색상 검사가 쉬워진다.
컬러 검사 설정에 대한 배경 정보
글│Michael Steinicke(Baumer Product Manager)
산업용 화상 처리에서 색상 검사 작업에 관한 한 보통 색상 측정은 우선적이지 않다. 특히 매우 유리하게 가격이 책정된 비전 센서를 배치하는 곳에서는 그러하다. 대신, 적절한 색상이 대상물에 각각 올바른 위치에 존재하고 있는지 여부를 확인하는데 더 치중한다. 3D 매개 변수의 형태에 있어 색상은 다소 복잡하고, 색상 차별화를 위한 쉬운 해결책을 찾기가 어려울 때도 있다. 이 글은 하나의 예로서 색상 검사에 있어 간편하고 비용 효율적인 방법을 찾기 위해 VeriSensⓇ 비전 센서를 통해 색상 검사 설정에 대해 알아보기로 한다.
이미지 처리 색상의 복잡성
왜 색상 매개 변수는 복잡한가?
산업용 화상 처리는 일반적으로 제공된 광학 정보를 충분히 이용하지 않는다. 많은 응용 프로그램은 절대적인 필요성이 없으면 색상을 중요시하지 않는다. 색상 정보는 많은 이점을 제공하는데, 무엇보다 다른 물체들 사이에서 유사한 대상들을 선명하게 차별화 할 수 있다. 그런데 왜 색상은 많은 응용 프로그램에서 관련성이 적은가?
컨투어 및 그레이 스케일 기반의 영상 처리는 계조, 개수, 위치 등 각각 하나의 2차원 파라미터를 이용하는 반면 사용자 인터페이스는 일종의 슬라이더 역할을 한다.
예를 들어 하나의 슬라이더는 3개 이상의 대상물은 인정할 수 없다고 정의하고 있다. 두 개의 슬라이더는 최소 및 최대 한도를 설정하고 기능 점검에 상응하도록 허용한다.
그러나, 매개변수 ‘색상’은 슬라이더나 또는 다른 차원의 그래픽 유저 인터페이스 (GUI)에 의해 손쉬운 해결책은 허용하지 않고 있다. 이유는 색상을 보는 것은 하나의 인식이기 때문이다.
이 감각은 오직 특별한 해부학적 구성요소로 사용될 수 있다. 일광은 뇌에 색조와 채도에 대한 자세한 정보를 제공한다. 색상 모델에 의한 색상 매핑을 보면, 인간의 시력과 인식은 테스트 그룹 및 통계에서 표준화 되어 있다. 소위 HSV(Hue(색조), Saturation(채도), Value(값)) 색상 모델은 휘도, 색상, 채도 및 (휘도와 관련한) 값에 의한 아날로그 방식의 색상 매핑인 것이다.
잘 알려진 RGB 색상 모델은 다르지만 3차원 없이는 아무것도 할 수 없다. 그러나 슬라이더는 3차원 색상 파라미터를 처리 할 수 없다. 해결 방안으로 종종 세 이중 슬라이더 또는 유사한 GUI 요소는 각 색상 치수의 최대 및 최소 제한을 가능하도록 병렬로 사용하는데, 색상 당 허용치는 6이다.
색상 오차의 영향
영상 처리 시스템은 정확한 결과를 보장하기 위해 명확한 값을 필요로 한다. 두 가지 컬러를 구분하기 위해 2×6 이상의 허용치만이 필요하고, 또한 3차원 색상 공간 내에서 임의의 교차점은 제거해야 한다. 부적절한 제한은 나중에 색상 검사에서 식별 오류를 발생할 수 있다.
최악의 경우는, 잘못된 색상이 NOK' 대상물을 OK'로 잘못 인식하게 하는 일도 발생한다. 심한 경우에는 물체 표면 매핑은 훨씬 더 복잡하고 오류를 일으키기 쉬운 표면 특성, 모양, 조명에 의해 반사되기 때문에 일반적으로 균일하지 않다.
필수 불가결 한 화이트 밸런스
색상검사에 앞서 필수사항은 화이트 밸런스이다. 카메라와는 달리, 인간의 눈은 완전 자동으로 실행되는 화이트 밸런스 동작으로 볼 수 있는 색조순응을 할 수 있다. 심지어 빛의 다른 색상 온도에서 조차도 흰 종이는 흰색으로 인식된다. 화이트 밸런스를 완료하기 전에, 대상의 색상은 종종 특정 ‘캐스트’가 포함되어 있다.
일반적인 현장 조명은 초기 환경 설정 상 예를 들면, 대부분 이미지에 다소간 강한 푸른빛이 도는 LED조명과 다를 수 있다. 이상적인 것은 화상 처리 시스템이 흰색 표면 또는 회색 컬러 차트를 이용하여 단 한 번의 마우스 클릭으로 화이트 밸런스를 수행하는 것이다. 화이트 밸런스 작업 후, 표면은 무채색과 이미지의 모든 캐스트가 제거된 흰색이 된다. 이렇게 영상 처리 시스템을 위한 환경설정이 이루어지게 된다.
간편한 색상 검사 : 혁신적인 접근 방식
기술보다 중요한 응용 프로그램
산업용 영상 처리에서, 복잡한 환경설정과 수반되는 높은 오류 가능성은 가능한 경우 색상 매개변수를 제외시키는 이유가 된다. 비전 센서에 관한 한 더욱 강화되어 사용자는 색상 이론에 쉽사리 친밀감을 가질 수 없다. 직관적인 비전 센서인 VeriSensⓇ으로 Baumer는 색상 검사 설정에서 장애물을 극복하는 데 성공했다.
예를 들어, 사용자에게 응용 프로그램에서 유일하게 중요한 사실은 오렌지색 물체가 갈색 물체의 위치에 있지 않다는 사실을 확인해 줄 수 있도록 ‘오렌지색’과 ‘갈색’ 각각을 차별화하는 것이다.
색상과 위치에 대한 명확한 식별이 요구될 뿐만 아니라 어떠한 색상 교차도 동시에 제거되어야 한다. 오렌지색과 갈색의 예에서 보다시피, 이미 휘도의 수준이 정확한 색상 식별을 방해 할 수 있다. 보통 사용자들은 ‘색상 공간 차원’에 대한 관심보다는 오히려 ‘오렌지색’과 ‘갈색’에 대해 더 많은 관심을 보인다.
VeriSensⓇ 센서가 색상 토론에서 사용자들에게 알려주는 부분이 바로 그 부분 이다. 즉, 색상 교육은 시스템 배경 속의 3차원에서 이루어지며 그와 동시에 색상 명칭은 규정된 조색판(감지영역 내에 있는 색상 목록)에 배치되게 된다. 교육활동이 끝난 후 델타 E 공차가 있는 색상구는 색상과 그 공차를 보여주고, 각각은 색상조정 시스템의 특수지점에 정해지게 되고 각각 한 공차씩의 감소가 허용된다. 이것이 시스템이 출발할 수 있도록 하는 유일한 단계이다.
최적의 결과를 위한 미세 조정
다시 ‘오렌지색’과 ‘갈색’의 사례를 살펴보자.
3D색상 공간(L*a*b)내에서 이 색상들은 매우 밀접하다. 그래도 정밀한 차별화가 이루어 질 수 있도록, VeriSensⓇ는 색상 검사의 용이한 설정을 위해 혁신적인 방법을 제공한다. 확정된 색상들은 교차 지점에 있는 색상들과 몹시 유사할 수도 있다.
이러한 경우 조색판은 이 대상에 대한 명확한 색상 검사가 보장되지 않기 때문에 경고를 할 것이다. 선택 사항으로 사용자는 대화식 3D 뷰 모드로 전환 할 수 있다. 행성 시스템과 유사한 색상구는 3D 우주의 모습으로 나타나게 되고, 가능한 교차 지점에 대한 모니터링과 필요한 곳에 공차를 줄일 수 있는 직접적인 개입을 허용한다.
색상 공차가 좁을수록 구의 크기도 작아진다. 이것은 물체의 목표 색상 영역에 영향을 미치게 되는데, 만일 공차가 얼마 되지 않으면 허용치 밖에 있는 화소는 결정색에 포함되지 않을 것이다. 동일한 방식으로 물체 표면에 있는 불규칙성과 결부된 지나치게 적은 공차는 색상 식별을 방해할 수도 있다. 이러한 이유로 예를 들어 공차는 5보다 적으면 안 된다.
반대로, 지나치게 높은 공차는 다른 색상이 식별 오류를 가져올 수도 있는 목표 색상에 포함되지 않는 화소를 갖게 될 것이다. 따라서 존재하는 모든 색(심지어는 제거 될 수 있는)을 가르치는 것이 색상 공간 내의 목표 색상과 있을지 모르는 교차 지점을 밝히기 위해 색상검사에 있어 중요하다.
간편하고 비용 효율적인 방법
업계 관행 상, 색상 기반 응용 프로그램은 매우 특수한 색상 속성으로 인해 복잡한 주제가 되고 있다. VeriSensⓇ 비전 센서는 색상 검사에 있어 간편하고 비용 효율적인 방법이다. 사용자는 종전에 요구되었던 허용치6 대신에 허용치 1을 밝힐 필요가 있을 뿐이다. 명확한 색상 식별의 임계점은 손쉽고 직관적인 해결책에 의해 극복되어 왔고, 사용자가 매개변수 ‘색상’이 제공하는 혜택을 충분히 이용할 수 있도록 하고 있다.
Baumer에 대해
Baumer 그룹은 자동화 된 이미지 처리를 위한 센서, 엔코더, 측정 장비 및 부품을 개발 제조하는 업체이다. 또한 공장 및 공정 자동화를 위한 지능형 솔루션 제공을 위해 혁신적인 기술을 개발하고 있다.
고객 중심의 서비스를 제공한다는 목표로 관련 제품과 기술력을 넓히는데 주력하고 19개국 약 2,300 명의 직원과 38개 자회사를 두고 있다. 많은 분야에서 산업 클라이언트들에게 높은 품질과 잠재적인 혁신 기술을 제공해 고객이 더 나은 부가가치를 얻는데 경영력을 집중하고 있다.
자료제공 | 바우머코리아(www.baumer.com)
