머신 비전 애플리케이션의 두 가지 아키텍처, 스마트 카메라 방식 vs PC 기반 방식 ①
<그림1> 이미지 처리가 실행되는 위치에 따라 정의되는 아키텍처
모든 머신 비전 애플리케이션에는 카메라, 이미지 처리 소프트웨어 및 하드웨어, 조명 및 통신 인터 페이스가 필요하다. 여기에는 스마트 카메라 방식과 PC 기반 영상 처리 소프트웨어 방식의 두 가지 주요 아키텍처가 있으며 그 사이에는 상당한 장단 점이 있다. 아키텍처에 대한 최종 결정은 일반적으로 애플리케이션 복잡성, 취득 및 운영 비용, 지원, 업그레이드 가능성 및 재사용에 따라 결정된다.
<그림2> 스마트 카메라가 모니터링 PC로 결정을 전달한다.
스마트 카메라 아키텍처
스마트 카메라는 머신 비전 아키텍처를 제공하며 이미지 캡처 회로 외에도 지능형 자동화 시스템에서 사용되는 이벤트 설명 생성 또는 의사 결정과 함께 캡처된 이미지에서 애플리케이션별 정보를 추출할 수 있다. 대부분의 작업은 카메라 자체에서 수행되며 동작 지침은 컨트롤러로 전달된다.
스마트 카메라는 산업용 비디오 카메라 하우징에 이미지 센서가 내장된 독립형 비전 시스템이다. 여기에는 필요한 모든 통신 인터페이스(예: 이더넷)와 PLC, 액추에이터, 릴레이 또는 공압 밸브에 연결하기 위한 업계에서 검증된 24V I/O 라인이 포함되어 있다. 그것은 반드시 산업용 또는 감시 카메라보다 클 필요는 없지만 일반적으로는 그러하다.
머신 비전의 기능은 일반적으로 이러한 기능을 개별 애플리케 이션에서 사용할 준비가 된 개발 정도를 의미한다. 이 아키텍처는 PC 기반 비전 시스템에 비해 부피가 더 작다는 이점이 있으며 다소 단순한 사용자 인터페이스를 희생시키면서 종종 더 낮은 비용을 달성한다. 덜 강력한 버전은 종종 스마트 센서라고 한다. 독립 적이고 독점적이기 때문에 새로운 기능이나 인공 지능과 같은 타사 소프트웨어를 추가하여 이미지 처리를 강화할 기회가 없다.
<그림3> IP 카메라가 이미지를 스마트 컨트롤러 PC로 전달한다.
PC 기반 머신 비전 소프트웨어 아키텍처
스마트 카메라와 달리 일반적으로 구현되는 다른 머신 비전 시스템은 범용의 저렴한 이미징 장치가 Microsoft Windows 또는 Linux와 같은 상용 운영 체제를 실행하는 PC와 같은 표준 컴퓨팅 플랫폼에 연결되는 완전히 개방형 아키텍처를 가지고 있다. 카메 라에서 컴퓨터로의 인터페이스는 여러 이미지 전송 프로토콜 중하나를 가장 자주 사용한다. 일부 프로토콜은 독점적이고 일부는 업계 표준이다. 두 경우 모두 실제 이미지 처리 및 분석은 카메라가 아닌 PC에서 수행된다.
2006년에 출시된 Gigabit Ethernet 또는 GigE는 이미지 전송을 위해 가장 널리 채택된 전송 표준이 되었다. 기가비트 이더넷은 대역폭, 케이블 길이 및 다중 카메라 기능과 관련하여 가장 광범위한 기술적 유연성을 제공한다. 최대 120MB/s의 데이터 속도와 최대 100m의 케이블 길이에 적합한 선택이다. 또한 TCP/IP CAT5 케이블을 연결하기만 하면 여러 대의 카메라로 복잡한 설정을 매우 간단하게 수행할 수 있다.
GigE는 산업용 화상 처리 분야에서 디지털 카메라용으로 가장 빠르게 성장하는 인터페이스를 보유하고 있다. 거의 모든 애플리 케이션에서 아날로그 장치를 대체할 수 있는 보편적으로 적용 가능한 디지털 인터페이스이다.
Gigabit Ethernet 표준에 의해 정의된 물리적 인터페이스 외에도 GigE Vision Standard는 소프트웨어 ‘라이브러리’를 사용하여 모든 이미지 처리 프로그램에서 손쉬운 통합을 확장하고 지원한다. 또한 애플리케이션 소프트웨어 변경 없이 GigE Vision 호환 카메라의 교환이 가능하기 때문에 GigE Vision Standard 기반의 카메라로 신규 투자 및 후속 비용을 예측하고 잘 계획할 수 있다.
이러한 개방형 PC 아키텍처 시스템의 비용은 카메라가 PC 소프 트웨어에 연결하는 보다 일관된 방법을 생성하는 GigE Vision 표준의 도입으로 크게 떨어졌다. GigE는 독점 비전 네트워크 및 IO 카드의 필요성을 대체하고 표준 CAT5(TCP/IP) 케이블 및 PC NIC 카드를 사용한다. Open PC 아키텍처의 강점은 이미지가 처리되는 동안 동일한 PC에서 타사 소프트웨어, 자체 제작 애플리케이션및 인공 지능 애플리케이션을 실행할 수 있고 이를 통해 이미지 처리를 통해 제공되는 정보를 풍부하게 할 수 있다는 것이다.
스마트 카메라의 장점
단순한 스마트 카메라는 일반적으로 PC 기반 카메라보다 구매 및유지 비용이 저렴하고 사용하기 쉽고 기존 자동화 시스템에 통합 하기가 더 쉽다. 이러한 장점은 상대적으로 복잡하지 않은 디자인 때문이다. PC 시스템에 비해 스마트 카메라는 더 작은 크기와 더적은 구성 요소를 가지고 있다. 움직이는 부품 수가 적고 고온이 거의 발생하지 않기 때문에 유지 보수 비용이 최소화된다. 마찬가 지로 스마트 카메라용으로 설계된 소프트웨어 프로그램도 상대 적으로 단순하다. 즉, 스마트 카메라 시스템을 구현하는 데 고급 컴퓨터 기술이 항상 필요한 것은 아니다.
스마트 카메라는 프레임 캡처 카드 또는 외부 컴퓨터와 같은 특정 주변 장치가 필요 없는 ‘개방형 임베디드’ 처리 기술로 설계할수 있다. 이 간소화된 시스템은 기능적 용량을 유지하면서 비용을 절감하고 고급 프로세서와 결합할 경우 일부 PC 시스템과 경쟁할수 있다. 또한 개방형 임베디드 형식에는 일반적으로 여러 구성 요소를 운영 네트워크에 연결하는데 필요한 인터페이스가 없다.
개방형 임베디드 스마트 카메라는 일반적으로 보조 장치에 대한 의존도를 최소화하면서 작업을 처리할 수 있기 때문에 독립형 비전 시스템으로 간주된다.
많은 카메라에는 나중에 사용할 수 있도록 데이터를 메인 프레임이나 기타 저장 장치로 전송할 수 있는 통신 하드웨 어(이더넷, RS232 등)가 장착되어 있다. 카메라의 처리 능력이 제한적인 경우 정보를 전달하면 관리 업무를 외부 장치로 옮겨 처리 속도를 높일 수 있다.
스마트 카메라 단점
단순하고 컴팩트한 디자인으로 인해 스마트 카메라는 일반 적으로 PC 기반 시스템보다 처리 능력이 떨어진다. 이는 스마트 카메라가 처리할 수 있는 작업의 범위와 수를 제한한 다. 보다 정교한 알고리즘을 관리하는데 어려움이 있기 때문에 복잡한 이미지 또는 빠른 분석이 필요한 작업은 일반 적으로 범위를 벗어난다.
스마트 카메라는 독점 하드웨어를 사용하는 경우가 많기 때문에 부품 교체 또는 수정이 까다로운 프로세스이다. 압축된 디자인과 결합되면 이 기능은 스마트 카메라를 업그레이 드할 수 있는 정도를 심각하게 제한한다. 비슷한 이유로 다른 작업이나 추가 작업을 처리하기 위해 스마트 카메라의 기능 범위를 확장하는 것은 문제가 될 수 있다. 더 많은 기능을 넣기 위해 일부 스마트 카메라는 상당히 비싸지고 여전히 PC 아키텍처의 개방성이 제공되지 않는다.
PC 기반 시스템의 장점
PC 기반 비전 시스템은 일반적으로 처리 능력이 더 뛰어나고 비교적 빠른 속도로 복잡한 작업을 처리할 수 있다. 이러한 광범위한 기능을 통해 PC 시스템은 특정 작업에서 예상치 못한 변수를 보상할 수 있다. 예를 들어, 조립 라인의 제품은 시간이 지남에 따라 약간의 변동이 누적되는 경향이 있으며 때로는 몇 달 단위로 측정되기도 한다. 편차는 점진 적으로 발생하기 때문에 제한된 처리 능력을 가진 시스템에 서는 감지할 수 없지만 정교한 컴퓨터 비전 네트워크는 변화를 감지하고 표시할 수 있다.
스마트 카메라와 달리 대부분의 PC는 업그레이드가 가능 하며 구성 요소를 비교적 쉽게 교체할 수 있다. 이러한 다재 다능함은 특정 작업을 전문화하거나 기능의 일반적인 범위를 확장하기 위해 더 새롭거나 더 많은 애플리케이션 하드 웨어를 설치할 수 있으므로 PC 시스템을 고도로 사용자 정 의할 수 있게 한다. 예를 들어 PC 기반 비전 시스템은 처음에는 조립 라인에서 구성 요소를 식별하고 측정하는 데 사용할 수 있다. 그런 다음 결함이 있는 제품을 라인에서 제거하는 로봇 팔을 제어하기 위해 소프 트웨어 및 하드웨어 패키지를 설치하여 임무를 확장할 수 있다.
또한 스마트 카메라는 상당히 비쌀 수 있다. 모든 이미지 처리 및 직접 기계 제어가 PC에서 수행되기 때문에 이미지를 수집하는 데 사용되는 IP 카메라는 훨씬 저렴할 수 있다.
마지막으로 머신 비전의 궁극적인 목적은 머신 컨트롤러와 실행 지침을 공유하는 것이다. 머신 비전과 머신 컨트롤러가 동일한 PC에 있으면 통합 노력이 최소화된다.
<그림4> 이미지 데이터는 Smart Controller PC에서 IoT에 기여한다.
PC 기반 시스템의 단점
PC 기반 시스템의 강점도 약점에 기여한다. PC 기반 시스템은 업그레 이드가 가능하고 유연하며 이미지 처리 외에 추가 응용 프로그램을 실행할 수 있기 때문에 이러한 시스템은 복잡해질 수 있으며 관리해야 한다. 이는 잠겨 있고, 업그레이드할 수 없고, 유연하지 않고, 다른 애플리 케이션과 직접 통합할 수 없어 많은 관리가 필요하지 않은 스마트 카메 라와 극명한 대조를 이룬다.
Industry 4.0은 스마트 카메라보다 PC 기반 머신 비전 아키텍처를 요구한다. 제조 및 산업 부문 전반에 걸쳐 머신 비전은 상당한 영향을 미치고 있다. 머신 비전은 더 이상 오프라인 시설에 국한되지 않고 농장, 공항, 도로와 같은 환경으로 진출하고 있다. 급성장하는 Industry 4.0 시스템은 머신 비전 지원 장치를 사용하여 캡처한 내용을 클라우드에 보고하 므로 인공 지능이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다.
하드웨어 및 소프트웨어 사양을 복잡하게 만드는 머신 비전 하드웨어의 경우, ‘모두에게 적합한’ 솔루션은 없다. 그러나 스마트 카메 라는 계속해서 중요한 솔루션이 될 것이지만 개방형 PC 기반 아키텍처는 IoT 및 Industry 4.0 시대 이후의 증가하는 요구 사항을 지원하는 데 훨씬 더 적합하다. 이미지 처리 결과를 다른 데이 터와 함께 풍부하게 하거나 더 긴밀하게 통합할 수 있는 시스템은 경쟁 우위를 개발할 수 있다.
다시 말해, 스마트 엣지 장치를 최적화하기 위해, 산업용 PC에서 여러 컨트롤러와 제3자 소프트웨어가 동시에 실행되어야 하는데, 이는 정보 공유를 용이하게 하고 기계, 작업 셀, 심지어 공장을 최적 화하기 위해 실시간으로 정보를 활용하는 것을 용이하게 한다. 스마트 카메라는 비전 시스템을 지원하지만 자율 로봇이나 IoT 시대 의 다른 협동적 요구와 같은 비전 지향적 동작 응용을 위해 필요한 AI나 다른 컨트롤러 응용프로그램을 실행할 수는 없다.
결과적으로, Open PC 기반의 기계 비전 소프트웨어 응용 프로그램은 복잡하고 IoT 응용에 대해 스마트 카메라 구조보다 우수한 아키텍처이다. 왜냐하면 협력적인 제3자 소프트웨어와 통신 인프라가 PC에서 쉽게 사용 가능하기 때문이다. 따라서 기계 제조업체들은 미래로의 길을 보장하기 위해 Open PC 아키텍처를 보다 신속하게 채택하고 있는 추세인 것이다.
( ▶ 다음 2월호에 계속)
자료제공: Kingstar(www.kingstar.com)
