Averna / 시각 품질검사는 사람보다 머신 비전이 빠르고 정확하다.

사람의 눈은 놀랍도록 복잡한 장치다. 뇌와 함께 연결돼 작용하면서 주변 환경을 인식할 수 있게 해준다. 정확한 모양은 다를지라도 객체를 초 단위로 인식할 수 있다. 사람은 환경을 분석하는 데 관점을 이용하고, 특정 분야에 집중할 수 있는 넓은 시야를 확보한다. 이러한 능력은 인간이 생존하기 위해 다양한 자극과 환경에 지속적으로 적응하면서 점차 수천 년 동안 진화해 온 것이다. 그러나 사람의 눈이 제일은 아니다. 제품을 검사할 때를 예로 들면, 머신 비전이 더 빠르고 훨씬 정확하다.

사람의 시각적 인식에는 중요한 한계가 있다. 우선, 우리는 눈을 두 개만 가지고 있다. 두 눈은 너무 느려서 빠르게 움직이는 물체를 자세히 볼 수 없으며, 빛의 스펙트럼의 제한된 부분에만 민감하다. 섬광과 반사는, 크기나 색상과 같은 물체의 특정 속성에 오랫동안 집중할 수 있는 능력을 저해한다. 또한 우리는 이미지를 인식하고 저장하는 방식에 상당히 주관적이다. 따라서 인간의 눈이 정확한 측정을 수행할 수 없으므로 제품 품질을 검증하는 데 이상적인 도구는 아니다.

머신 비전 : 눈보다 더 믿을만하고 정확하다.

머신 비전과 이미지 기반 자동검사 및 분석은 신뢰할 수 있는 제품 검사에 있어 인간의 눈을 능가하는 모든 것을 갖췄으며, 종종 다른 기술과 결합된다. 다음은 머신 비전 시스템을 구현해 생산 환경에서 최고의 품질을 보장하는 두 가지 예를 보여준다.

예시 1 : 초당 20개의 속도로 움직이는 제품을 철저히 검사해야 한다. 목표는 0.02 평방 밀리미터의 정확도로 오류를 감지하는 것이다.

빠른 속도와 장기적인 안정성의 필요를 감안할 때 이 예시에서 육안으로 검사하는 것은 옵션이 아니다. 그럼에도 불구하고 육안 검사 시도가 있다면 전체 팀이 참여하게 될 것이다. 이는 검사의 객관성에 반하는 것이다. 머신 비전(Machine Vision)이 해결안이다. 6대의 카메라가 매우 짧은 셔터 속도와 짧은 편광 조명 노출(polarized light exposure)을 사용해 빠르게 움직이는 제품을 관찰한다. 이로 인해 결함이 완벽하게 보이는 선명한 이미지가 생성된다. 특수 소프트웨어가 50밀리 초 내에 모든 결함을 검색하며, 실시간 운영 체제 또는 FPGA를 사용해 24시간 동안 이를 수행할 수 있다. (결과 : 육안검사에 대한 모든 면에서 탁월한 시스템이다.)

예시 2 : 초당 5미터 속도로 지나가는 물체로부터 20mm의 영역에서 수 미크론(μm)의 결함을 감지해야 한다.

사람의 눈을 이용한 검사가 이 예시에 사용된다면 제품은 18km/h의 속도로 움직이며(= 1초마다), 2m 표면에서 수 미크론의 결함을 볼 수 있는 사람이 있어야 한다. 그래서 여기에서도 육안 검사는 실제적이지 않다. 유일한 옵션은 고속 렌즈와 LED 라인 라이트 및 초고속 ‘온 더 플라이(on-the-fly)’ 이미지 프로세싱 소프트웨어와 결합된 8k 라인 스캔 기술과 같은 하이테크 머신 비전의 조합이다.

인간의 눈과 자기 학습 소프트웨어 비교

작은 물건이나 옷에 솔기가 새겨져 있으면 사람은 대개 제품을 픽업해 반사시키고 반사를 관찰할 때 무의식적으로 변칙을 감지한다. 이것은 우리의 뛰어난 해석 능력과 결합해 인간의 눈을 타의 추종을 불허하게 만든다. 그러나 최근 몇 년 동안 머신 비전 기술은 많은 경우의 해석 능력이 개발됐다. 현재 기술은 복잡하고 자체 학습을 하는 비전 알고리즘을 사용해 인간 두뇌가 작업을 수행하는 것과 동일한 방식으로 이미지를 처리할 수 있다.

추가 정보가 포함된 그림 라이브러리가 제공되면 지능형 소프트웨어는 코드 한 줄을 프로그래밍하지 않고도 오류를 찾을 수 있는 위치를 스스로 가르칠 수 있다. 이 추가 정보는 어떤 제품이 좋고 나쁜지와, 결함이 있는 위치를 나타낼 수 있다. 디자인이 변경된 제품 역시 신속하게 인식할 수 있다.

자료 제공 : Averna(www.averna.com)