최상의 컬러 이미지 구현을 위한 프리즘 기술의 역할 ②
JAI
2.5 해상도
머신비전에서 해상도는 종종 카메라가 제공하는 픽셀 수로 측정된다. 컬러 카메라에서는 단일 센서 베이어 패턴 컬러 카메라가 2x2픽셀(또는 그 이상) 매트릭스의 모든 픽셀에서 이미지 정보를 보간할 때 이 수치가 오도될 수 있다. 여기서는 해상도와 시야(FOV) 측면에서 해상도를 차별화한다.
같은 초점 거리의 렌즈를 사용한다고 가정하면 카메라의 FOV는 픽셀 수에 정비례하는 센서 크기에 따라 달라진다. 따라서 픽셀 수가 많은 카메라는 더 넓은 FOV를 커버할 수 있다.
공간 해상도는 픽셀 크기에 의해 결정된다. 픽셀이 작을수록 해상도가 높아진다. 앞서 얘기했듯이, 베이어 패턴 카메라에서는 픽셀 크기를 결정하고 해상도를 계산할 때 디베이어링에 사용되는 매트릭스를 고려해야 한다. 일반적인 2x2 베이어 패턴 센서에서 공간 해상도는 파란색과 빨간색의 경우 4배, 녹색 채널의 경우 2배 감소한다.
다중 센서 카메라는 프리즘 크기 때문에 센서의 크기가 제한돼 있으므로 보통 픽셀 수가 더 적다. FOV는 종종 베이어 패턴 카메라보다 작다. 그러나 픽셀 수는 적지만 공간 해상도는 동일한 픽셀 크기를 가진 베이어 패턴 카메라보다 높다. 다중 센서 프리즘 설계 덕분에 동일한 FOV를 커버할 수 있는 컬러 채널 당 하나의 센서를 사용할 수 있다. 따라서 모든 컬러 채널은 센서의 전체 픽셀 해상도로 이미징된다.
표 1은 JAI AP-3200C-USB 프리즘 카메라와 베이어 패턴 IMX 265(3.2MP) 및 IMX 253(12.3 MP)를 비교해서 보여준다. JAI AP-3200T-USB에는 3.2MP Sony IMX-265 흑백 센서 3개가 장착돼 있다.
이 수치는 FOV가 픽셀 수와 함께 증가한다는 것을 보여준다. 그러나 공간 해상도에서는 그렇지 않다. IMX-253 센서의 픽셀 수는 훨씬 높지만 공간 분해능은 훨씬 작은 IMX-265 베이어 패턴 센서가 장착된 카메라와 동일하다. 두 카메라 모두 파란색과 빨간색 채널의 해상도보다 높은 녹색의 해상도를 가진 컬러 채널에 따라 달라진다.
반대로 AP-3200T 프리즘 카메라는 베이어 패턴 카메라에 비해 평균 3배 높은 공간 해상도를 보여준다. 이는 프리즘 기반 카메라의 총 3x3.2 MP 카운트보다 높은 픽셀 수를 제공하는 IMX-253 베이어 패턴 카메라와 비교할 때도 마찬가지다.
간략한 차이점은 공간 흑백 테스트 이미지의 컬러 이미지에서 볼 수 있다(그림 10). 베이어 패턴 카메라로 촬영한 이미지는 파란색과 빨간색의 간섭(가장 낮은 해상도의 색상) 패턴을 나타내지만, 이러한 센서는 다중 센서 카메라로 촬영한 이미지에는 표시되지 않는다.
다중 센서와 프리즘 기반 카메라는 인쇄 검사 또는 현미경 검사와 같은 우수한 공간 해상도에 따라 응용 분야에서 우월하다.
3. 이미지 품질
컬러 머신비전 시스템 디자이너에게 모든 차이점의 최종 결과는, 이미지 품질이 가장 중요한 분야의 프리즘 카메라의 전반적인 결과가 더 낫다.
그림 11의 이미지는 JAI AP-3200T-USB 프리즘 카메라(왼쪽 열)와 JAI GO-5100C-USB 바이어 카메라(오른쪽 열)로 캡처됐다. 보다 우수한 색상 차별화, 생생한 색조, 우수한 대비 및 좋은 이미지 깊이와 관련하해 우수한 이미지 품질이 왼쪽 열 이미지에 명확히 표시된다.
4. 다중 센서 프리즘 카메라를 최대한 활용할 수 있는 기타 변수
4.1 올바른 렌즈 선택
표준 머신비전 렌즈 중 일부는 잘 작동하지만 프리즘 기반 카메라에서 최상의 이미지 품질을 얻으려면 특수 렌즈를 사용할 수 있다. 다중 센서 카메라는 프리즘을 사용해 렌즈 설계에 추가로 제약을 가한다. 광학 경로가 프리즘을 통해 센서에 더 길다는 것 외에도, 렌즈는 센서 형식에 잘 맞아야 한다. 렌즈의 이미지 서클이 센서보다 작으면 색 음영(color shading)이 눈에 띄게 된다.
프리즘의 이분법 코팅 때문에 프리즘 카메라에서 음영 효과의 가시성이 증가한다. 올바른 화이트밸런스를 얻는 게 어려워 진다. 다중 센서 프리즘 카메라용으로 설계된 렌즈는 더 큰 사출 동공을 가지므로, 다이크로닉 프리즘을 통과하는 광선의 각도가 더 작아진다. 또한, 가장자리를 따라 MTF(modular transfer function)에서 크게 저하되지 않는다.
시장에 나와 있는 프리즘 기반 카메라용 렌즈 제조업체엔 VS Technology, Kowa, Fujinon, Myutron, Goyo Optical, Azure 및 Blue Vision 등이 있다.
4.2 카메라 기능
JAI는 프리즘 카메라에 몇 가지 추가 기능을 제공해 애플리케이션의 요구 사항에 따라 이미지 정보를 향상시킨다. 예를 들어, 색상 변환 알고리즘을 사용하면 일반 RGB 출력을 sRGB, Adobe RGB, HSI, CIEXYZ와 같은 다른 3차원 색상 공간으로 변환할 수 있다. 프리즘 카메라의 탁월한 화질 효과는 전환 품질에서도 볼 수 있다. 베이어 RGB 기반의 색상 변환은 RGB 프리즘 기반 카메라 기반의 변환보다 덜 정확하다. 색온도 사전 설정과 애플리케이션별 룩업 테이블(look-up tables)을 바탕으로, 카메라 RGB를 맞춤형 RGB로 변환하는 것과 비슷한 변환 정밀도 논리가 적용된다. 컬러와 에지, 픽셀 비닝(binning), ROI 기반 쉐이딩 보정, 자동 게인과 셔터 제어, 단일 및 다중 ROI 기능, 각 이미지의 청크 데이터(chunk data)는 프리즘 기반 카메라를 최대한 활용하는 데 사용할 수 있는 추가 기능이다.
5. 결론과 전망
머신비전 애플리케이션에서, 단일 센서 베이어 RGB 카메라에 대한 프리즘 기반 카메라의 장점이 요약됐다. 장점은 최상급 이미지 품질을 달성하는 데 직접적인 영향을 끼치는 매개변수 즉, 트루 컬러, 높은 공간 해상도, 더 낮은 스펙트럼 혼선과 SNR, 우수한 콘트라스트와 색상 차별화 등과 조화를 이룬다. 온 보드 이미지 처리가 바이어 RGB 이미지를 복구하는 데 사용되는 것과 관계없이, 광 신호가 이미지 센서에 기록되는 방법이 무엇인지가 중요하다.
여기서는 다중 센서 영역 스캔 카메라의 프리즘 기술에 대한 기본 사항을 다뤘다. 애플리케이션과 계측 그리고 카메라 기능을 사용해 다중 센서 프리즘 기반 카메라에서 최상의 품질을 추출하는 방법에 대한 지식을 공유하고자 했다.
자료 제공 : JAI(www.jai.com)
