와 광원이 대상의 같은 면을 바라보는 애플리케이션이라 할 수 있다. 조명 요구 사항 중에서 빛의 휘도가 가장 중요하다. 조명의 휘도는 비전 시스템의 속도를 결정할 수 있으며, 주어진 라인 속도 내에서 최적의 해상도가 이루어질 수 있도록 충분해야 한다. 최적 이하의 휘도는 요구되는 해상도를 달성하기 위해 동작속도가 늦어지는 원인이 되고 생산률의 저하를 초래한다.

①브라이트 필드 조명
전면 조명 애플리케이션 내에서 브라이트 필드 조명은 대상의 빛이 균일하게 반사되어 카메라에 반영되는 조명이다. 일반적으로 불량부분은 이미지의 어두운 부분으로 나타난다. 대상물이 확산되어 빛을 반사하는, 즉 비 광택 대상물에서 브라이트 필드 조명이 가장 자주 사용된다.

브라이트 필드 애플리케이션의 전형적인 예는 직물 검사이다. 이러한 시스템은 직물의 실 사이에서 미세한 색깔변화, 짜임새를 살펴보거나 바느질 상태를 검사하기 위해 사용된다. 이러한 애플리케이션에서는 이미지에 대한 대비를 최대화하는 것이 중요하다. 색상 및 균일성은 고품질의 이미지를 제공하는 데 있어 중요한 역할을 한다.

이러한 시스템은 조명에 대한 얼 라인 정밀도 및 각도 균일도 등이 크게 요구된다. 특히 이것은 결함 크기와 카메라 픽셀 크기가 작아지게 됨에 따라 두드러진다. 다크 필드 조명에서 조명의 폼 팩터는 웹 생산라인에서 낮은 각도로 위치할 수 있도록 가는 윤곽선을 갖는 게 특히 중요하다. 조명의 이러한 사용방법은 표면 결함을 찾는 유리검사에 사용되고 있고 이 경우 표면에 상처가 있으면 빛이 산란된다.

 ③동축 조명
동축 조명은 빔 스플리터가 웹의 전체 폭을 조명해야 하기 때문에 보편적으로 라인 스캔 애플리케이션에서 사용되지는 않는다. 그러나 PCB 검사와 같은 일부 검사에서는 사용되고 있다.
이입 PCB는 다양한 높이의 표면이 있다. 조명이 카메라 축과 벗어나 있으면 높이가 높은 부품들이 낮은 부품 위쪽으로 그림자를 만든다. 동축 조명은 카메라가 향하는 모든 표면이 균일하게 조명을 받도록 하며, 이미지에서 과도하게 밝은 부분이나 그림자가 없도록 한다.

조명이 카메라의 아주 가까이에 배치 될 수 있기 때문에 이곳에서는 좁은 폼 팩터가 유리하다.

2. 백라이트
백라이트 시스템에서 카메라와 조명은 대상물을 두고 서로 반대편에 있다. 카메라는 대상 물질을 통해 직접 빛을 본다. 여기에, 애플리케이션은 기판에 작은 구멍을 검출 하는 것에서 부터 불투명의 질적인 측정에 이르기까지 다양하게 존재한다.
백라이트 애플리케이션의 조명에 대한 요구 사항은 검사 재료의 특성에 따라 다양하다. 두 가지 주요한 조명의 특성은 휘도와 균일성이다.

매우 투명한 재료에 있어서 빛의 대부분이 재료를 통과하여 카메라로 들어가기 때문에 휘도는 그다지 중요하지 않다. 그러나 카메라는 유효하게 빛의 구조를 보기 때문에 균일성이 매우 중요하다. 면(綿) 합성물과 같은 고밀도의 재료에 대해서는 상대적으로 정반대가 된다. 이 경우에 거의 빛이 카메라에 도달하지 않기 때문에 카메라는 휘도가 가장 중요하다. 왜냐하면 카메라에 닿는 빛이 거의 없기 때문에 광원의 균일성이 그다지 중요하지 않다.

대부분의 애플리케이션은 양극단 사이에 있기 때문에, 정확한 균형을 찾아내기 위한 조명을 제어하고 최적화 할 수 있는 능력이 매우 중요하다.

파장

라인 스캔 이미징 애플리케이션은 전통적으로 흑백(단색) 카메라를 사용한다. 흑백 카메라를 사용하는 경우, 사용자는 관심 있는 특징을 최대한의 명암대비로 담아내려고 한다.

검사 중인 재료의 색상이 불변하고 넓은 스펙트럼 반응을 보인다면, 해결과제는 이미지의 대비(명암)와 빛 속에서의 LED의 효율 등을 최적화하면서 출력 파워와 카메라의 감도 사이의 상호 보완적인 균형을 잡아야 한다.
흑백 광원은 색수차(色收差)가 감소되기 때문에 유리하다. 검사 중 재료의 색깔이 변하는 경우에는 흑백 광원은 대상 재료의 반사 특성에 따라 휘도와 명암의 다양한 레벨을 생성하게 된다(최악의 경우 일부 기능이 보이지 않을지도 모른다). 광대역 백색 광원을 사용하면 문제를 완화하는 데 도움이 된다.

컬러 라인 스캔 카메라를 사용하는 경우에는 백색 라인 광을 사용할 수 있다. 여기에서 문제는 이미지에 유리한 색상을 재현하는 양질의 스펙트럼을 갖는 것이다. 스펙트럼 일관성과 안정성은 검사 공정의 일관성을 보장하기 위해 중요하다.
일부 재료는 가시광선을 반사하거나 전송하지 않는다. 이러한 경우에는 가시광선 스펙트럼을 벗어나는 파장으로 실리콘 웨이퍼 중 내부 결함을 검사하는 적외선 감도 카메라 (일반적으로 InGaAs) 등과 함께 병용된다.

다른 응용 프로그램은 형광 기반 측정에 의존하고 있다. 여기에 두 가지 고려 사항이 있다.
첫째, 최적의 파장은 형광 활성제의 흡수 피크와 밀접하게 될 수 있어야 검사 대상 물질을 활성화한다.
둘째, 파장은 형광 여기(勵起) 스펙트럼과 중복되지 않도록 충분히 좁힐 필요가 있다.
이러한 응용프로그램에서는 UV 빛은 종종 여기 원으로 사용된다.

특수 전자 기술

라인 스캔 이미지는 특정 시간 내에 카메라에 의해 획득된 여러 라인으로 구성되어 있다. 원칙적으로, 조명은 각각의 모든 라인의 획득을 위해 변경 될 수 있다. 이 기술은 카메라와 동기화된 빛에 대해 빠르고 정확한 컨트롤이 필요하다. 빛의 실효 휘도는 조명 타이밍을 변화시킴으로써 제어할 수 있고, 수많은 다양한 빛은 다른 각도에서 다른 라인 이미지를 포착하는 데 사용할 수 있다.

ProPhotonix COBRA Slim 시리즈는 카메라 프레임에 빛 플래시를 동기화할 수 있도록 플래시 기능을 갖추고 있다. 이것은 카메라의 노출이나 게인을 조정하지 않고 프레임 단위로 영상의 휘도 제어를 제공한다.
주요 검토 사항은 LED 라인 조명을 선택할 때

라인 스캔 비전 시스템 조명의 최적화를 통해 시스템의 속도, 정확성 및 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다. LED는 현재 라인 스캔 조명을 위해 선택하는 기술이지만, 그 설계 및 제조의 품질 때문에 LED 제품의 성능에 상당한 차이가 있다. 라인 스캔 영상의 주요 고려 사항은 선택된 조명 기술에 따라 달라진다.

폼 팩터, 휘도, 균일성, 파장 및 전자 기능은 모든 주요 고려 사항이 될 수 있다.
ProPhotonix의 COBRA Slim 시리즈는 광범위한 애플리케이션 전반에 걸쳐 라인 스캔 조명에서 10년 이상의 경험에서 온 결과이다. 어떤 파장에서도 사용이 가능하고 시장을 선도하는 휘도와 우수한 균일성을 제공하기 위해 얇고, 모듈화 된 폼 팩터는 칩 온 보드 기술이 결합되었다.

자료제공 | (주)이오비스(www.iovis.co.kr)

하이테크

MIT, 인간 신경망과 유사한 컴퓨터 시각 기술 개발

MIT의 과학자들이 마침내 영장류와 비슷한 수준으로 사물을 인식할 수 있는 컴퓨터 네트워크를 개발했다. 그 동안 컴퓨터 연구원들은 원숭이의 시각인지 능력과 비등한 정도의 컴퓨터 모델을 구축하기 위해 고군분투했다. 그리고 마침내 MIT 뉴럴 네트워크 연구진은 그 목표를 달성했다고 발표했다.

인간의 신경망과 유사한 네트워크에 기반한 새로운 컴퓨터 모델은 기존보다 빅데이터를 좀 더 효율적으로, 좀 더 정확하게 풀어낼 수 있기 때문에 사물인터넷과 로봇 공학 산업의 발전에 크게 기여할 것으로 보인다. MIT의 맥고번 인스티튜트(McGovern Institute)에서 박사 후 과정을 밟고 있는 찰스 카듀 연구원은 “이 기술은 향후 강력한 인공지능 개발에 기여하는 것은 물론, 시각 장애를 앓고 있는 이들을 위해 활용될 것”이라고 강조했다.
MIT 과학자들은 “앞으로의 계획은 움직임을 추적하고 3차원 사물을 인식할 수 있는 기술을 개발하는 것”이라고 설명했다.

자료출처 | 아이티월드(www.itworld.co.kr)