혁신적인 시스템으로 강력한 3D검사 기능 수행하는 ‘True 3D’
전통적으로 머신 비전 시스템은 3차원 실제 세계를 2차원 평면 이미지로 축소하여 물체를 검사해 왔다. 소프트웨어, 하드 웨어, 보정의 조심스러운 선택을 통해 2D 머신 비전 이미지 에서 폭과 길이 치수 데이터를 추출할 수 있다.
그러나 물체를 검사하거나 조립하는 많은 산업용 애플리케이션의 경우 높이 정보도 고려해야 성공할 수 있다. 3D 머신 비전은 이러한 애플리케이션을 처리하기 위해 물체에서 폭, 길이, 높이 정보를 캡처하고 처리한다.
▲ 머신 비전 솔루션에서 생성된 완전히 렌더링된 3D 객체는 True 3D 공간에서 작동하도록 의도적으로 설계됐다.
대부분의 산업용 애플리케이션에는 3D 물체를 안내, 식별, 측정 또는 검사하는 작업이 포함된다. 이러한 작업의 경우 머신 비전 사용자는 자동화된 검사 또는 조립 목표를 달성하기 위해 시스템에 얼마나 많은 비용과 복잡성을 추가해야 하는지 고민한다.
예를 들어, 3D 물체의 2D 이미지만 사용하여 주요 측정이 가능한지, 또는 조립이 가능한지를 판단해야 한다. 만약 측정이 부품 내에서 높이에 중요한 변동이 있는 물체를 포함한다면, 정확한 측정을 위해 높이 정보를 반드시 고려해야 한다.
뿐만 아니라 시스템에 실제로 얼마나 많은 높이 정보를 필요로 한지도 살펴봐야 한다. 예를 들어 카메라의 위치에서 인식된 픽셀 높이와 같은 최소한의 높이 정보를 수집할 수 있을 까? 이렇게 하면 광축을 따라 첫 번째 지점의 정확한 높이 측정값(2.5D 높이 맵)이 생성되지만, 인식된 왜곡으로 인해 픽셀이 축에서 멀어질수록 정확도가 떨어진다. 이로 인해 카메 라에서 일부 지점이 가려지거나 숨겨지는 시나리오도 발생할수 있다.
▲ 안내, 식별, 측정 및 검사는 머신 비전이 자동화하고 프로세스를 확장하는 가장 일반적인 산업 응용 분야이다.
3D 포인트 클라우드로 데이터를 표시하면 왜곡을 피하는 해결책을 제공한다. 예를 들어 볼록 부분에 대해 각 X, Y 값마다 여러 Z 값을 포착하는 중요한 고려사항을 해결할 수 있다. 그러나 전통적인 3D 솔루션은 종종 ‘True 3D’라고 불리는 고밀도 3D 포인트 클라우드에 특화된 알고리즘과 도구가 부족하다.
최신 이미지 처리 솔루션은 비용 효율적인 3D 이미징 하드웨어와 강력한 3D 알고리즘을 결합하여 진보된 결과를 도출한다. 이 통합은 더 큰 정확성을 제공하며, 숨겨진 또는 가려진 결함의 위치를 파악하는 데 도움을 준다. 또한 높이가 색상으로 표현되는 2.5D 이미지 대신 완전히 렌더링된 3D 객체를 통해 작업자의 작업을 쉽게 만든다.
3D 포인트 클라우드로 숨겨진 특징과 정확도 향상
자동화 엔지니어는 센서를 사용하여 장면의 포인트 높이를 빠르게 파악하고 해당 데이터를 사용하여 2D 이미지에 대한 보다 풍부한 설명을 생성할 수 있다. 이 높이 표현을 추가하면 데이터가 2D를 넘어 2.5D로 확장된다.
2.5D 데이터는 순수한 2D 데이터보다 더 많은 정보를 제공 하지만, 사람이 볼 수 있는 것의 일부만을 나타낸다. 일반적으로 2.5D로 데이터를 시각화하는 시스템은 열화상 이미지가 다양한 색상의 픽셀을 통해 온도 정보를 표시하는 방식과 유사하게 가색(false color)을 사용하여 높이 정보를 인코딩한 다. 이러한 맵은 해석하기 어렵고 작업자가 3D 부품의 세부 사항을 처리하기 어렵게 만들기 때문에 비전 시스템의 기능을 제한한다.
또한 높이 맵은 2.5D 데이터가 수신 센서의 보기 방향과 기본 2D 그리드에 묶여 있기 때문에 전체 3D 포인트 클라우드와 동일한 정확도로 회전 및 기울기를 수용할 수 없다. 수신 센서의 보기 방향과 기본 2D 그리드(예: 컨베이어 표면)에 묶여 있기 때문이다. 이로 인해 인지된 왜곡이 발생할 수 있으며 원근 왜곡이 도입되어 정확도가 낮은 비전 검사가 발생할 가능성이 있다.
▲ 2.5D 이미지/높이 맵(왼쪽) 및 3D 포인트 클라우드(오른쪽)
True 3D 비전 시스템은 수신기 또는 기본 그리드와 독립적인 장면의 데이터 포인트 모음인 포인트 클라우드를 제공하여 시스템이 실제 세계에 나타나는 물체를 완벽하게 렌더링할 수 있도록 한다. 예를 들면, 2.5D 표현에서는 그리드의 각 X,Y 위치에는 높이를 나타내는 하나의 Z 값만 있다. 그러나 3D 포인트 클라우드에서는 모든 점이 독립적인 X,Y,Z 값을 가지므로 어떤 X,Y 위치도 여러 개의 Z 값을 가질 수 있다.
이러한 추가 정보를 통해 오목한 물체와 같이 숨겨진 특징이 있는 도형을 정확하게 표현할 수 있다. 3D로 데이터를 처리하면 다양한 관점에서 촬영한 정보를 융합하여 움푹 들어간 곳이나 나사 구멍과 같은 특징을 검사할 수 있으며, 물체를 사실적으로 묘사하여 작업자가 보다 직관적으로 분석할 수 있다.
▲ 물체 표면의 각 지점에서 측정한 여러 X,Y,Z 값으로 구성된 3D 포인트 클라 우드이다.
3D 포인트 클라우드를 사용하면 유연성도 확보할 수 있다. 3D 이미지는 픽셀 강도 값과 다양한 관점에서 2D 이미지를 생성하는 데 사용할 수 있다. 또한 매우 정확한 2.5D 가색 (false color) 이미지를 만드는 데도 사용할 수 있다.
서로 다른 시각에서 촬영한 동일한 물체의 두 개의 서로 다른 2.5D 이미지를 병합하는 것은 소프트웨어로서는 상당한 작업이다. 또한 두 개의 개별 이미지에서 두 픽셀이 서로 가까이 있는 경우 기본 그리드 간의 관계 차이로 인해 시스템에서 Z 값을 보간해야 할 수도 있다. 그러나 3D 데이터를 사용하면 소프트웨어가 검사, 조립 또는 검사 후 재작업 작업을 위해 두데이터 세트를 공통 전역 좌표 공간에서 결합하는 것이 더 쉽다.
이 작업은 최소한의 계산 비용으로 장면에 계산상의 결함을 일으키지 않고 수행할 수 있다. 요컨대, True 3D 포인트 클라우드는 다양한 차원에서 결과를 가능하게 하는 데이터의 ‘슈퍼 집합’이며, 다양한 도구 세트와 함께 사용될 수 있다.
▲ 2.5D와 True 3D 접근법 비교 예시: 2.5D 툴은 오목한 내부를 평평한 것으로 해석하는 반면, True 3D 툴은 곡률을 포착하여 오브젝트를 더 정확하게 렌더 링한다.
True 3D 도구 구축
자동 측정 시 True 3D 포인트 클라우드의 이점이 있음에도 불구하고, 머신 비전 검사를 위한 3D 시스템의 채택은 비용, 복잡성 및 성능과 관련된 우려 때문에 느리게 진행되고 있다. 그러나 True 3D 통합 솔루션은 이러한 장애물을 극복할 수 있다.
True 3D 알고리즘은 직육면체, 구, 원통과 같은 3D 기하학적 구조를 위해 설계됐다. 이러한 기하학적 구조는 3D 포인트 클라우드의 하위 집합을 관심 영역으로 정의하는 데 적합하므로 3D에서 관심 영역을 간단하고 효과적으로 만들 수 있다. 반대로 설계자는 2.5D 이미지에 2D 알고리즘을 사용할 때 발생 할 수 있는 왜곡과 숨겨진 특징을 고려해야 한다. 이를 위해서는 관심 영역이 오브젝트 아래의 지지면과 정렬되어야 한다.
볼록한 부분의 호를 측정하는 경우를 예로 들어 보겠다.
2.5D 이미지는 직접 액세스할 수 없는 데이터를 보간한다. 볼록 또는 오목 형상이라면, 높이 값을 추정하는 2.5D 도구의 정확도 차이는 완전히 옳거나 틀릴 수 있다. 마찬가지로 3D 데이터 세트에 2D 원 도구를 적용하면 원 영역이 아닌 타원이 생성된다.
여기에 예시된 것처럼, True 3D 데이터 세트가 각 X, Y 위치에 대해 여러 높이 값을 표현하고 3D 환경에 맞게 설계된 도구를 적용하는 기능은 시스템 설계를 간소화하는 동시에 최종 결과에 정확성을 불어넣는다.
▲ In-Sight 3D-L4000은 레이저 변위 기술, 스마트 카메라, 그리고 스펙클 없는 블루 레이저 광학을 결합한 3D 비전 시스템이다. 이 시스템은 True 3D 공간 에서 사용하기 위해 특별히 설계된 다양한 3D 비전 도구를 제공한다.
공장 자동화에서 True 3D 비전의 역할
3D 환경에서 점점 더 복잡해지는 자동화 작업의 요구를 처리하려면 디자이너는 True 3D 알고리즘 툴에 액세스할 수 있어야 한다. 이러한 비전 툴을 검사 대상 부품의 실제 3D 이미 지에 직접 배치하면 정확도가 향상되고 이 기술의 적용 범위가 넓어진다.
이러한 미래의 3D 비전 시스템은 더욱 까다로운 조립 및 검사 작업을 처리하기 위해 여러 개의 센서와 고밀도 True 3D 포인트 클라우드가 필요하다. 이미지 처리 알고리즘과 3D에 최적화된 툴을 갖추면 제조업체는 첨단 자동화의 미래에 대비할 수 있다.
자료제공 : Cognex(www.cognex.com)
