제약업종에서의 머신 비전 카메라의 역할

자료제공 : Basler

카메라는 의료기기, 실험실 자동화 또는 통제실 등 거의 모든 제약 분야에서 수많은 애플리케이션에서 중요한 역할을 담당하는 요소이다. 특히 현미경 검사, 안과학, 병리학, 내시경 검사, 실험실 자동화 및 생물의학 연구 분야에서 중요히 여겨진다. 바슬러가 작성한 백서를 통해 디지털 카메라의 주요 특징들을 살펴 의료용 애플리케이션을 위한 머신 비전(MV)의 장점에 대해 알아보자.

- 의료용 애플리케이션에서의 카메라 선택 기준
새로운 센서와 인터페이스 기술의 발전이 소비자 중심으로 이루어지면서 카메라가 사용된 의료용 제품 개발에도 영향을 주었다. 따라서 의료용 애플리케이션에 사용 가능한 광범위한 센서와 인터페이스를 감안할 때 적합한 카메라를 선택하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 대부분의 경우 애플리케이션별 요소와 일반적인 요소들을 포함하여 다양한 요소들을 고려해야 한다.
이 때 감안해야 할 핵심 기준으로는 ①크기 및 폼팩터, ②카메라 사용 환경, ③카메라 센서, ④인터페이스, ⑤렌즈, ⑥플랫폼 기대 수명, ⑦사용자 정의 옵션 등이 포함된다. ①번부터 ⑤번까지는 제품별 요구 사항인 반면 ⑥번과 ⑦번은 카메라 제조사별로 차이가 있다.

크기 및 폼팩터
크기 및 폼팩터는 카메라 선택에 있어 결정적인 기준들 중 하나이다. 작업 모니터링용과 같은 외부 이미지 센서로 사용하거나 현미경 검사 카메라로 사용할 경우 카메라를 안정적인 하우징에 장착해야 한다. 카메라를 장치에 내장시킬 경우 공간이 훨씬 더 중요한 요소가 되며 소형화와 크기가 아주 중요해진다.
또한 인터페이스와 케이블 커넥터가 여기에서 중요하다. 옆으로 긴 USB 포트에는 배선에 더 많은 공간이 필요한 반면, 아주 유연한 리본 케이블이 달린 LVDS 기반 인터페이스는 아주 좁은 공간에도 장착이 가능하다. 머신 비전 카메라는 산업 환경에 맞게 강력하게 설계되었기 때문에 소비자용 카메라와 달리 센서 간격, 카메라 변형 및 FOV에 끼치는 관련 영향과 같은 요소들을 설계에 반영할 수 있다. 이는 높은 수준의 안정성과 이미지 데이터의 재현 가능성을 보장하기 위해 필수적인 부분이다.

카메라 환경
카메라 환경 및 배치 시나리오를 고려하는 것은 의사 결정 과정에서 또 하나의 핵심 요소이다. 카메라는 종종 다양한 조명 조건에 부딪히는데, 두 대의 카메라를 사용하는 대신 머신 비전 카메라는 소프트웨어를 사용해 서로 다른 주변 여건에 맞춰 카메라 설정을 조정한다. 일반적인 MV 카메라 소프트웨어에서 이는 노출 시간, 트리거 및 화이트 밸런싱과 같은 기능을 제어하는 것을 의미한다.

카메라 센서
카메라의 ‘눈’으로서 광학 센서는 가장 중요한 구성 요소 중 하나이다. 검사 대상 물체가 무엇인지에 따라 내장된 센서는 최소 임계 거리에서 최대 해상도 이미지를 촬영할 수 있어야 한다. 진단용으로 카메라를 사용할 경우 고감도 센서를 사용하면 최대 20MP의 고해상도를 기대할 수 있다. 프레임 속도 역시 애플리케이션별로 달라진다. 사용자의 간섭을 허용하는 실시간 이미지(예: 현미경 검사 카메라)가 필요하다면 매끄러운 이미지 재현을 위해 보통 25-30fps가 필요하다. 반대로, 고정된 표본의 검사 및 분석에는 프레임 속도가 전혀 중요하지 않다.
하지만 센서 종류의 결정 기준은 중요하다. 안과용 굴절 검사계를 포함한 대부분의 애플리케이션에서는 모노크롬 센서가 적당하다. 하지만 망막(retina)의 이미지 녹화와 같은 애플리케이션에서는 검사 대상 물체의 색상이 분석 과정이 중요하기 때문에 안과, 병리학 및 피부과용 진단 애플리케이션에서 컬러 센서가 적합하다.
어두운 조건에서 작동하는 애플리케이션(예: 형광조명)에는 우수한 양자 효율, 낮은 다크 노이즈 및 판독 노이즈를 가진 특별한 센서가 필요하다. 저조도 애플리케이션에서 중요한 그 밖의 결정 요소로는 낮은 노이즈와 빛에 민감한 넓은 면적의 픽셀이 있다.
머신 비전 카메라 제조업체들은 대부분 카메라용으로 광범위한 센서를 공급하며 때로는 동일한 센서를 서로 다른 인터페이스에 맞게 설계하기도 한다.
그 이유는 애플리케이션에 특화된 장치를 개발하는 대신 기성품 카메라를 사용할 수 있게 해 개발 공정을 간편하게 만들어 개발 비용 및 시장 출시 소요 기간을 짧고 효율적으로 만들기 위함이다. 소비자용 카메라와 비교할 때의 또 하나의 장점은 이미지 품질이다. 머신 비전 카메라에는 사전 처리를 위한 온보드 연산 유닛이 내장되어 있다. 이 기술은 여러 해 동안에 걸쳐 다듬어져 디베이어링, 노이즈 제거 및 보정 알고리즘과 같이 CPU를 많이 사용하는 연산 작업을 처리할 수 있다. 최상의 시나리오에서 연산 장치는 FPGA를 사용해 자체 인터페이스를 통해 지연 없이 이미지 데이터를 전송할 수 있다.
머신 비전 카메라의 또 다른 주요 장점은 변수의 투명성이다. 소비자용 카메라의 센서 판독에 일반적으로 상당한 후처리가 필요한 블랙박스 프로세스가 관련되는 반면 머신 비전 카메라 개발자들은 카메라 설정을 완벽히 통제하고 있다. 또 하나 아주 중요한 점은 머신 비전 카메라 센서는 24시간 작동이 가능하도록 설계된다는 점이다. 표준 카메라가 몇 시간만 연속 사용해도 오작동(일반적인 현상으로 이미지 결함 및 프레임 손실 발생)이 일어나기 시작하는 데 반해 머신 비전 카메라 센서는 중단 및 아무런 제약 없이 수년 동안 동작할 수 있다.

인터페이스
머신 비전 카메라용 인터페이스로 가장 인기 있는 것은 기가비트 이더넷(GigE)이다. GigE 기술은 긴 케이블 길이와 표준 네트워크 아키텍처와 호환되기 때문에 의료용 애플리케이션에서도 인기가 좋다. 최근 수년 간, USB3의 간편한 플러그앤플레이 기능도 인기를 얻었다. 머신 비전 업계의 제조업체들은 GigE 및 USB3 포트를 통해 이미지 데이터를 전송하기 위해 특별히 고안된 표준을 개발했는데, 바로 GigE Vision 및 USB3 Vision이다. 이 프로토콜들은 눈에 띄게 가벼우면서도 안정적이고 이미지 데이터 스트림을 신속히 전송할 수 있다.
보다 작은 휴대용 기기에서는 대역폭 또한 이미지 처리 환경을 위한 핵심 요소 중 하나이다. 스테레오 애플리케이션의 경우를 예로 들면 LVDS 기반 인터페이스가 바람직하다. 이 인터페이스는 고객의 프로세서 보드에 탑재된 연산 장치(예: FPGA)에 내장시켜 CPU 부하를 증가시키지 않고도 특정 연산 작업을 초고속으로 처리할 수 있다. 리본 케이블도 LVDS 기반 인터페이스에 사용이 가능하다. 이 케이블은 아주 유연하며 좁은 공간에 장치를 설치하기에 안성맞춤이기 때문이다.

렌즈
일단 카메라, 조명, 처리 장치 및 알고리즘 사양이 확정되고 나면 다음 단계는 적합한 렌즈를 찾는 것이다. 맞춤 렌즈를 생산하는 데는 여러 해가 걸리기 때문에 렌즈를 개발 초기 단계에 선택하는 것이 무엇보다 중요하다. 몇몇 머신 비전 카메라 제조업체들이 적합한 렌즈와 해당 케이블을 공급하고 있다. 이 ‘원스톱쇼핑’은 시간과 상당한 개발 자원을 절감시켜주며 또한 공급업체에 대한 리스크를 줄여준다.

기대 수명
플랫폼 기대 수명은 제조업체의 카메라를 선택할 때 또 다른 주요 확인 사항이다. 특히, 외과, 안과 및 의료 진단용 애플리케이션의 경우 오랜 시간이 소요되는 까다로운 인증 프로세스(ISO, FDA)에서 십년 이상의 제품 수명을 요구한다. 이로 인해 카메라 제조업체들이 장기간 동안 제품을 이용할 수 있도록 보장하는 공급업체 네트워크를 조직하는 것이 무엇보다 중요하다.
사용자 정의 옵션
머신 비전 카메라 제조업체들은 자사 카메라를 고객의 필요에 맞춰 개조하는 것이 익숙하다. 이러한 융통성은 의료기기 분야에서 특히 중요하다. 예를 들어 하나의 제품이 의료용 제품으로 승인되면 해당 개발 단계에서 고객을 위해 펌웨어를 동결시켜야 하며 새로운 카메라들은 해당 펌웨어를 사용해 고객에게 공급되어야 한다. 따라서 카메라는 고객별로 소재, 레이블 및 색상을 조정하는 표준화된 의료용 하우징에 적합해야 한다.

의료용 애플리케이션 카메라 선택 기준
•오랜 수명의 카메라: 안정적인 하우징, 더 정확한 센서 배치, 우수한 내장품질
•다양한 조명/애플리케이션 시나리오에 적응할 수 있는 안정적인 업데이트된 소프트웨어
•폭넓은 센서 및 인터페이스 기술 선택 가능, 우수한 지원으로 빠르고 효율적인 통합 및 짧은 시장 출시 소요 기간 보장
•물체의 실제 색상으로 정확히 잡아내며 재현 가능한 이미지 제공
• CCD 센서 보다는 CMOS 센서(저렴한 대안)
•특화된 GigE 및 USB 3.0 인터페이스
•VDS와 같은 새로운 인터페이스 기술들로 아주 좁은 공간(예: 휴대 기기, 스테레오 비전)에 설치 가능
•원스톱 쇼핑: 카메라, 렌즈 및 케이블을 단일 공급업체에서 공급 받아, 공급업체 문제 최소화
•수명이 긴 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼
•부가 서비스로 고객별 애플리케이션(예: 색상, 레이블, 소재및 기타)을 구현 가능

- 의료 관련 카메라 애플리케이션에서의 색 충실도

색 충실도는 디지털 병리학, 안과, 혈액학 및 현미경 검사를 포함해 빠르게 성장하고 있는 몇 가지 의료 진단 분야에서 매우 중요하다. 디지털 병리학은 서로 다른 두 개의 실험실 간에 표본 이미지를 전송하는 데 유용한 도구이다. 이 도구를 이용하면 보다 저렴하면서 효율적으로 강력한 진단을 내릴 수 있어 전문가들은 더 이상 표본과의 물리적 거리에 제한받을 필요가 없어진다. 또한 디지털화된 표본을 보고 설명을 남기는 데 도움이 된다.
일단 디지털화되고 나면 표본 내의 검사 영역도 분석 알고리즘으로 전송할 수가 있다. 소위 이 컴퓨터 보조 진단 장치(CAD)는 신경망과 같은 패턴 인식 알고리즘을 바탕으로 하며 최근 몇 년 사이 비약적으로 발전했으며 앞으로 그 중요성은 더욱 커질 것이다. 이 프로세스를 이용하면 표본을 사전 검토할 수 있어 시간과 비용을 절약함과 동시에 진단에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 숙련된 병리학자들은 표본 내부의 특정 생체 구조의 색상을 진단 분석을 위한 강력한 지표로 간주하기 때문에 카메라가 엄격한 기대치를 만족시켜 물리적 표본의 디지털 버전에 자세한 부분과 색조까지 제대로 잡아낼 수 있어야 한다.
디지털 피부 확대 검사 또한 색 충실도에 따라 진단이 크게 좌우된다. 디지털 피부 확대 검사 중에는 악성일 가능성이 있는 피부 구조가 카메라에 녹화된다. 전통적인 광학 피부확대경은 암으로 의심되는 피부 일부분에 대한 평가를 할 수는 있었지만 표준화된 문서 작성이나 시간 경과에 따른 정량화된 관찰은 가능하지 않았다. 디지털 피부 확대 검사에서는 카메라를 이용해 수상한 피부 병변을 촬영한다. 다양한 시간에 걸쳐 검사를 수행함으로써 색소의 변화를 디지털 방식으로 녹화하여 피부과 의사가 볼 수 있도록 제공한다. 반경 및 색상과 같은 다양한 기준들이 피부과 의사에게 진단을 위한 핵심 정보로 제공된다. 따라서 색 충실도는 진단 과정에서 중요한 요소이며 카메라의 몇 가지 요구 사항을 구성한다. 디지털 피부확대검사에서는 특히 조명의 종류 및 빛을 발하는 색상에 관계없이 색상을 정확히 재현해야 하기 때문에 결코 사소한 문제가 아니다.

물체에서 측정값으로의 변환: 디지털 카메라의 색상 표현 방법

색상 재현 과정을 설명하려면 먼저 물체의 색상 및 이미지의 색 농도 값이 어떻게 결정되는지를 알아야한다. 물체에서 반사된 빛은 렌즈를 통해 센서에 닿은 뒤 카메라에 의해 색상 값으로 변환된다. 이미지 촬영 중에 물체에서 반사된 빛은 처음 렌즈를 통과한 뒤 카메라 센서로 이동한다. 세 가지 구성 요소 모두가 결정적인 역할을 하는 것이다. 물체에 대한 조명이 우수할수록 센서가 색 농도를 캡처의 정밀도가 높아진다. 반사된 빛은 렌즈를 통해 센서에 투사되기 때문에 이 역시 매우 중요하다.
센서는 입사광의 광자를 기록할 수 있는 수많은 독립된 픽셀들로 구성되어 있으며 광자의 양에 다양한 강도의 전자 신호를 통해 결과를 보고한다.
때문에 개별 픽셀은 들어오는 광자를 주워담는 ‘양동이’로 이해할 수 있다. 광자의 수와 스펙트럼 관련성(파장)을 구분하기 위해 컬러 센서에는 Bayer 패턴 또는 Bayer 매트릭스라 불리는 필터가 사용되어(그림 3) 특정 파장의 광자는 통과시키고 다른 파장의 광자는 차단한다(그림 4). Bayer 패턴의 디자인은 센서 모델에 따라 달라질 수 있지만 일반적으로는 세 가지 유형의 필터(50% 녹색, 25% 적색 및 25% 청색)로 구성된다.

다음 단계에서는 개별 컬러 픽셀의 농도 값을 사용해 색상 값을 계산한다. 목표는 Bayer 패턴의 농도 값(예: 픽셀 당 8비트)을 기준으로 RGB 정보(픽셀당 24비트 - 적색 8비트, 녹색 8비트, 청색 8비트)를 추정하는 것이다. 이 프로세스를 디베이어링이라 하며, 이는 누락된 색상 값의 추정과 관련이 있다.
디베이어링은 CPU를 많이 사용하는 과정이다. Basler 모델을 포함한 최신 카메라들은 이러한 잡다한 작업들을 내장되어 있는 FPGA를 이용해 내부적으로 처리가 가능하다. 사용자 입장에서 이는 컴퓨터의 부하를 줄일 수 있음을 의미하며, 특히 리소스가 한정되어 있는 임베디드 애플리케이션의 경우 이것은 매우 중요하다. 또한 FPGA를 이용함으로써 연산으로 인한 지연 시간도 최소한으로 유지된다.
색상 재현에 조금이라도 변동이 생기면 컬러 의료 이미지에 중요한 문제를 유발할 수도 있다. 표준 sRGB 색 공간은 다양한 카메라 또는 센서 간의 차이 문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해 개발되었다. 특히 표준화된 문서 작성이 중요한 제약 분야는 표준화된 컬러 재현의 원칙으로 sRGB에 의존한다. sRGB는 동일한 sRGB 값을 가진 이미지 데이터가 전 세계 어디서든 색상이 보정된 sRGB 모니터에서 동일하게 보이도록 한다. 카메라 특유의 RGB 값을 표준 sRGB 값으로 변환하려면 카메라에 색상 보정 및 감마 보정의 두 가지 보정 알고리즘이 필요하다.

색상 보정(Color Calibration)

카메라에 의해 생성된 색상 값은 대부분 조명, 렌즈, 센서 및 보간법(디베이어링)과 같은 요소에 의해 좌우된다. 의료 진단 시 계산된 색상 값에 의지하려면 먼저 색상을 실제 물체에 맞춰 조정하는 색상 보정이라는 일련의 절차가 필수적이다. 최신 카메라 시스템에서 색상 보정은 매트릭스 보정 및 6축 오퍼레이터를 이용한 보정이라는 세 가지 하위 절차로 구성된다. 이러한 보정이 완료되면 소위 감마 보정이 수행되는데 이것은 색상 보정에 포함되는 것은 아니다.
보정 프로세스에서는 세 가지 ColorCheckers를 사용한다(그림 5, 오른쪽). 이것은 24개 색상 및 6단계 그레이로 이루어진 체스판 모양의 카드로서 정사각형이 서로 연결되어 있는 형태이다. 규정된 특정 조명 하에서 보면 개별 필드의 sRGB 값들은 알려져 있는 요소이며(그림 5, 왼쪽) ColorChecker가 카메라에 의해 감지된 컬러를 위해 참고가 되는 벤치마크 역할을 할 수 있게 된다. 카메라의 색상 값은 특정 필드를 기준으로 측정되며 그런 뒤 색상 필드에 대해 알려진 실제 값과 비교할 수 있는 sRGB 값을 제공한다.
색 공간에서 측정된 지점과 알려진 지점 간 벡터 길이를 ΔE(그림 6 참조)라 하며 색차라 부른다. ΔE가 1인 경우를 최소식별가능차이(JND: just noticeable difference)라 합니다. ΔE가 1보다 크면 다른 색상으로 인식이 된다. 이어지는 보정 프로세스의 목표는 색차 ΔE를 최대한 줄이는 것이다. 과거에는 색차 ΔE를 계산하는 방법이 매우 다양했다. 70년대에 위에서 설명한 ΔEab가 유클리드 벡터 거리를 측정하는 데 사용되었으며, 최근에는 ΔE94 및 ΔE00와 같은 개념이 지점 간 거리에 대한 인간의 인지를 보다 정밀하게 설명하는 데 사용되고 있다.

화이트 밸런싱

화이트 밸런싱은 사진의 피사체를 조명하는 데 사용되는 빛의 색온도에 맞게 카메라를 조정하는 데 사용되는데 이를 위해 ColorChecker의 그레이 필드가 사용된다. 사람의 눈은 색 순응(chromatic adaptation)이라는 형태로 자체적인 화이트 밸런싱을 수행하며, 이것은 주변광에서 색온도 변화를 주관적으로 인지하는 것을 방지한다. 햇살과 인공조명 모두에서 흰색 종이는 비슷해 보이는 것이 이러한 이유 때문이다.
화이트 밸런싱은 다양한 방식으로 수행이 가능하다. 아마도 가장 간단한 방법은 관찰자로 하여금 흰색 영역을 선택하도록 지시하는 것이다. 하지만 많은 애플리케이션이 자동으로 화이트 밸런싱을 수행한다. 극히 간단한 Grey World 처리와 같은 여러 가지 다양한 절차 중 하나를 사용할 수 있다. 이 방법에서는 정상적인 사진에서 모든 색상의 평균은 회색이라고 가정한다. 회색과 계산된 색상 평균 사이의 차를 파악한 뒤 색상 채널을 곱하면 흰색 표면의 합계는 R=G=B가 되어야 한다.

매트릭스 보정
매트릭스 보정은 센서의 컬러 픽셀이 갖고 있는 스펙트럼 감도를 사람의 감각 기관인 눈의 감도에 맞게 조정하는 데 사용된다. RGB 색상계는 적, 녹, 청으로 구성되며 이 색들이 3x3 컬러 매트릭스로 조합되어 올바른 색조를 만들어낸다. 매트릭스 보정 결과는 카메라별 RGB 값을 표준 sRGB 값으로 변환하는 데 사용된다.

색조, 새츄레이션
제약 업종을 위한 비전 시스템을 개발할 때는 이미지의 색차 최소화에 대한 기대뿐 아니라 많은 경우 미관상 매력적이어야 한다는 기대가 있다. 특히, 측정뿐 아니라 사진을 통한 문서 작성용으로 도입되는 카메라는 세포 구조의 거시적 관찰 사례에서 그렇듯이 사용자들이 보기 좋게 채색된 이미지를 기대하도록 만들곤 한다. 색조 및 새츄레이션과 같은 기능은 이런 점에서 중요하다.
색 공간에서 새츄레이션이 증가하면 색상 지점은 공간의 바깥쪽으로 재배치된다(그림 9 참조, 오른쪽). 이와 대조적으로 색조 변화는 컬러 픽셀을 회전하게 한다(그림 9 참조, 왼쪽). 새츄레이션과 색조는 전체에 작동한다는 점을 기억하는 것이 중요하다. 이들 기능을 이용해 이루어진 변화는 어떤 것이든 모든 색상에 동일한 수준의 영향을 준다.

6축 오퍼레이터

색조 및 새츄레이션과 달리 6축 오퍼레이터는 전체적인 조작이 아니다. 이것은 이제 다른 색상에 영향을 주지 않으면서 색 공간 내에서 개별 색상을 처리할 수 있게 만든다. 안저 촬영술을 포함한 일부 애플리케이션에서 사용자들은 특별한 색상의 느낌을 찾아내는 훈련을 받거나 여러 해 동안 실무 경험을 통해 이런 작업을 익힌다. 6축 오퍼레이터를 사용하면 색 표현을 사용자 고유 취향에 맞춰 조정할 수 있다.
무엇보다 이는 새로운 장치를 개발할 때, 심지어 카메라 구성 요소를 교체해야 할 때조차 이미지의 느낌을 그대로 유지할 수 있음을 의미한다. 이 외에도 6축 오퍼레이터는 두 가지 색상 간 차이를 개선할 수 있게 해준다(예: 비슷한 적색 톤 두 가지). 이 예에서 밝은 적색과 어두운 적색은 노란색과 마젠타로 변경될 수 있다.

감마 보정

사람의 눈과 달리 카메라 센서들은 밝기를 선형적 값으로 인식한다. 다시 말해, 광자의 수가 두 배가 되면 측정된 농도 값을 두 배로 재현한다.
진화론적 이유로 사람의 눈은 밝기의 차이를 비선형 값으로 인식한다. 어두운 곳에서의 밝기 차이는 밝은 곳에서보다 더 강하게 인식되는 것이다. 이로 인해 촬영한 이미지를 장치에서 올바로 렌더링하려면 먼저 감마 보정을 수행해야 한다.
이것은 어두운 영역에서의 밝기 차이는 확대하고 밝은 영역에서는 줄이는 곡선을 바탕으로 빛의 강도 값을 비선형적으로 변환하는 것에 해당된다. 목적은 모니터에서 그레이 값에 대한 선형성을 다시 확보하는 것이다. 이미지 신호는 전송 경로를 따라 비선형 볼록면을 형성하기 때문에 이 현상을 보정하기 위해 사전에 이미지에 비선형 오목면을 곱해야 한다(그림 10 참조).

현실적인 색상 보정
최신 카메라에는 사전에 정의된 색상 보정 기능이 내장되어 있다(화이트 밸런싱, 매트릭스 보정 및 6축 오퍼레이터). 이러한 설정들은 시나리오 별로(daylight 5000 Kelvin, Daylight 6500K 및 Tungsten 2500K) 사전 보정해 이러한 상황에서 카메라를 바로 사용할 수 있게 해준다.
색상 보정 기능이 없는 산업용 카메라는 대개 색차 값이 10에서 20 사이에 이른다. 색상 보정 덕분에 최신 카메라의 색차 합계 ΔE는 3~4 수준이며 이는 제약 업계의 높은 기준을 만족시키기에 충분한 수준이 되었다.

색 충실도 요약
•핵심 요소는 조명, 센서 및 색상 보정
•디베이어링, 화이트 밸런싱, 감마 보정, 매트릭스 보정 및 6축 오퍼레이터와 같은 사전 처리로 색차를 최소화하거나 색상을 이전 색상 프로필에 맞게 조정 가능
•측정치에 따라 색차(ΔE)가 결정되며 ΔE 3 - 4는 매우 우수한 수준으로 간주
•규정된 빛 온도에 맞춘 사전 보정은 표준 카메라 환경에서의 통합 비용을 줄여준다.
•컬러 매트릭스 보정 또한 시스템별로 고객이 직접 조정 가능
•FPGA를 이용한 디베이어링은 호스트에서의 연산에 필요한 리소스 절약 가능

- CCD에서 CMOS 센서 기술로의 전환
시판되고 있는 산업용 카메라용 이미지 센서는 두 종류, 즉 CCD 및 CMOS 센서이다. 하지만 오래 전부터 대세는 CMOS 센서 기술로 기울었다. 이러한 변화가 놀라울 것이 없는 이유는 에어리어 스캔과 라인 스캔 카메라에 중요한 변수 두 가지인 프레임 속도 및 노이즈 레벨이 CMOS 센서에서 최근 몇 년 사이 크게 향상되었기 때문이다. 이 외에도 CMOS는 상대적으로 가격이 저렴해 이미 전반적으로 낮아지고 있는 시스템 가격 이상으로 추가적인 절감을 가능케 한다.

CCD 센서 디자인
CCD 센서에서는 광 감지 픽셀의 전하가 신호로 전환된다. 반도체 노출에 의해 생성되는 픽셀의 전하는 ‘버킷 체인’ 작업과 비슷한 수많은 아주 작은 이동 작업(세로 및 가로 시프트 레지스터)을 통해 중앙에 있는 아날로그/디지털 컨버터로 이동된다. 전하의 이동은 센서의 전극에 의해 생성되는 전기장에 의해 이루어진다.
CCD 센서의 전하 이동에는 많은 시간이 소요된다. 고해상도 센서의 단점은 많은 수의 픽셀을 바탕으로 많은 이동 작업을 통해 중앙 증폭기에 전하를 공급해야 하는 것이다. 이로 인해 최대 프레임 속도가 크게 저하된다.

CMOS 센서 디자인
CMOS 센서에서는 개별 픽셀에 전하 저장소 역할을 하는 커패시터가 평행하게 배열된다. 이 커패시터는 각 픽셀이 광전류에 노출되어 충전된다. 커패시터에 생성된 전압은 밝기 및 노출 시간에 비례한다. CCD 센서와 달리, 센서가 빛에 노출됨으로써 포획된 전자는 단일 출력 증폭기로 이송되는 대신 각 픽셀 자체 전자 회로를 통해 소스에서 직접 측정 가능한 전압으로 변환된다. 그런 다음 이 전압이 아날로그 신호 프로세서에 전달된다. 별도의 전자 회로를 사용함으로써 CCD에서처럼 전하를 이동시키지 않고도 각 픽셀을 처리할 수 있다. 이로 인해 CCD 센서에 비해 이미지 정보를 훨씬 빨리 선택할 수 있고 과도한 노출로 인해 생길 수 있는 초점번짐(blooming) 또는 스미어링(smearing)과 같은 현상이 훨씬 적거나 아예 발생하지 않는다.
반면 단점은 각 픽셀 전자 회로에 필요한 추가 공간이 빛을 감지할 수 있는 영역으로 제공되지 않는다는 것이다. 따라서 CCD 센서에 비해 센서 표면에서 빛을 감지할 수 있는 영역 비율(Fill Factor(FF)에 의해 정해짐)이 작다. 이로 인해 이론적으로는 이미지 정보를 수집할 수 있는 광자 수가 적어진다. 하지만 이런 단점을 완화할 수 있는 방법들이 있다.
CMOS 센서는 개별 픽셀이 흡수할 수 있는 전자의 최대 개수를 결정하는 풀웰 커패시티 또는 새츄레이션 커패시티가 훨씬 높다. 대부분의 경우 이것을 인위적으로 낮은 새츄레이션 임계값으로 제한한다. 그래서 CCD 센서가 감도 값이 보다 우수한 반면 CMOS 센서는 우수한 새츄레이션커패시티를 통해 다이내믹 레인지(Dynamic range)를 구현하는 것 이상의 효과를 낸다. CMOS 센서가 CCD 센서에 비해 새로운 기술이지만 현재로서는 기술적으로 성숙되어 있는 기술이며 많은 애플리케이션에서 실제로 더 나은 성능을 보이고 있다.

의료 및 생명 과학 애플리케이션에서의 CMOS 기술의 장점
앞서 언급한 바와 같이 CMOS 센서는 최근 몇 년 사이 괄목할 만한 업그레이드를 거쳤으며 대부분의 경우 CCD 센서에 비해 우수한 성능을 보여준다. 빠른 프레임 속도 및 해상도, 낮은 소비 전력, 그리고 무엇보다 최근 개선된 노이즈 특성, 양자 효율은 과거 CCD 센서가 독차지했던 애플리케이션 영역까지 열어주었다.

CMOS 센서의 장점
- 빠른 속도(프레임 속도)
CMOS 센서는 구조적으로 훨씬 더 높은 프레임 속도를 가능하게 한다. 개선된 감도, 그리고 CMOSIS, Sony 그리고 ON Semiconductor의 최신 글로벌 셔터 기술이 결합되어 이제는 초고속으로 이미지 시퀀스를 캡처할 수 있다.
•현미경 검사 샘플의 끊김 없는 검사
•실험실 자동화 애플리케이션을 위한 신속한 초점 조절

- 높은 해상도(픽셀 개수)
구조적으로 CMOS 센서는 초고해상도에서도 매우 높은 프레임 속도를 제공할 수 있다.
•자동화된 표본 검사에 충분한 해상도
•현미경 검사에서 백만 픽셀 단위의 해상도를 선호하는 트렌드에 따른 높은 해상도에 대한 수요 증가

- 강력한 다이내믹 레인지(Dynamic range)
CCD 센서가 감도 값이 보다 우수한 반면 CMOS 센서는 우수한 새츄레이션커패시티를 통해 다이내믹 레인지(Dynamic range)를 구현하는 것 이상의 효과를 낸다. 이렇게 해서 CMOS와 CCD 센서는 거의 동일한 다이내믹스 레벨의 성능을 제공한다.
•현미경 검사 카메라에서의 강력한 재현 성능

- 낮은 소모 전력
•낮은 열 방출 및 전력 소모, 소형 또는 휴대용 의료 기기에 최적
•USB 3.0과 같은 데이터 연결을 통해 전체 카메라에 전원을 공급할 수 있어 시스템 설치 간소화 및 비용 절감에 기여

- 노이즈 특성 개선
•CMOS 센서의 낮은 전력 소비로 인해 열 방출이 적어지고 신호 노이즈가 훨씬 적어진다. 경험 법칙: 온도가 8°C 상승할 때마다 신호 노이즈가 두 배 증가한다.

- 향상된 양자  효율
수 년 전, 저조도 환경에서는 CCD 센서를 선택하는 것이 더 좋고 CMOS 센서는 밝은 조명 여건 하에서 사용하는 것이 좋다고 여겨 졌지만 CMOS 센서의 이미지 품질이 놀라울 정도로 향상되어 이제는 어두운 환경에도 적합하다.
•형광조명 애플리케이션용으로 적합

- 우수한 가격 대비 성능비
•의료 기기 및 시스템 비용 절감

이와 같이 CMOS 기술이 갖고 있는 주요 특성으로 인해 이 센서 기술이 오랫동안 인기를 누릴 것으로 보인다.