자동화의 필수요소, 스마트 머신 비전 카메라의 탁월한 기능
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머신 비전, 산업 자동화의 필수 요소
디지털 이미지에서 정보를 자동으로 추출하는 기능은, 비용을 절감하고 품질을 개선하며 전체 프로세스를 간소화할 수 있다. 머신 비전의 주요 용도는 검사, 측정 및 로봇 안내이다. 이러한 작업을 수행하려면 가능한 한 신속하고 높은 정확도로 반복적인 활동을 수행해야 하는데, 이것이 바로 머신 비전 시스템의 장점이다. 또한 머신 비전은 지난 수십 년 동안 비용 효율성이 높아지고 구현하기가 더 간단해졌다.
자동 검사는 일반적으로 생산 라인을 따라 이동하는 품목과 함께 인라인으로 수행된다. 기술은 복잡하지만 머신 비전을 사용하여 자동화 작업을 수행하는 기본 순서는 간단하다. 비전 시스템은 부품이 앞에 있을 때 이미지를 캡처하도록 트리거된 다음 시스템이 이미지를 처리하고 주요 특징을 추출한다. 그것으로 부터 데이터. 마지막으로 결과 데이터를 전달한다. 결과 데이터는 통과 또는 실패만큼 간단할 수 있으므로 조치와 결정을 내릴 수 있다. 이러한 작업에는 거부 메커니즘 트리거 또는 로봇이 픽업할 모든 부품의 위치 제공이 포함된다.
생산 라인의 적절한 조명은 카메라가 처리하려는 주요 기능을 인식하도록 하는 데 필수적이다. 조명은 일관성이 있어야 시스템이 감지한 변화가 광원이나 주변 조명의 변화가 아닌 검사 대상 항목의 실제 변화를 반영할 수 있다. 고급 광학, 우수한 조명 기술 및 최신 알고리즘을 갖춘 머신 비전 시스템은 제품 검사, 인쇄 검사, 표면 결함 감지, 측정 및 로봇 안내를 포함한 광범위한 산업 자동화 작업을 수행할 수 있다.
광범위한 기능을 갖춘 기본 툴킷
생산 라인에 거의 완벽한 조명이 있더라도 여전히 많은 변형이 있을 수 있다. 머신 비전은 어떻게 그토록 많은 불규칙성을 처리하면서도 안정적인 방식으로 작업을 수행할 수 있을까. 결과적으로 머신 비전의 광범위한 기능은 위치, 측정, 계수 및 디코딩과 같은 몇 가지 기본 기능으로 요약된다. 이 네 가지 작업은 픽셀 강도 값을 인식하고 가장자리 윤곽선을 찾고 모양과 패턴을 일치시키는 일반적인 기능에 따라 달라진다.
이는 이미지를 픽셀 단위로 템플릿과 비교하거나 인식된 에지 세트(인접 픽셀 강도의 기울기를 계산하여 생성됨)를 템플릿의 에지와 비교하는 복잡한 작업이다. 패턴 매칭을 수행하고 최적화하는 방법에는 여러 가지가 있지만 본문에서는 산업 전문가가 사용할 수 있는 결과 기능에 초점을 맞출 것이다. 다음은 기본 작업들을 더 자세히 살펴본다.
기본 기능: 위치
많은 경우 복잡한 머신 비전 처리 작업은 물체 위치에서 시작된다. 이 시스템은 다양한 배경을 특징으로 하는 다양한 이미지에서 찾을 특정 패턴을 인식하도록 훈련되었다. 머신 비전 시스템이 반복해서 찾을 것으로 예상되는 항목의 일반적인 예는 데이터 매트릭스와 같은 2차원 바코드이다.
시스템은 바코드를 디코딩하기 전에 바코드를 찾아야 하며, 코드가 있는 제품이 고속으로 지나가기 때문에 이를 매우 빠르게 수행해야하는 경우가 많다.(사실 고성능 스마트 카메라는 분당 최대 4,000 개의 부품을 검사하거나 초당 300인치로 움직이는 컨베이어 벨트에 해당한다!) 코드의 특정 측면은 바코드가 있음을 비전 시스템에 나타낸다. 로고와 같이 일반적으로 바코드 근처에 있는 다른 그래픽을 수행한다.
시야 내에서 지정된 패턴을 일치 시키면 위치된 물체가 훈련을 위해 제공된 패턴과 얼마나 가깝게 일치하는지에 따라 결함을 감지할 수 있다. 예를 들어, 항목의 이미지가 예상 패턴에서 상당한 편차가 있는 경우는, 예상 색상과 일치하지 않는 픽셀 또는 가장자리가 없어야 하는 위치에 가장자리가 있는 것이다. 재 작업 플래그가 지정되거나 생산 라인에서 거부된다.
기본 기능: 계산
머신 비전 시스템이 관심있는 물체를 찾으면 이미지에 있는 유사한 물체의 수를 계산할 수 있다. 또한 물체가 이미지에 없는지 여부를 알 수 있으므로 유무 테스트도 계수 범주에 속한다. 예를 들어 자동차 산업에서 계수 기능은 부품에 적절한 수의 가공 구멍이 있는지 여부를 결정하는 데 사용된다. 구멍의 개수나 크기가 잘못된 부품은 생산 라인에서 제거된다.
기본 기능
측정 머신 비전은 측정이라고 하는 작업인 물체 사이의 거리를 계산할 수도 있다. 제품의 두 구성 요소(예: 약병 바닥 및 병이 채워지는 지점) 사이의 거리가 기대치를 충족하는지 확인하기 위해 매우 정밀한 측정을 수행한다. 비전 시스템이 측정을 수행하려면 먼저 보정해야한다.
간단한 보정은 측정 단위가 특정 픽셀 수와 같다는 것을 시스템에 알리는 것이다. 보다 복잡한 보정에는 그리드 간격이 알려진 값과 동일한 그리드 패턴이 시스템에 표시된다. 이렇게 하면 카메라가 기울어지거나 회전되거나 렌즈에 왜곡이 있어도 측정이 잘된다.
비전을 사용하여 측정을 수행하기 위해 생산 라인의 물체를 물리적으로 조작할 필요가 없으므로 접촉 측정과 마찬가지로 부품 손상 위험이 없다. 이러한 이유로, 머신 비전 시스템은 설치 비용과 프로그래밍 지식이 덜 필요하므로 머신 비전 측정이 접촉 측정을 사실상 대체했다고 볼 수 있다.
머신 비전은 접촉 측정에 어려움을 겪는 원형 성과 같은 까다로운 계산을 포함하여 초당 수천 개의 측정을 수행할 수 있다.(이는 접촉 측정이 몇 개의 접촉 지점으로 제한되는 반면, 시력은 원에서 최대 360 개의 지점을 빠르고 쉽게 활용하여 훨씬 더 나은 답을 얻을 수 있기 때문이다.)
기본 기능: 1D 및 2D 디코딩
많은 산업, 특히 가전 제품 및 자동차에서 모든 부품은 기계 판독 가능 코드로 표시된다. 머신 비전 시스템의 필수 기능은 이러한 기호를 해독하여 생산 프로세스 전체에서 부품을 추적하고 부품이 속한 완제품에 대해 문서화할 수 있도록 하는 것이다. 이것은 Track and Trace로 알려진 개념이다. 이 정보는 결함이 있는 구성 요소로 인해 리콜이 필요한 제한된 제품 세트를 결정하려고 할 때와 같이 나중에 질문이 발생할 경우 기록 데이터로 기록될 수 있다.
이러한 기본 기능(위치, 계수, 측정 및 디코딩)을 다양한 방식으로 결합함으로써 산업 자동화 시스템은 앞에 놓인 거의 모든 검사 작업을 처리할 수 있다. 그러나 그들이 할 수없는 한 가지는 인간의 마음을 읽는 것이다. 이러한 이유로 산업 자동화 솔루션 제공 업체는 머신 비전 소프트웨어에 특정 패턴과 논리적 절차를 사전 프로그래밍하여 무엇을 찾아야하는지 알려 줘야 한다.
머신 비전은 응용 과학
인간 검사자와 비교할 때 머신 비전은 속도와 일관성이 크게 향상되었다. 또한 고품질의 제품을 지속적으로 제공하고 고장난 품목을 안정적으로 잡기 위해 24시간 내내 지칠 줄 모르고 작동한다. 머신 비전 시스템이 검사 관련 작업을 빠르고 정확하고 일관되게 처리하므로 가동 중지 시간이 최소화되어 즉시 수정 조치를 수행할 수 있다. 검사된 품목의 적합성에 대해 시간이 지남에 따라 수집 된 데이터를 분석하여 절삭 공구의 마모 및 찢김과 같은 추세를 발견할 수도 있다.
실제 사례: 1D 및 2D 코드 검증
머신 비전의 프로세스 제어 이점에 대한 좋은 예는 코드 검증이다. 제품 및 제품 부품의 추적성에 필수적인 기계 판독 가능 코드는 생산 과정에 착수하려는 구성 요소에 인쇄, 도트 피닝 또는 각인된다. 코드 품질은 일관성이 없고 마킹 시스템의 성능에 따라 시간이 지남에 따라 저하될 수 있으므로 머신 비전 기술을 사용하여 이러한 코드의 가독성을 확인한다. 고급 코드 검증 시스템은 ISO(International Organization for Standardization)에서 설정한 표준에 따라 다양한 기호를 등급화 한다.
또한 등급 추세를 추적하고 바코드 품질에 대한 정보를 기록하여 프린터 기능을 주시하고 스캔하지 않는 기호에 대해 분쟁이 발생할 경우 참조를 제공한다. 머신 비전은 또한 사람이 읽을 수 있는 기호, 광학 문자 인식(OCR) 및 광학 문자 검증(OCV)으로 알려진 작업을 인식하고 확인할 수 있다. 많은 항목이 기계가 읽을 수 있는 코드와 함께 사람이 읽을 수 있는 코드 데이터가 일치하는지 확인하기 위해 두 유형의 마크를 모두 읽어야하기 때문에 이 기능은 중요한 기능이다.
OCR은 실제 읽기를 수행하는 데 사용된다. 문자가 변형 되어도 읽을 수 있다. 반면 OCV는 인쇄 품질을 확인하는 데 사용된다. 3, 8, 6 또는 B와 같은 문자가 사람이 읽을 때 혼동되지 않도록 충분히 명확하게 한다. 인쇄된 만료일에 OCV를 미리 형성하는 것은 이 기술의 유용성을 보여주는 완벽한 예이다. 만료일을 잘못 읽고 만료된 음식이나 약을 섭취하는 사람이 있으면 안 된다. 아래 이미지는 OCV가 픽셀 단위로 문자 모양을 어떻게 보는지 보여준다.
실제 사례: 의학
환자의 안전은 의약품이 라벨에 정확히 표시되어 있는지에 달려 있다. 한 사람의 생명을 구하는 약이 다른 사람의 독이 될 수 있기 때문에 오류는 절대 용납될 수 없다. 머신 비전 시스템은 생산 라인의 시작 부분에서 바이알에 배치된 초기 표시가 나중에 추가된 라벨과 일치하는지 확인할 수 있다. 또한 색상이 올바른지, 캡이 제대로 부착되었는지, 라벨이 손상되지 않았는지, 채우기 선이 기대치와 일치하는지 여부를 결정할 수 있다.
실제 사례: 자동차
오늘날의 자동차는 그 어느 때 보다 더 복잡하고 선택 가능한 옵션과 기능이 많아 생산 오류가 발생할 가능성이 점점 더 커지고 있다. 머신 비전은 제조업체와 공급 업체가 생산 프로세스 전반에 걸쳐 결함을 방지하는 데 도움이 된다.
로봇이 머신 비전을 통해 랙에서 부품을 선택하고 올바른 부품인지 확인하고 부품의 품질을 검사한 다음 조립할 부품을 배치하도록 안내할 수 있다. 스마트 카메라는 생산 라인의 여러 지점에서 독립적인 검사의 분산 시스템을 허용하기 때문에 자동차 산업에서 머신 비전 사용을 크게 향상 시켰다. 스마트 카메라는 광학, 조명, 비전 소프트웨어 및 통신을 단일 장치에 결합하 로 모든 검사 지점에 대해 단일 처리 센터를 가질 필요가 없다.
실제 사례: 로봇
패턴을 찾는 능력을 활용하는 머신 비전 기술은 로봇 장비가 필요한 물체를 집도록 안내하는 데 탁월하다. 머신 비전이 없으면 이러한 물체는 매번 정확히 같은 지점에 배치되어야하며 예상 위치에서 조금만 벗어나더라도 적어도 제품에 대한 처리가 중단되고 생산 라인이 완전히 중단될 수 있다. 로봇이 움직이는 컨베이어 벨트에서 물체를 잡도록 지시하는 것도 매우 까다로울 것이다.
그러나 머신 비전을 사용하면 움직이는 대상을 포함하여 물체의 위치를 잡는 데 쉬워진다. 시스템은 특정 시점에 비전을 트리거하고 소프트웨어는 이미지에서 원하는 물체를 찾는다. 시스템은 각 부품의 위치 데이터를 계산하고, 트리거 된 시점부터 물체가 얼마나 멀리 이동했는지에 대해 알고있는 정보를 추가한 다음 이러한 부품의 선택 위치를 로봇에 전송한다.
빠르게 진화하는 기술
머신 비전은 해가 갈수록 더욱 발전하고 있다. 한때 상당한 양의 프로그래밍 노하우가 필요한 값 비싼 투자였던 이 기술은 이제 설정이 간단하고 사용이 간편하며 훨씬 저렴해졌다. 정확성, 속도 및 신뢰성의 극적인 향상으로 머신 비전, 특히 스마트 카메라는 매우 뜨거운 엔지니어링 주제가 되었다. 머신 비전 시스템이 수행할 수 있는 다양한 작업을 감안할 때 가까운 미래에 어떤 혁신을 가져올지 보는 것은 매우 흥미로운 일이 될 것이다.
자료 제공: Omron Microscan(www.microscan.com)
