머신비전에 대한 이해
이모저모 개괄 … 산업발전에 큰 기여
머신비전은 사람의 눈으로 인식하던 기능을 카메라와 컴퓨터를 통해 구현하는 기술을 말한다. 특히 제조현장에서 필요한 공업적인 활용분야를 지칭한다. 제조에서 100% 품질 제어를 할 경우 경비를 절감하고 만족도가 높아지는데, 머신 비전 검사는 이러한 목표를 달성하는 데 있어서 중요한 역할을 한다. 조립 라인에서 일하는 검사자들은 가공 품질을 결정하기 위해 부품을 육안으로 검사하며 머신 비전 시스템은 유사한 검사를 수행하기 위해 카메라와 영상 처리 소프트웨어를 사용한다.
머신비전 검사는 컨베이어의 물체 수 파악, 일련 번호 판독, 표면 결함 검사, 기타 작업으로 구성된다. 제조업체는 고속·고배율 확대, 24시간 작업 또는 측정의 반복성 등이 필요한 시각 검사에서 머신 비전 시스템을 선호한다.
예를 들어, 반도체 제조는 시각 검사 기술에 크게 의존하며 이 기술 없이는 컴퓨터 칩의 생산율이 현저하게 감소한다. 머신비전 시스템은 정밀하고 정확하게 고속에서 실리콘 웨이퍼, 프로세서 칩, 레지스터와 콘덴서 같은 하위 구성품을 검사한다.
역사와 규모
머신비전 기술은 컴퓨터에 의한 화상처리를 기반으로 하며, 화상처리는 1920년대 미국에서 시작됐다. 이후 1960년대 우주탐사에 대한 여러가지 기술을 추진하는 과정에서 우주선이 보내온 각종 화상을 개선하기 위한 노력으로 이 기술이 발전했다.
1970년대에는 이러한 과학적인 연구개발의 성과를 산업에 활용하기 위한 시도가 있었으며, 특히 반도체산업의 급성장과 함께 머신비전의 기술이 본격적으로 그 모습을 드러내기 시작했다.
세계적인 머신비전 기업들은 1970년대 말 혹은 1980년대 초에 주로 탄생했다. 국내에서는 1990년대 말 IMF 환경에서 대기업에 근무하던 연구원들이 머신비전 기업을 설립하면서 시작됐다. 2000년대 초부터 국내 디스플레이 산업의 급격한 성장과 더불어 머신비전 기술은 국내에서 성장과정을 거치게 된다. 반도체 산업의 경우 각종 제품의 미세화에 따라 사람이 검사하기 힘들어지면서 자동검사 수요가 일어난 반면, LCD 등 평판디스플레이 산업에서는 디스플레이의 대형화에 따라 사람이 검사하기 어려운 상황이 되면서 자동검사 수요가 증가하고 있다.
LCD 산업이 성숙기에 진입하면서 자동검사 수요도 증가하고 있다. 이는 LCD 패널 제조업체들이 극심한 수율경쟁에 돌입하자 경쟁회사보다 나은 수율을 목표로 자동검사를 추진한 결과이다.
머신비전의 구성요소
머신비전 시스템을 구성하는 주요 요소로는 센서(카메라), 광학계(렌즈), 화상입력장치(플레임그래버), 컴퓨터, 조명장치 등이 있다. 이외 검사하는 대상물을 이동시키기 위한 이송장치와, 자동검사 결과를 품질관리 시스템 등에 연결시키기 위한 네트워크 연결도 필요하다.
머신비전 시스템의 처리과정
머신비전 시스템의 처리과정은 주로 3단계로 구분할 수 있다.
①화상형성 및 취득
검사 후 생산제품의 화상을 검퓨터로 가져오는 단계이다. 검사 대상물의 화상에서 생산제품의 불량여부와 관련된 정보를 획득하기 위해서는 다양한 불량현상이 단순한 화상형태로 나타날 수 있도록 인공적인 조명환경을 꾸미는 것이 중요하다. 머신비전 시스템은 제조현장에 설치되기 때문에 매우 짧은 시간에 필요한 검사작업을 완료해야 하며, 이를 달성하기 위한 가장 효과적인 방법은 선명하고 뚜렷한 화상을 만드는 것이다. 즉 조명 및 렌즈의 선정이 중요한 작업이 되며, 좋은 화상을 읽어들이지 못하면 좋은 검사장치를 만드는 것은 불가능하다.
②화상처리
카메라를 통하여 컴퓨터로 입력된 화상은 디지털 데이터의 형태가 되며, 소프트웨어를 활용하여 이 데이터에 필요한 처리를 하게 된다. 일반적으로 화상처리(영상처리, 이미지 프로세싱) 과목에서 배우는 다양한 기법이 활용될 수 있다. 예를 들어 잡음제거처리, 윤곽선 강조처리, 윤곽선 추출, 블랍처리 등이 이 과정에 속한다.
③화상해석
화상처리 결과를 바탕으로 검사대상인 제품에 불량이 있는지를 판별하는 과정이다. 품질관리적인 지식 및 생산기술적인 지식을 컴퓨터 프로그램으로 구체화하는 단계이다. 이 부분은 체계화된 지식이나 기술이 있는 것은 아니고, 검사시스템을 구성하는 엔지니어 경험과 제조현장의 생산기술자 경험이 컴퓨터 프로그램 형태로 구현되는 것. 각 검사대상은 환경에 따라 각각 다른 형태의 프로그램으로 구성된다.
>>>> 머신비전과 관련된 이모저모
머신비전 조명
올바른 조명 솔루션 선택을 위한 유용한 요령도 있게 마련이다. 마이크로스캔이 조언하는 방법을 참조했다.
컬러를 이용하여 대조하기 : 정반대의 조명 스펙트럼을 이용하면 부품 형상이 더 어두워진다. 동일한 조명 스펙트럼을 이용하면 부품 형상이 더 밝아진다.
예를 들면 더 어둡게 만들고 싶은 부품 형상이 빨간색이라면 녹색 조명을 사용한다. 녹색 조명을 사용하여 녹색 형상을 더 밝게 만든다.
적외선 이용하여 반사 제거하기 : 실내 광원(예, 오버헤드 실내 조명)은 원치 않는 밝은 반사를 만들어 낼 수 있다. 적외선 광원을 이용하여 비전 시스템에 도달하는 실내 조명을 중단시키면 된다.
적외선 이용하여 컬러 줄이기 : 적외선 광원을 이용하여 다색의 피사체 간 그레이스케일 차이를 줄인다. 위의 이미지에서 검은색 구역은 적외선을 흡수하므로 주의해야 한다.
자동 ID 및 기호
선형 또는 1D 바코드는 1970년대 이후 사용됐으며 자동 식별 부품 추적에서 가장 일반적인 기호 유형이다. 오늘날에 데이터 매트릭스와 같은 2차원(2D) 기호를 사용하는 제조업체가 점점 증가하고 있으며 배치의 융통성과 증가된 데이터 용량을 제공하고 있다. 많은 업계에서 반드시 사용해야 하며 품질을 규제하는 정확한 기호를 지정하고 있다.
또한 제조 공정의 각 단계에서 확인되는 컴퓨터 판독 기호를 사용하여 영구적인 추적 가능성과 영구 표시 기호를 사용하는 기업도 많다. 컴퓨터 판독 가능 기호는 일반적으로 선형 바코드, 스택형 기호, 2D 기호, OCR 폰트의 카테고리에 속한다.
직접 부품 마킹 방법(DPM)
제품에 직접 표시하는 방법은 여러 가지가 있다. 애플리케이션에 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 목표를 성공적으로 달성하는 데 중요하다. 각 방법마다 장점과 제한이 있으므로 적절한 방법을 선택하기 전에 가능한 많은 방법으로 검토하고 실험하는 것이 좋다. 가장 일반적인 마킹 방법 중 4가지는 다음과 같다.
전기 화학 에칭 : 이 프로세스는 낮은 전압의 전류를 사용하여 물체 표면을 마킹한다. 이 방법은 낮은 용량의 제품 실행에 일반적으로 사용된다.
레이저 에칭 : 레이저는 표면에 직접 기호를 에칭한다. 선명한 고해상도 마크가 생성되어 레이저 에칭을 자동화된 환경에 적합하게 해준다.
잉크젯 : 이 종류의 마킹에서는 표면에 작은 도트를 직접 분사한다. 잉크젯은 고대비 마크를 생성한다. 잉크젯은 영구 마킹 방법으로 간주되지 않는다.
도트 핀 : 도트 핀은 마크를 생성하기 위해 깊이의 변화를 사용하는 굴착식 마킹 방법이다. 도트 핀은 마킹된 기호가 평생 유지되어야 하는 애플리케이션에 권장된다.
광학 문자 인식(OCR)
OCR이라고 알려진 광학 문자 인식은 머신 판독과 육안 판독을 동시에 할 수 있는 텍스트이다. 일반적인 업계와 용도에는 약품 또는 식품 포장의 날짜·로트 추적, 우체국 또는 기타 문서 취급 장소에서의 우편물 분류, 자동차 또는 전자 제품의 일련번호 판독 등이 있다.
광학 문자 인식 기술은 1970년대부터 상업적 용도로 널리 사용되었으며 오늘날에는 여권 처리, 보안 문서 처리(수표, 재무 문서, 청구서), 우편물 추적, 출판, 소비재 포장(배치 코드, 로트 코드, 만료일), 임상적 용도 등과 같이 자동화된 작업을 위해 활용된다. 여기에는 OCR 판독기와 소프트웨어를 사용할 수 있으며 바코드 판독 및 제품 검사 같은 추가 기능이 있는 스마트 카메라와 비전 시스템도 사용할 수 있다.
바코드와 2D 기호는 머신 판독만 가능한 반면 OCR의 주요 장점은 머신 판독과 육안 판독이 가능한 형태로 정보를 암호화했다는 것. 그러나 OCR은 문자 대체율이 높기 때문에(특히 OCR-A 및 OCR-B 폰트와의 대체) 문자 바코드에 암호화된 데이터가 더 신뢰된다. 수표 문자는 OCR 데이터 필드에 내장되어 있는 OCR 판독기 또는 비전 시스템이 계산하여 데이터 출력 시 대체 오류를 방지한다.
OCR을 응용 프로그램에 통합하는 방법은 다양하며, OCR 암호화 데이터를 처리하는 시스템도 다양하다. OCR 템플릿과 OCR 폰트는 가장 간단하고 가장 신뢰할 수 있는 옵션이다. 일반적인 OCR 폰트의 예로는 OCR-A, OCR-B, MICR E-13B 및 SEMI M12가 있다. OCR 템플릿은 OCR 폰트, OCR 텍스트의 레이아웃(행/열 등), 한 행의 문자 수, 총 행 수 등을 포함하여 몇 가지 매개변수를 정의한다.
일반적으로 더 높은 가격의 머신비전인 훈련이 가능한 OCR 시스템의 특징은 특별한 OCR 폰트(OCR-A, OCR-B, MICR, SEMI) 뿐만 아니라 사용자가 정의한 폰트로 문자를 인식하도록 훈련할 수 있으며 모든 언어로 만든 어떤 폰트의 전체 문자를 인식하도록 훈련할 수도 있다.
이러한 시스템의 단점은 노동력이 많이 드는 통합 절차와 비OCR 폰트를 사용할 경우 신뢰도가 감소한다는 것. 광학 문자 확인(OCV)은 신뢰성 문제를 해결하는 한 방법이다. 원하는 사양을 OCR 판독기에 입력하면 OCV 소프트웨어는 인쇄된 문자가 이 사양과 일치하는지 확인하고 데이터가 올바르게 암호화되었는지 확인하며 라벨이 올바른 품목에 올바른 방향으로 배치되도록 할 수 있다.
광학 문자 확인(OCV)
광학 문자 확인 즉 OCV는 광학 문자 인식(OCR) 문자열의 인쇄 또는 표시된 품질을 검사하고 판독 가능성을 확인하기 위해 사용하는 머신비전 소프트웨어이다. 표시된 문자열의 내용이 올바른지 확인하는 것 이외에도 품질·대비·선명도 등을 검사하며 품질이 떨어지는 샘플은 표시하거나 거부한다.
OCV를 사용하는 주요 용도는 제약·의료기기·화장품 및 기타 소비재 포장을 위한 날짜·로트 코드 확인(라벨에 인쇄되거나 포장 또는 제품에 직접 표시된 경우)이다.
OCR 소프트웨어는 텍스트 문자열을 읽는데 사용되며 질이 낮고 손상된 텍스트도 데이터를 최대한 추측하면서 판독하려고 시도한다. 그 반면 OCV 소프트웨어는 텍스트의 질과 읽을 수 있는지의 여부를 확인한다. 이 검사는 인쇄된 날짜·로트 코드가 선명한지 확인하고 포장용도의 주요 문제거리인 제품 리콜 시 사용자가 판독 가능한지의 여부를 확인하는데 많이 사용된다.
참고자료 |넥스트아이(www.nexteye.com), 마이크로스캔(www.microscan.com)
