색상 정확도와 차별의 중요성
컬러 머신 비전 시스템을 개발할 때 선택할 수 있는 많은 옵션이 있습니다. 우선, Area 스캔 또는 Line 스캔 컬러 카메라 중에서 선택해야합니다. 이 선택에 따라 Bayer 컬러 카메라, 삼선형 카메라 또는 프리즘 기술 중에서 선택해야합니다. 특정 머신 비전 컬러 카메라가 애플리케이션에 적합한 지 여부는 다양한 요인에 따라 달라집니다. 애플리케이션에 가장 적합한 컬러 머신 비전 시스템을 개발할 때 이러한 모든 요소를 고려해야합니다. 본문에서는 네 가지 요소를 언급하는 첫 번째 부분입니다. 우선 색상 정확도와 각 방식의 차별을 알아봅니다. 고려해야 할 첫 번째 고려 사항은 응용 프로그램에 필요한 색상 정확도 및 차별화 수준입니다. 특정 애플리케이션에서는 머신 비전 카메라가 감지 된 색상이 목표 값과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 구분할 수 있어야합니다. 이 영역에서 높은 수준의 정밀도가 필요한 머신 비전 사용자는 낮은 수준의 정밀도와 차별화가 허용되는 사용자보다 더 고급 카메라가 필요합니다. 더욱이, 보간과 낮은 감도는 더 높은 수준의 색상 정확도와 차별화를 가로막는 가장 큰 두 가지 장애물입니다. 보간은 주변 픽셀의 평균을 사용하여 각 픽셀의 색상 값을 결정하므로 색상 감지에 미묘한 차이를 유발할 수 있습니다. 그렇기 때문에 머신 비전 시스템이 미묘한 색상 차이를 구별하려고 할 때 색상의 음영이 실제로 다른지 아니면 베이어 보간에서의 차이인지 알 수 없습니다. 그리고 색상 누화가 있습니다. 높은 수준의 색상 누화는 머신 비전 카메라가 생성할 수 있는 색상 정확도 수준에 영향을줍니다. 높은 수준의 누화는 Bayer 컬러 필터 또는 이색 프리즘 코팅에 의해 정의된 바와 같이 적색, 청색 및 녹색 채널의 스펙트럼 응답 사이의 상당한 중첩의 결과입니다. 채널간에 겹치는 부분이 많으면 특정 색상 계열, 특히 노란색 또는 청록색 계열의 색상 계열에 대해 상당한 양의 불확실성이 생성됩니다. 머신 비전 시스템이 이러한 색상의 다른 음영을 구별해야하는 경우 색상 누화가 매우 문제가 될 수 있습니다. 따라서 컬러 머신 비전 시스템을 개발할 때 분석에 필수적인 색상 계열과 머신 비전 시스템에서 허용 할 수있는 색상 누화 수준을 고려하는 것이 중요합니다. 다음으로 조도 및 감도입니다. 애플리케이션에 따라 머신 비전 시스템은 빛에 대한 특정 수준의 감도를 요구합니다. Bayer, trilinear 및 prism 카메라는 모두 빛을 다르게 전송하므로 빛 감도가 다릅니다. 예를 들어, Bayer 필터는 광학 프리즘에 사용되는 고급 유리보다 낮은 광 투과율을 제공하는 재료로 만들어질뿐만 아니라, 모자이크 방법론으로 인해 각 픽셀이 파장의 1/3에만 민감하게됩니다. 그래서 주어진 픽셀의 정확한 색상에 따라 필터에 닿는 빛의 절반 이상이 센서에 도달하지 못할 수 있습니다. 시스템이 작동하는 조명 수준과 허용 할 수있는 Gain/Noise 수준에 따라 애플리케이션에 가장 적합한 카메라를 선택할 수 있습니다. 다음으로 화이트 밸런싱 및 노이즈입니다. 화이트 밸런싱은 색상이 사용되는 모든 머신 비전 애플리케이션에 필요합니다. 시스템에서 사용되는 조명의 스펙트럼에 맞게 잘 정의된 기준선을 조정하지 않으면 트루 컬러 값을 정확하게 캡처 할 방법이 없습니다. 선택한 머신 비전 카메라의 유형에 따라 다양한 화이트 밸런싱 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Bayer 및 Trilinear 카메라는 가장 높은 응답을 가진 채널을 일치시키기 위해 세 가지 색상 채널 중 두 개에 게인 (증폭)을 추가하여 화이트 밸런스만할 수 있습니다. 그러나 게인을 추가하면 신호가 증가할뿐만 아니라, 이미지의 노이즈도 증가합니다. 전반적인 저조도 조건으로 인해 필요한 추가 이득이 이 기준에 추가됩니다. 낮은 노이즈가 요구되는 경우 사용 가능한 빛의 양을 늘리거나 다른 카메라 유형으로 전환하여 이 요인을 해결해야 할 수 있습니다. 대조적으로 프리즘 카메라는 셔터 속도와 게인을 포함하여 각 센서에 대한 독립적 인 제어를 제공합니다. 이렇게하면 응답이 낮은 두 채널의 노출 시간을 늘리거나 응답이 가장 높은 두 채널의 노출 시간을 단축하여 화이트 밸런싱에 셔터 속도를 사용할 수 있습니다. 더 긴 노출을 사용하면 노이즈가 약간 증가할 수 있지만 증가는 게인이 적용될 때 보다 훨씬 적습니다. 일부 애플리케이션의 경우 이러한 노이즈 감소는 프리즘 카메라 기술 사용에 대한 몇 가지 정당화 중 하나가 될 수 있습니다. 다음은 색상 아티팩트입니다. 색상 아티팩트는 이미지에 대한 색상 정보가 파생되는 방식으로 인해 발생하는 이미지 결함(종종 잘못된 색상의 픽셀 또는 패턴)입니다. 색상을 계산하기 위해 추정 또는 보간을 사용하는 카메라는 색상 아티팩트를 나타낼 가능성이 가장 높습니다. 그러나 독립적 인 R, G 및 B 값 (보간되지 않음)을 생성하는 삼선 형 카메라조차도 키스톤 효과, 고르지 않은 표면 또는 약간의 타이밍 차이로 인한 공간 오프셋으로 인해 색상 아티팩트를 생성할 수 있습니다. 프리즘 카메라에는 3개의 개별 센서가 있고, 단일 광학 평면을 사용하여 이미지를 캡처하기 때문에 프리즘 카메라로 색상 아티팩트를 생성 할 위험이 매우 낮습니다. 가장 일반적인 유형의 색상 아티팩트는 다음과 같습니다. 색상 앨리어싱은 컬러 앨리어싱은 특정 색상(예 : 진한 파란색 대각선)을 가진 개체의 선 또는 가장자리에 이미지를 검사 할 때 가장자리를 따라 붉은 색 또는 노란색을 띠는 픽셀과 같이 서로 다른 색상이 나타나는 상황을 말합니다. 이 문제는 각 픽셀에 RGB 값을 할당하는데 사용되는 보간 기법이 선 또는 가장자리 자체와 완전히 다른 색상을 가질 수있는 주변 픽셀의 혼합을 사용하기 때문에 Bayer 카메라에서 가장 일반적입니다. 그리고 모아레 패턴은 단일 가장자리 또는 선을 캡처 할 때 문제를 일으키는 것 외에도 이미지에 미세한 반복 패턴이 포함된 경우 대규모 앨리어싱으로 인해 모아레 패턴이 나타날 수 있습니다. 이 효과는 더 높은 공간 주파수를 캡처해야하는 모든 카메라에서 발생할 수 있지만, Bayer 카메라는 보간 기술로 인해 이에 더 취약합니다. 다음으로 해상도에 미치는 영향을 알아보겠습니다. 흑백 시스템에 비해 컬러 머신 비전 시스템에 필요한 해상도 수준을 결정할 때 특별한 주의가 필요합니다. 이는 Bayer 보간과 같은 컬러 기술 이 카메라 의 유효 해상도를 크게 감소시키기 때문입니다. Bayer 카메라에는 5백만 픽셀 (5 메가 픽셀)이 있을수 있지만, 보간 프로세스는 전체 픽셀 수의 1/3에서 1/2 사이에 효과적인 해상도를 렌더링하는 많은 작은 세부 사항을 "평균화"합니다. 자, 여기까지 칼라 머신 비전 카메라에 대해 알아보았습니다.