10 84 SPECIAL REPORT 머신비전 카메라 시장은 이전에는 소비자 및 보안 산업 수 요에 의해 주도되었지만, 이미지 품질에 대한 요구는 머 신비전 시장을 직접 타겟팅하는 신세대 이미지 센서로 해 결되고 있다. 보안 시장과 일부 소비자 시장도 고품질 이 미지 센서를 도입하고 있다. 후면 조명 BSI 이미지 센서 는 저노이즈, 고감도 이미지를 제공한다. BSI 이미지 센 서는 두 개의 실리콘 웨이퍼를 결합하여 제조하기 때문에 제조 비용이 더 높다. 시장에서 새로운 이미지 센싱 기술들이 출시되고 있다. 단파 적외선 SWIR 이미징, 다중 스펙트럼 및 초분광 이 미징, 깊이 센싱용 TOF Time-of-Flight 이미징, 편광 센싱 등이 있다. 이 네 가지 중 SWIR는 가장 많이 채택되고 있다. SWIR 카메라의 가격은 하락했지만, InGaAs로 만든 이미지 센 서를 사용하는 SWIR 이미징은 실리콘으로 만든 이미지 센서를 사용하는 가시광 이미징보다 여전히 비싸다. 또한 사람들은 적외선 파장을 볼 수 없기 때문에 가시광 이미징 보다 더 복잡하다. 그럼에도 불구하고 SWIR은 가시광 이 미징으로는 해결하기 어려운 많은 문제를 해결할 수 있으 며 지속적인 채택을 기대할 수 있다. 3D 이미징 기술 3D 이미징 기술은 계속해서 발전하고 있지만, 예전에 예 측했던 폭발적인 증가 속도는 아니다. 이러한 성장 제한의 한 요인은 대부분의 3D 이미징 작업이 복잡하기 때문이 고, 다른 장치 예로봇 에 유용한 형태로 3D 이미징 데이 터를 해결하는 데 필요한 계산 요구사항 때문이기도 하다. 3D 이미징 기술을 구분하는 중요한 요소는 삼각측량에 의 존하는지 여부다. 삼각측량은 일반적으로 정확도가 높은 데이터를 제공하지만 데이터가 없는 막힘 occlusion 위 험이 있다. LiDAR 및 ToF 이미징은 삼각측량에 의존하지 않아 막 힘 문제가 없다. LiDAR는 중간 거리 센싱에 적합하며, 공간 해상도는 보통이다. ToF 이미징은 역시 공간 해상 도가 보통이고 측정 가능한 깊이 범위가 제한적이지만 LiDAR보다 더 빠르게 깊이 데이터를 수집한다. LiDAR 및 ToF 영상은 자율 주행 차량의 항법 분야에서 활용되 고 있다. 두 개의 카메라만 사용하는 스테레오는 특정 용도에 사용 되지만 깊이 정보를 제공하기 위해 선명한 특징이 필요하 다. 스테레오의 깊이 정보는 상당히 희박할 수 있다. 스테 레오 카메라를 패턴 프로젝터 일반적으로 의사-랜덤 점 패턴 투영 와 함께 사용하면 증강 스테레오가 된다. 투사 된 점은 스테레오가 감지할 수 있는 더욱 밀집한 특징 배 열을 제공하며 더 풍부한 깊이 정보를 제공한다. 증강 스 테레오는 로봇 유도 및 그립 부품 위치 파악에 활용되고 있다. 레이저 프로파일 측정, 또는 시트 라이트 이미징은 매우 밀집한 깊이 정보 라인을 제공하며 점점 더 많은 측정 분 야에서 사용되고 있다. 프로젝터가 카메라 시야각 방향으로 광 패턴을 투사하는 구조화된 빛은 아직도 로봇 시각에 가장 널리 사용되는 깊 이 센싱 기술이다. 일련의 패턴을 투사함으로써 매우 우 수한 깊이 해상도를 얻을 수 있다. 구조화된 빛은 로봇 부 품 수집 및 빈 피킹을 위한 고해상도 3D 데이터를 얻는 데 주요한 방법이다. 다중스펙트럼 및 초분광 이미징 상대적으로 새로운 영상 기술 중 하나는 다중스펙트럼 및 초분광 이미징이다. 두 기술 모두 다양한 스펙트럼 대역 에서 이미지를 캡처한다. ▲ JAI의 45M 픽셀 카메라 초기에는 스펙트럼 대역의 수를 기준으로 이 두 기술을구
Machine Vision & 자동화기술Metrology | 2024•2 11 85 AUTOMATION SYSTEMS 분했다. 다중스펙트럼 이미지는 최대 10개의 대역을 가지 고 있고, 초분광 이미지는 10개 이상의 대역을 가지고 있 다. 최근에는 다중스펙트럼 이미지는 몇 개의 분리되고 반드시 연속적인 스펙트럼 대역을 가지고 있으며, 초분광 이미지는 더 많은 수의 연속적인 스펙트럼 대역을 가지고 있다는 점에서 구분된다. 간단히 말하면, 초분광 이미지 는 일종의 이미지 분광계라고 할 수 있다. 물질의 화학적 성분은 어떤 스펙트럼 대역을 흡수하고 어 떤 대역을 반사하거나 투과하는지 결정하기 때문에 초분 광 이미지는 ‘화학 이미지’에 사용될 수 있다. 이는 재활용 과 같은 분야에서 알려지지 않은 물질을 이미지화하고 식 별하는 데 유용하다. 또한 다중스펙트럼 이미지에 사용할 특정 이미징 대역을 결정하는 데에도 활용할 수 있다. 다중스펙트럼 및 초분광 이미징은 비교적 복잡한 이미징 기술이다. 특히 초분광 이미지는 높은 데이터 대역폭과 상당한 계산 능력이 필요하다. 초분광 이미지는 일반적으로 가시광선에서부터 단파 적 외선 SWIR 파장까지 포함하므로 광범위한 스펙트럼, 균 일한 광원 확보가 과제다. 백열등은 성능이 좋지만 LED 에 비해 수명이 매우 짧다. 조명 업체들은 가시광선과 SWIR 영역을 모두 포함하는 광범위한 스펙트럼 LED 광 원을 제공하기 위해 노력하고 있지만, 이러한 광원은 일 부 응용 분야에서는 스펙트럼이 불균일하여 사용하기 어 렵다. 대량 생산 응용 분야에서는 일반적으로 초분광 이미지를 사용하여 어떤 부분의 광 스펙트럼이 응용 분야에 유용한 지 평가한 다음, 특정 스펙트럼 대역만을 처리하는 다중 스펙트럼 이미지 센서를 설계하는 방식이 일반적이다. 이 두 기술 모두 머신비전 분야에 새롭게 도입된 기술이며 농업, 식품 분류, 식품 가공, 재활용 분야에서 큰 가능성 을 보여준다. 다중스펙트럼 및 초분광 이미지는 아직 머 신비전이 널리 보급되지 않은 화학 산업에서 새로운 기회 를 창출할 수 있다. 렌즈 더 많은 화소와 더 큰 이미지 센서에 대한 요구가 증가함 에 따라 렌즈 성능 향상 필요성도 높아지고 있다. 그러나 광학 기술 업계는 이러한 증가하는 요구에 다소 느 리게 대응하고 있다. 렌즈 설계 도구는 향상된 렌즈 설계 를 좀 더 쉽게 만들어주지만, 제조 허용 오차는 다른 부품 에 비해 매우 엄격하다. 그러나 더 엄격한 허용 오차조차 도 충분하지 않다. 새로운 요구 사항이 단순 조립으로는 충족되지 않으며 수동 또는 특수 자동화를 통해 미크론 단 위 정밀 조립이 필요하다. 또한 기존의 나사형 고정 링은 이러한 조립 허용 오차에서 는 사용할 수 없으며 접착제가 필요하다. 이러한 요구 모 두 최신 이미지 센서용 렌즈 제작에 더 많은 시간과 노력 이 필요하다는 것을 의미한다. 따라서 이러한 이미지 센 서용 렌즈 비용은 훨씬 더 높을 것이다. SWIR 카메라 시장 성장과 함께 더 많은 SWIR 렌즈도 출 시되고 있다. 산업용 카메라 렌즈의 한 가지 트렌드는 내구성 강화 다. 자동차에 사용되는 렌즈는 진동과 때로는 충격에도 견딜 수 있어야 하고, 야외에서 사용되는 렌즈는 습기 에 밀봉되어야 하며 넓은 온도 변화에도 견딜 수 있어 야 한다. 조명 LED는 여전히 머신비전 조명 시장을 지배하고 있으며, 새로운 도전 과제도 꾸준히 등장하고 있다. LED 조명의 주된 발전은 효율 전력 입력에 대한 광 출력 증가 과 특히 근적외선 NIR 및 단파 적외선 SWIR 영역에서 이용 가 ▲ Moritex의 SWIR렌즈
