머신 비전 시스템의 성공적인 개발을 위한 3가지 단계와 고려사항

Matrox imaging

머신 비전 애플리케이션을 처음 개발할 때 프로젝트 정의, 테스트, 적용의 3단계 프로세스를 잘 따른다면 제품 검사에 필수적인 도구와 전체 제품 품질을 향상시키는 가치를 얻게 된다.

애플리케이션 개발 3단계

비전을 추가하는 것은 ‘업그레이드’로 간주되므로 주택 개조와 같이 현재 공간의 한계 내에서 작업해야 할 수도 있다. 고려해야 할 수십 가지 세부 사항과 많은 노력이 필요하다. 가장 잘 계획된 프로젝트조차도 걸림돌이 될 수 있는 경우도 있다. 건축가나 전문가가 아니라면 아주 오랜 시간 동안 건축할 수 있다.

본문은 비전 초보자가 성공적인 애플리케이션을 개발하기위한 첫 번째 단계인 비전 시스템의 요구사항을 이해하는 데 도움이 될 것이다. 애플리케이션 요구사항을 결정하는 방법은 프로젝트 개발을 세 단계로 진행하는 것이다.

- 목적: 전체 요구 사항을 스케치한다.

- 실험: 실험실이나 테스트 벤치에서 프로토 타입에 필요한 장비를 결정한다. 이것은 카메라를 사용하여 샘플 이미지를 찍는 지점이다.

- 배포: 비전 시스템이 생산 프로세스에 어떻게 적합한 지 살펴보고 장비를 선택한다. 작동하는 프로토 타입을 만든 후 공장 현장에서의 적용이 잘 맞는지를 확인한다.

목적 설정

먼저 새로운 비전 시스템의 매개 변수와 역할을 확립해야 한다. 비전을 어디에 사용하기를 원하는지, 예를 들어 스테이지, 로봇 또는 갠트리에서 좌표를 전달해야 하는지, 시스템이 대상물을 검사해야 하는지, 알약을 세거나 가공 부품의 치수를 측정해야 하는지, 아니면 텍스트 문자나 1D 및 2D 바코드를 읽어야 하는지 등이다. 여러 애플리케이션이 서로 다른 기능을 수행하므로 비전 시스템이 해야 하는 모든 것을 나열해본다.

정확성, 정밀도, 반복성 측면에서 비전 시스템의 예상 성능을 결정한다. 용어에서 정확도는 주어진 측정이 해당 측정의 표준 값을 따르는 정도로 정의된다. 정밀도는 측정을 명시할 수 있는 확실성의 정도를 정의한다. 반복성은 반복 측정의 변동 범위이다.

비전 시스템이 측정하는 것은 물체의 이미지이다. 이미징 소프트웨어는 픽셀(보정을 통해 실제 좌표계에 매핑 됨)을 사용하여 개체의 측정값을 계산한다. 계측에서 중요한 규칙은 계측기가 측정하려는 것보다 10배 이상 우수해야 한다는 것이다. 개체의 허용 오차가 ±0.5mm인 경우 이미지의 픽셀은 50 미크론 정도여야 한다. 기본적으로 카메라와 대상 사이의 관계가 광학에 영향을 미친다. 그리고 대부분의 이미지는 픽셀 정확도를 제공하므로 올바른 렌즈를 사용하면 이미지에서 필요한 정밀도를 얻을 수 있다.

이 시점에서 고려해야 할 또 다른 요소는 애플리케이션의 예상 속도이다. 위젯이 카메라의 시야를 통과하는 속도를 알아야한다. 이를 통해 이미지 처리에 사용할 수 있는 시간을 파악할 수 있으며 카메라 공급 업체가 사용자의 요구 사항을 이해할 수 있다.

다음으로 카메라와 조명을 고려해야한다. 시스템의 물리적 제약과 환경을 결정한다. 카메라와 조명도 사용 공간에 맞는지 확인한다. 여기에서도 공장 환경이 중요하다. 환경 변수는 DC 모터의 온도, 습도, 먼지, 진동 및 전자기 소음이다. 카메라의 와이어, 케이블이 DC 모터 또는 하우징에 너무 가까우면 모터의 전자기 노이즈로 인해 전송이 중단되고 이미지 데이터가 손상될 수 있다.

시스템이 PC 기반인 경우 카메라와 컴퓨터 간의 거리를 확인한다. 케이블 길이에 따라 카메라 인터페이스 선택이 결정된다. 스마트 카메라의 경우에도 마찬가지이다. 케이블이 움직이는 조립품인 경우 구부리는 동작도 고려할 수 있다.

다음으로 비전 시스템 작동 방법을 결정한다. 깊이 내장되어 있는지, 아니면 사용자 인터페이스가 있는지 확인해야 한다. 후자의 경우 HMI(인간-기계 인터페이스)에 대한 요구 사항을 결정한다. 일부 산업은 매우 엄격한 통제를 가지고 있으며 제조 공정의 모든 단계에서 제품 추적이 필요하다. 예를 들어 제약 산업에서는 규정 준수를 위해 액세스 권한과 변경 로그가 필요하다.

기초 단계의 마지막 단계는 예산이다. 선불 및 반복 비용을 모두 추정하고 청소, 조명 교체, 규정 준수 업데이트와 같은 유지 관리 비용을 잊어서는 안 된다.

검사 실험, 랩의 설정

애플리케이션의 요구 사항을 알고 있으면 구성 요소를 살펴보고 선택하면 된다. 스마트 카메라 또는 카메라, 프레임 그래버, PC 및 조명 장치가 있으면 쉽게 이미지를 촬영할 수 있다. 애플리케이션의 소프트웨어를 개발하려면 소프트웨어가 이미지에서 표시할 내용에 대한 명확한 아이디어가 필요하다. 사진을 많이 찍어 발생할 수 있는 모든 상황(즉, 결함)을 보여주는 대표적인 이미지 세트를 수집한다. 이 이미지 세트는 장면이나 물체가 시간에 따라 어떻게 변할 수 있는지 정의한다.

비전 시스템이 찾기를 원하는 것은 제품의 결함이다. 예를 들어 가공된 부품을 검사하는 경우, 구부러진 부품, 너무 작은 구멍이 있는 부품 및 기타 심각한 결함의 이미지를 확보해야 한다. 그리고 이미지를 주의 깊게 검토한다. 그림자(어두운 영역), 반사(밝은 점) 또는 고르지 않은 조명을 기록한다. 인간의 시각 시스템은 이미지의 불규칙성을 찾아내기 위해 미세 조정되었지만 컴퓨터는 그렇지 않다.

예를 들어 소프트웨어가 가장자리를 찾는 경우 개체의 그림자를 가장자리로 잘못 해석할 수 있다. 반사는 얼룩으로 식별될 수 있다. 사진은 조명이 적절해야 좋다. 이미지에 나타나는 내용에 따라 조명 설정을 조정하거나 재고해야 한다.

완전한 이미지 세트를 준비하면 이제 자신 있게 분석할 수 있다. 필요한 머신 비전 도구(알고리즘)의 종류를 결정하는 데 도움이 되는 구체적인 용어로 요구 사항을 입력할 수 있다. 머신 비전 애플리케이션을 위한 이미징 알고리즘은 찾기, 측정 및 읽기의 세 가지 범주로 분류된다.

찾기 도구에는 패턴 인식, 패턴 일치, 패턴 검색 알고리즘 및 Blob 분석이 포함된다. 우리는 이미지에서 물체를 쉽게 볼 수 있지만 컴퓨터는 도움이 필요하다. 찾기 알고리즘은 다른 분석 함수가 기준점을 갖도록 객체의 좌표를 결정한다. 찾기 알고리즘은 또한 관심 영역을 제외한 다른 측정 및 읽기 기능에 대한 처리 속도를 높이는 데 도움이 된다. 측정에 사용되는 알고리즘은 측정, 계측, 가장자리 및 줄무늬 및 얼룩 분석이다. 측정 도구는 기하학적 특징을 매우 잘 측정할 수 있다. 허용 오차를 설정하여 결함이 있는 부품과 일치하는 부품을 정렬 할 수 있다. 이 도구는 특히 가공 부품의 많은 애플리케이션 분야에 없어서는 안 될 도구이다.

대부분의 머신 비전 애플리케이션은 보정된 좌표계를 사용한다. 읽기 기능을 수행하는 알고리즘은 영문자로 구성된다. 머신 비전은 두 가지 목적으로 문자를 읽는다. 첫 번째는 OCV(광학 문자 확인)로 만료일과 같은 특정 텍스트의 유무를 결정한다. 두 번째는 OCR(광학 문자 인식)으로 실제로 문자를 읽고 전달한다. 머신 비전에서 읽기는 1D 및 2D 코드, 보다 구체적으로 바코드 및 매트릭스 코드 등이다.

머신 비전 전문가는 처음에는 알고리즘을 만드는 대신 기성 툴을 사용하는 것이 좋다. Matrox Imaging Library(MIL)는 현장에서 입증된 기술을 기반으로 구축되었다. 알고리즘을 개발하고 유지하는 것은 시간과 비용이 많이 든다. 공급 업체는 이미지 처리 알고리즘을 작업하는 숙련되고 경험이 풍부한 개발자로 구성된 대규모 팀이 있을 수 있다. 빌드 대신 구매하기로 선택하면 알고리즘을 만드는 것이 아니라 애플리케이션 개발에 시간을 할애하게 된다. 이미지 처리 패키지는 많은 옵션을 제공한다.

공장 현장으로 이동

준비 작업이 완료되면 재료가 조립된다. 이제 제조 시스템에서 비전 시스템의 역할을 결정하면 된다. 이미징 결과로 무엇을 할 것인지, 비전 시스템은 다른 장비와 어떻게 상호 작용해야 하는지, 검사에 실패한 부품은 어떻게 할지, 로봇 그리퍼에게 라인에서 물체를 집으라고 지시할지 등이다.

이러한 사항은 시스템의 물리적 설계를 결정한다. 백엔드에서는 비전 시스템에서 수집한 결과로 무엇을 할지, 예를 들어 실시간 결정을 내리는 데 사용할지, 추세를 파악하기 위해 통계를 보관해야 할지 등이다. 또한 규정 준수를 위해 이미지를 보관해야 할지도 결정해야 한다. 이러한 질문에 답할 시점에 이르면 프로토 타입을 제작하는 과정에 있는 것이다. 시스템 검증은 실험실 뿐만 아니라 프로세스 전체에서 이루어져야 한다.

카메라 설정을 처음부터 다시 확인해야 할 수도 있다. 카메라, 광학, 조명 및 알고리즘 선택 등 프로세스를 반복적으로 작동해야 선택한 알고리즘이 설정에서 제대로 작동할 수 있다. 예를 들어 2D 코드 판독에서 최소 크기는 높이와 너비가 3 픽셀이다. 카메라를 동일한 수준으로 설정하면 가장 잘 작동한다.

머신 비전을 이용한 자동화 검사는 장기적 비용을 줄이고 품질 관리를 개선할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있다. 비전의 목적은 제품의 품질을 보장하는 것이다. 시간이 지남에 따라 제조 공정의 결함을 정의하는 데도 도움이 될 수 있다.

자료 제공: Matrox imaging(www.matroximaging.com)