색상을 정확히 측정·분석하는 초분광 이미징(Hyerspectral Imaging)의 장점
베이커리 제품의 크러스트 색깔은 제품 품질을 나타내는 중요한 지표이다. 최적의 베이킹 시간과 온도를 찾으면 낭비를 줄이고, 그 결과 비용을 절감할 수 있다. 하지만 최적의 색상을 결정하는 것은 어려울 수 있다. 사람의 눈은 색을 비교적 잘 구별할 수 있지만, 결과는 매우 주관적이며 개인 간의 차이가 크기 마련이다.
RGB 카메라의 색상 인식 능력은 인간의 눈보다 훨씬 떨어지며, 많은 응용 분야에서 그 정확도가 충분하지 않다. 그러나 하이퍼스 펙트럼(초분광) 기기는 색상을 측정할 때 인간의 눈을 능가하는 정확도를 가지고 있다. 색상을 안정적이고 객관적으로 측정할 수있으며, 결과도 완전히 비교 가능하다.
색상 측정 및 분석에 초분광 이미지를 어떻게 사용할 수 있는지 보여주기 위해 오븐에서 각기 다른 시간을 보낸 빵의 색상을 측정 했다. 레시피의 베이킹 시간은 5~6분이었다. 가장 밝은 색의 롤빵은 3분 동안 구웠고, 그 다음 롤빵은 마지막 롤빵보다 1분씩 더 오래 구웠다.
실험실(LAB) 색 공간
초분광 이미징 장치는 실험실 색 공간을 사용하여 분석할 수 있는 스펙트럼을 측정한다. 실험실 색 공간은 3축 색상 시스템이다.
L = 밝기, 검은색에서 흰색까지
a = 청록색에서 마젠타색/빨간색으로 바뀜
b = 파란색에서 노란색으로
서론에서 언급했듯이, RGB 카메라는 색상 인식 정확도 면에서 인간의 눈에는 미치지 못한다. 색상 인식 정확도를 나타내기 위해 ΔE값을 사용한다. 이 값은 LAB 색 공간에서 두 점 사이의 차이를 설명하는 데 사용된다. 값이 낮을수록 인식이 더 정확하다는 의미이다.
인간의 눈은 대략 ΔE=1 정도의 정확도를 달성할 수 있는 반면, RGB 카메라는 ΔE=8-10 정도의 정확도에 불과하다. 반면에 하이퍼스펙트럼 기기는 ΔE<1의 절대값을 달성하며, 이는 LAB 색공간에서 색상의 정확한 위치를 의미한다. 두 색상의 차이를 설명 하는 상대값은 ΔE=0.2만큼 가깝게 측정될 수 있다
LAB 색상은 절대적이다. 즉, 색상이 정확하며 기기에 의존하지 않기 때문에 서로 다른 측정 결과를 신뢰성 있게 비교할 수 있다. LAB 색 공간은 모든 장치에서 동일한 방식으로 색상을 정의하므로, 장치 간 차이 없이 일관된 색상 표현이 가능하다.
테스트 설정 및 측정
테스트에는 다음 장비를 사용했다.
이 장비들은 하이퍼스펙트럼 이미징과 정확한 색상 측정을 위한 설정에 사용되었다. 측정은 가시광선 영역(400-770 nm 범위)에서 작동하는 Specim FX10c 카메라를 사용하여 수행됐다. Specim FX10c는 색상 측정을 위해 특별히 설계된 카메라이다. 이 장치는 높은 정확도로 색상을 분석할 수 있어, 신뢰성 있는 결과를 제공한다.
카메라는 푸시브룸(push-broom) 방식을 사용하여 대상을 한줄씩 이미지화하므로, 측정 중에 대상이 움직여야 한다. 테스트 설정에서는 FX10c 카메라를 Specim Labscanner 40x20에 장착하여 이 움직임을 구현했다. 그러나 스캐너가 반드시 필요한 것은 아니다.
예를 들어 카메라를 생산 라인 위에 장착하여 이동을 구현할 수 있다. 적절한 조명을 위해, DECOSTAR 51 ALU 35W 12V 36도 GU5.3 할로겐 램프 3개씩 2줄로 배치했다. 이 조명들은 측정 라인을 향해 비추어, 대상에 그림자가 생기지 않도록 했다. 수집된 원시 데이터는 Specim의 Lumo Scanner 소프트웨어가 실행 중인 데이터 수집용 PC에서 처리됐다.
분석 및 결과
Specim의 독점 분석 소프트웨어로 샘플의 원시 데이터를 분석하여 빵의 크러스트 색상을 정의하는 실험실값을 얻었다. 명확성을 위해 세 가지 개별 측정 지점의 값만 제시하지만, 이미지의 모든 픽셀에서 이러한 값을 얻을 수도 있다. 아래 표는 각 빵에서 세 개의 다른 지점에서 측정한 Lab값을 보여준다.
3분 구운 빵: L값이 일관되게 65를 초과하면 빵이 너무 밝다는 것을 의미하며, B값은 완전히 구운 빵보다 약간 더 높다.
4분 구운 빵: 여기서 측정된 두 지점은 크러스트 색상에 대해 허용 가능한 값을 제공하는 것으로 보인다. 그러나 세 번째 측정 지점은 모든 Lab값이 덜 구운 3분 빵과 가까워, 빵이 아직 완전히 구워지지 않았음을 나타낸다.
5분 구운 빵: 굽기 지침에 명시된 굽기 시간에 맞추어 구워졌다. L값이 70을 초과하지 않으며, a값은 덜 구운 빵과 과도하게 구운 빵보다 높고, b 값은 약 30이다.
6분 구운 빵: 최적의 굽기 시간 범위에 들어가지만, 한 측정 지점에서는 5분 구운 빵보다 낮은 값을 보인다. 이는 굽기 시간이 6분보다는 5분에더 가까워야 함을 시사한다. 두 시간 모두 굽기 지침에 명시된 범위 내에 있지만, 제품 전체의 품질을 균일하게 보장하려면 가능한 많은 지점을 측정하는 것이 필요하다는 것을 보여준다.
7분 구운 빵: 육안으로 볼 때 약간 과하게 구워졌지만 여전히 먹을 수 있는 상태로 보였다. 그러나 모든 측정된 Lab값은 8분 구워진 탄 빵에 가까 워, 이 빵이 품질 기준을 충족하지 않음을 분명히 보여준다.
8분 구운 빵: 확실히 탄 상태이며, 모든 측정 지점의 Lab값이 측정된 다른 빵들보다 낮다.
결론
하이퍼스펙트럼 카메라는 색상 측정에 매우 적합하다. RGB 카메라보다 정확도가 높으며, 시각적 검사와 달리 완전히 객관적이다. 목표의 절대 색상을 Lab 색 공간에서 ΔE<1의 정확도로 정의할 수 있으며, 이는 인간의 색상 인식(ΔE=1)보다 뛰어나다. 또한, 다른 대상과의 상대 색상은 ΔE=0.2만큼 정확하게 측정할 수 있다.
제빵 산업에서는 하이퍼스펙트럼 이미징을 통해 정확한 크러 스트 색상을 정의하고 굽기 과정을 조정하여 제품 품질을 향상시킬 수 있다. 이는 폐기물의 양을 줄이고 결과적으로 비용을 절감 하는 데 기여할 수 있다. 푸시브룸 기술을 사용하면 대상의 모든 지점을 측정할 수 있어 제품이 고르게 구워지도록 보장한다. 또한, 푸시브룸 방법에서 사용되는 단일 측정 라인은 조명이 필요한 범위를 줄여 조명 필요량을 감소시킨다.
하이퍼스펙트럼 이미징이 제빵 산업에 적합한지를 테스트하기 위해, 다양한 굽기 시간과 크러스트 색상의 빵을 측정했다. 작은 테스트 배치에서도 굽기 시간이 색상 값에 미치는 영향을 쉽게 확인할 수 있었다. 밝기/어두움 정도를 측정하는 L값은 베이킹 시간이 증가함에 따라 감소했다. 과도하게 구운 빵은 다른 빵들보다 b 값이 명백히 낮았다.
이 결과를 통해 제빵 품질에 따른 수용 한계를 정하는 것이 간단할 것이며, 이는 제품을 품질 기준에 따라 분류하고 최상의 결과를 달성하기 위해 굽기 과정을 조정하는 데 도움이 될 것이다.
하이퍼스펙트럼 이미징의 가능성은 색상 측정에만 국한되지 않는다. 이 기술을 활용하면 외부 물체 오염 식별, 설탕이나 수분의 양 측정, 속 내용물의 고르게 분포 여부 확인 등 다양한 용도로 활용할 수 있다. 측정은 빠르고 신뢰할 수 있으며, 이를 통해 식품의 품질과 안전성을 크게 향상시킬 수 있다.
자료제공: Specim(www.specim.com)
