머신비전은 고성능 카메라와 딥러닝 영상분석 기술을 조합하여 사람의 눈보다 빠르고 정확하게 제품검사를 수행하는 기술입니다. 다양한 산업 분야에서 고속 검사를 통해 시간을 절감하고 품질 및 생산성을 높일 수 있는 머신비전 기술의 개념과 주요 기술들에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
머신비전 시스템
개념
머신비전 시스템은 아래의 개념도와 같이 고성능 카메라 및 조명을 통해 제품의 영상을 취득하여 부품의 위치나 종류 그리고 불량요소를 검출하는 기술입니다. 주로 다음과 같은 제조산업 분야에서 많이 활용됩니다.
- SMT 부품의 형상, 치수, 음료수 유량, 제품 표면의 부착물의 검사
- 제품이나 부품의 이동 시 좌표 인식
- 생산품의 이물, 스크래치, 얼룩, 도색 불량 등의 불량 검출
주요 기술
머신비전 카메라
머신비전에 사용되는 카메라 선택을 위해 고려할 점은 크게 사이즈, 해상도, FPS 및 인터페이스 방식입니다. 각 기능별 특징에 대해 자세히 알아보겠습니다.
| 기능 | 설명 |
| 해상도 | 이미지 센서의 픽셀수를 의미하며 1M~ 25M Pixel까지 다양합니다. 일반적으로 해상도가 높아질수록 Frame 수는 낮아집니다. 하지만 고성능 카메라의 경우 높은 해상도+고 FPS를 제공하기도 합니다. |
| FPS | 스크린 골프나 야구와 같은 빠른 움직임에는 FPS가 높은 카메라가 중요합니다. 빠른 FPS가 중요할 경우 화질은 낮지만 프레임 레이트가 높은 CMOS 센서를 사용할 수 있습니다. |
| 인터페이스 | 카메라 영상을 서버로 전송하는 Interface는 이더넷 방식, USB 3.0, HDMI 등을 지원합니다. 비전 카메라 동작환경 및 이미지 해상도에 따라 적절한 인터페이스를 고려해야 합니다. |
선택기준
가령 움직임이 빠른 대상의 검사를 위해 높은 수백 FPS 이상을 지원하는 고속 카메라가 필요합니다. 그리고 고품질 고성능 이미지를 원할 경우는 니콘과 같은 광학 전문 회사의 Rayfact 시리즈 렌즈를 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 니콘의 Line Sensor용 렌즈의 경우 다음과 같은 고성능 스펙을 지원하는 제품군이 있습니다.
> 니콘 대구경, 고해상도 가변렌즈 Nikon Rayfact 모델 스펙
- 최대 5배 광학 고배율 지원
- 설계 제조시까지 안정적인 고품질 산업렌즈
이미지 센서
머신비전 카메라에서 사용되는 이미지 센서는 CCD, CMOS 유형으로 나뉘며 각 센서의 특징은 다음과 같습니다.
| CCD 센서 | CMOS 센서 |
| 화질이 우수하며 감도가 좋지만, 주변회로가 복잡하고 가격이 상대적으로 비싸다. 주로 고품질 고해상도 카메라에 사용된다. | 소비전력이 적고 가격이 저렴하지만 노이즈가 많으며 감도가 떨어지는 단점이 있다. 단, Frame Rate가 빠르며 다이내믹 레인지가(DR) 높다. |
딥러닝 알고리즘
최근 전망에 따르면 AI 머신 비전 시장은 2022년 약 17조 원에 이를 정도의 성장하였습니다. 영상인식 분야에서 딥러닝 알고리즘 기술은 이미 사람을 능가하는 수준으로 발전하여 빠르고 정확하게 불량을 판정할 수 있습니다.
예를 들어, Deepnoid 사의 산업용 머신비전 솔루션의 경우 90종 이상의 영상전처리 및 신경망 모듈을 커스터마이즈하는 서비스를 제공합니다. 제조 환경마다 객체 영상의 특성이 다르므로 최적의 객체 인식을 위해 딥러닝 모델의 최적화는 필수적입니다.
조명 기술
좋은 품질의 영상을 위해 간과하기 쉬운 중요한 요소 중 하나는 조명입니다. 검사하는 부품의 소재, 크기, 형태, 재질에 따라 필요한 조명의 양과 방향은 각기 다르기 때문인데요. 가령 제품의 스크래치나 흠집을 체크하기 위해서는 적외선 조명과 적외선 필터를 이용한 카메라가 효과적입니다.
조명의 종류에 따라 역광, 암시야, 확산형 으로 나뉘며, 형태에 따라 돔, 바, 링조명으로 분류할 수 있습니다. 또한 필요에 따라 다음과 같은 필터와 편광판을 이용하여 대상을 임의로 어둡거나 밝게 조절할 수 있습니다. 이러한 다양한 조명 솔루션에 자세한 정보는 다음을 참고 바랍니다.
맺음말
머신비전 검사는 사람의 맨눈으로 검사하기 어려운 미세부품을 매우 빠르고 정확하게 검사할 수 있습니다. 특히 영상분석 기술이 발달하여 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 활용하면 사람의 정확도를 능가할 정도로 발전하였습니다. 이를 통해 반도체 디스플레이, 섬유 등 다양한 산업 분야에서 머신비전의 중요성은 점차 증가하고 있습니다.