머신 비전 시스템 매개변수 설명

2025년 6월 11일

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정확하고 효율적인 결과를 얻으려면 머신 비전 시스템의 매개변수를 이해하는 것이 필수적입니다. 머신 비전 시스템이 사용하는 매개변수는 시각 데이터를 해석하는 방식을 정의하여 정밀한 측정과 신뢰할 수 있는 출력을 보장합니다. 예를 들어, 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 지표는 성능 평가에 매우 중요합니다. 정확도는 전반적인 정확성을 측정하는 반면, 정밀도는 긍정적인 예측의 신뢰성에 중점을 둡니다. 재현율은 시스템의 특정 사례 식별 능력을 평가하며, F1 점수는 정밀도와 재현율의 균형을 유지합니다. 이러한 매개변수를 숙지하면 결함 감지, 객체 추적, 품질 관리 등의 작업에 맞춰 머신 비전 시스템을 최적화할 수 있습니다.

주요 요점

다음과 같은 주요 용어를 배우십시오. 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수를 통해 머신 비전 시스템이 더 잘 작동하도록 합니다.
세상, 카메라, 이미지, 픽셀 시스템이 어떻게 연결되어 보정과 정확도를 개선하는지 알아보세요.
더 나은 측정과 시스템 성능을 위해 내부 및 외부 설정을 자주 확인하고 조정하세요.
선택 적절한 조명과 해상도 선명한 이미지를 얻고 결함을 정확하게 찾습니다.
변화를 처리하고 효율성을 유지하려면 머신 비전 시스템을 지속적으로 테스트하고 조정하세요.

머신 비전의 좌표계

이미지 출처 : 징조

좌표계를 이해하는 것은 작업에 필수적입니다. 머신 비전 시스템이러한 시스템은 현실 세계를 디지털 데이터로 매핑하기 위해 서로 다른 좌표 체계를 사용합니다. 세 가지 주요 좌표계, 즉 월드 좌표계, 카메라 좌표계, 이미지 좌표계를 살펴보겠습니다.

세계 좌표계

세계 좌표계는 객체가 존재하는 물리적 환경을 나타냅니다. 3차원 공간에서 객체의 위치를 정의하기 위해 원점이라고도 하는 고정된 기준점을 사용합니다. 예를 들어, 산업 현장에서 이 시스템은 컨베이어 벨트 위의 부품 위치를 매핑할 수 있습니다. 머신 비전 시스템을 주변 환경과 연결하는 "현실 세계"의 프레임워크라고 생각하면 됩니다.

카메라 좌표계

카메라 좌표계는 카메라 자체에 연결되어 있습니다. 카메라 렌즈를 기준으로 물체의 위치를 정의합니다. 물체에서 나온 빛이 카메라에 들어오면 이 좌표계는 물체의 위치를 어떻게 해석하는지 결정합니다. 카메라 좌표계는 물리적 세계를 카메라가 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 카메라를 움직이면 카메라 좌표계 내에서 물체의 좌표는 변경되지만, 실제 좌표계에서의 위치는 동일하게 유지됩니다.

이미지 좌표계

이미지 좌표계는 카메라가 이미지를 촬영한 후 작동합니다. 이미지 좌표계는 장면의 2차원 표현을 카메라 센서에 매핑합니다. 이 시스템은 픽셀 값을 사용하여 이미지 내 점의 위치를 정의합니다. 예를 들어, 결함 감지를 위해 이미지를 분석하는 경우, 이미지 좌표계는 결함이 나타나는 정확한 픽셀을 찾는 데 도움이 됩니다. 카메라 좌표계와 달리, 이 프레임워크는 전적으로 2차원으로 작동합니다.

Tip 이러한 좌표계가 상호 작용하는 방식을 이해하면 머신 비전 시스템을 보정하여 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

픽셀 좌표계

픽셀 좌표계는 시각 데이터 매핑의 마지막 단계입니다. 2차원 격자를 사용하여 이미지 내 각 픽셀의 위치를 나타냅니다. 이 좌표계의 원점은 이미지 평면의 왼쪽 하단 모서리에 있습니다. 각 픽셀에는 배열 내 행과 열의 위치를 기반으로 고유한 좌표가 할당됩니다. 이 시스템은 픽셀 값이 카메라에서 객체까지의 거리를 나타내는 깊이 맵 생성과 같은 작업에 필수적입니다.

픽셀 좌표계를 사용하여 이미지 내 특정 영역을 분석합니다. 예를 들어, 제품에서 결함을 감지할 때 문제가 발생한 정확한 픽셀 좌표를 파악할 수 있습니다. 이러한 정밀성 덕분에 전체 이미지를 스캔하지 않고도 문제 영역에 집중할 수 있습니다. 픽셀 좌표계는 다른 좌표계와 원활하게 연동되어 현실 세계에서 디지털 영역으로의 정확한 매핑을 보장합니다.

좌표계 간의 관계

머신 비전 시스템을 보정하려면 좌표계 간의 관계를 이해하는 것이 매우 중요합니다. 각 좌표계는 고유한 역할을 수행하지만, 실제 객체를 디지털 데이터로 변환하기 위해 함께 작동합니다. 월드 좌표계는 3차원 공간의 객체에 대한 절대적인 기준을 제공합니다. 카메라 좌표계는 카메라 위치를 기준으로 이러한 객체를 해석합니다. 이미지 좌표계는 장면을 카메라 센서에 매핑하는 반면, 픽셀 좌표계는 장면을 개별 픽셀로 분해합니다.

이러한 시스템들은 상호 작용하여 깊이 맵을 생성하는데, 이를 통해 거리를 측정하고 객체의 위치를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 카메라 좌표계는 카메라와의 거리를 기반으로 객체의 깊이를 계산합니다. 이 정보는 픽셀 좌표로 변환되어 2차원 이미지에서 깊이를 시각화할 수 있습니다.

다음은 이러한 좌표계의 주요 차이점을 요약한 표입니다.

좌표계	상품 설명
세계 좌표계	3차원 세계의 절대 좌표계로, 객체 좌표계라고도 합니다.
카메라 좌표계	카메라 광학 중심을 원점으로 하고 카메라의 광축에 맞춰 정렬한 3D 좌표계입니다.
이미지 좌표계	Z축과 이미지 센서의 교차점을 원점으로 하는 이미지 평면의 2D 좌표계입니다.
픽셀 좌표계	이미지 평면의 왼쪽 하단 모서리를 원점으로 하는 2D 좌표계로, 배열 내 픽셀 위치를 나타냅니다.

이러한 관계를 이해하면 객체 추적 및 결함 감지와 같은 작업에 맞게 머신 비전 시스템을 최적화할 수 있습니다. 캘리브레이션은 좌표계 간 데이터 흐름을 원활하게 하여 정확도와 효율성을 향상시킵니다.

머신 비전의 내재적 및 외재적 매개변수

머신 비전 시스템을 최적화하려면 내재적 및 외재적 매개변수를 이해하는 것이 필수적입니다. 이러한 매개변수는 카메라가 세상을 인식하고 환경과 상호 작용하는 방식을 정의합니다. 이러한 개념을 숙지하면 객체 감지, 3D 매핑 등과 같은 작업의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 품질 검사.

내재적 매개변수

고유 매개변수는 카메라의 내부 특성으로, 이미지 캡처 방식에 영향을 미칩니다. 이러한 매개변수는 특정 카메라에서 일정하게 유지되며 초점 거리, 광학 중심, 렌즈 왜곡과 같은 세부 정보를 포함합니다. 이러한 매개변수는 3D 세계와 카메라 센서가 캡처한 2D 이미지 간의 관계를 정의합니다.

예를 들어, 초점 거리는 카메라가 장면을 얼마나 많이 포착할 수 있는지를 결정합니다. 초점 거리가 길면 화각이 좁아지고, 초점 거리가 짧으면 화각이 넓어집니다. 광학 중심(주점이라고도 함)은 광선이 카메라 센서에 모이는 지점입니다. 반면 렌즈 왜곡은 이미지 속 물체의 모양에 영향을 미쳐 휘어지거나 늘어진 것처럼 보이게 합니다.

참고 : 내재적 매개변수는 기초 역할을 합니다. 카메라 교정정확한 내재적 보정 없이는 머신 비전 시스템은 공간 관계를 안정적으로 해석할 수 없습니다.

주요 내재적 매개변수

이미지 품질과 시스템 성능에 직접적인 영향을 미치는 몇 가지 주요 내부 매개변수는 다음과 같습니다.

초점 거리: 배율과 시야를 결정합니다.
광학 센터: 광축이 이미지 평면과 교차하는 지점을 정의합니다.
렌즈 왜곡 계수: 배럴이나 핀쿠션 왜곡을 보정합니다.
픽셀 종횡비: 두 축을 따라 이미지의 크기가 균일하게 조정되도록 보장합니다.

내재적 매개변수의 중요성을 설명하기 위해 다음의 실험 데이터를 살펴보겠습니다.

증거 설명	세부 정보
교정 방법	5.4개의 포즈를 갖춘 평면 체커보드를 사용하여 292 MP Lucid Vision Labs 카메라의 내재적 보정.
검증 기술	3D 애플리케이션을 위한 내재적 매개변수의 정확성을 검증하기 위해 3D LiDAR 센서의 투영된 포인트 클라우드입니다.
내재적 매개변수의 중요성	LiDAR 및 카메라와 같은 센서의 외부 보정에는 정확한 내부 매개변수가 필수적입니다. 이를 통해 3D 특징 추정에서 투영 오류가 줄어듭니다.

이러한 매개변수는 선명도, 노이즈 감소, 색상 정확도 등의 지표를 개선하여 이미지 품질을 향상시킵니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

날카로움: 모서리와 세부 사항의 선명도를 향상시킵니다.
소음: 원치 않는 밝기나 색상 변화를 줄입니다.
색상 정확도: 이미지의 색상이 실제 장면과 일치하는지 확인합니다.
다이나믹 레인지 : 그림자부터 하이라이트까지 더 넓은 범위의 빛 강도를 포착합니다.

외부 매개변수

외부 매개변수는 카메라와 주변 환경 객체 간의 공간적 관계를 정의합니다. 내부 매개변수와 달리 외부 매개변수는 월드에서 카메라의 위치와 방향에 따라 달라집니다. 외부 매개변수에는 카메라의 각도와 장면에 대한 카메라의 상대적 위치를 나타내는 회전 행렬과 이동 행렬이 포함됩니다.

예를 들어, 로봇 팔에 카메라를 장착하면 팔이 움직임에 따라 외부 변수가 변합니다. 이러한 변수는 시스템이 물체의 깊이와 위치를 파악해야 하는 3D 재구성과 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다.

외재적 매개변수는 회전 차이 및 수직 방향 제약과 같은 기법을 사용하여 보정되는 경우가 많습니다. 이러한 기법은 카메라의 시점이 실제 장면과 정확하게 일치하도록 보장합니다. 아래 표는 몇 가지 일반적인 보정 기법을 보여줍니다.

교정 방법	상품 설명
회전 차이	시각 및 관성 시스템 간 회전 행렬의 일치 오류를 최소화합니다.
수직 방향 제약	중력과 수직선 측정을 교정의 기준으로 사용합니다.
필터링/최적화	EKF 및 최적화 기법과 같은 방법을 사용하여 외부 매개변수를 추정합니다.

내재적 매개변수와 외재적 매개변수를 결합하여 정밀한 카메라 보정을 달성할 수 있습니다. 이 과정을 통해 머신 비전 시스템은 3D 세계를 2D 이미지에 정확하게 매핑하여 신뢰할 수 있는 측정 및 분석을 가능하게 합니다.

주요 외부 매개변수

외부 매개변수는 카메라가 관찰하는 물체에 대한 카메라의 위치와 방향을 설명합니다. 이러한 매개변수에는 회전 행렬과 이동 행렬이 포함되며, 이는 카메라의 각도와 물리적 세계에서 카메라가 어디에 위치하는지를 정의합니다. 이러한 매개변수를 사용하여 카메라의 시점을 실제 장면과 일치시켜 정확한 측정과 공간적 일관성을 보장합니다.

3D 재구성 및 로봇 비전과 같은 응용 분야에서는 외재적 매개변수의 보정이 필수적입니다. 예를 들어, 움직이는 로봇 팔에 카메라를 장착하면 팔이 움직임에 따라 외재적 매개변수가 변합니다. 정확도를 유지하려면 이러한 변화를 반영하여 시스템을 재보정해야 합니다.

다음과 같은 여러 가지 고급 기술이 교정 과정을 개선합니다.

베이지안 추론 기반 접근 방식: 이 방법은 교정 중 불확실성을 평가하여 시스템 일관성을 보장합니다. 기존 방법보다 이미지 지점에 대한 더 정확한 예측을 제공합니다.
최적화 절차: 카메라의 외부 방향을 조정하면 공간 측정의 정확도가 향상됩니다.

이러한 기술은 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 있어 외부 변수의 중요성을 강조합니다. 교정 방법을 개선함으로써 오류를 최소화하고 시스템의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

그들이 함께 일하는 방법

내재적 매개변수와 외재적 매개변수는 서로 보완되어 응집력 있는 머신 비전 시스템을 구축합니다. 내재적 매개변수는 초점 거리 및 렌즈 왜곡과 같은 카메라의 내부 특성을 정의합니다. 반면 외재적 매개변수는 카메라와 환경의 외부 관계를 설명합니다. 이러한 매개변수를 통해 시스템은 3D 세계를 2D 이미지에 정확하게 매핑할 수 있습니다.

내재적 매개변수와 외재적 매개변수가 조화롭게 작동할 때 시스템의 공간 관계 해석 능력이 향상됩니다. 예를 들어, 내재적 매개변수를 최적화하면 왜곡이 줄어들고, 외재적 매개변수를 보정하면 카메라의 시점이 장면과 일치하게 됩니다. 이러한 시너지 효과는 객체 추적, 깊이 매핑, 품질 검사와 같은 작업을 향상시킵니다.

사례 연구는 이러한 협업의 이점을 잘 보여줍니다. 한 연구에서는 손가락 굽힘 운동을 시뮬레이션하여 근육 상호작용을 분석했습니다. 저항을 가하면서 굽힘 동작을 수행하는 동안 다양한 근육이 어떻게 함께 작용하여 힘을 생성하는지 보여주었습니다. 마찬가지로, 머신 비전 시스템에서는 내재적 매개변수와 외재적 매개변수가 상호작용하여 정확한 측정값을 생성합니다. 두 매개변수 세트를 모두 보정하면 다양한 애플리케이션에서 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.

Tip 내재적 및 외재적 매개변수를 정기적으로 교정하면 동적 환경에서도 머신 비전 시스템의 정확성과 안정성이 유지됩니다.

머신 비전 광학 및 주요 광학 매개변수

이미지 출처 : unsplash

이해 머신 비전 광학 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 시스템을 설계하는 데 매우 중요합니다. 시야각, 작동 거리, 해상도와 같은 광학적 매개변수는 시스템이 시각 데이터를 얼마나 잘 포착하고 해석하는지를 결정합니다. 이러한 매개변수에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

보기의 필드

시야(FOV)는 카메라가 포착할 수 있는 관찰 가능한 영역을 정의합니다. 단일 프레임에서 장면의 얼마나 많은 부분을 볼 수 있는지를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. FOV는 일반적으로 수평, 수직, 대각선의 세 가지 차원으로 측정됩니다. 각 유형은 머신 비전 애플리케이션에서 특정 용도로 사용됩니다.

시야 유형	상품 설명	어플리케이션
수평 FOV	관찰 가능한 영역의 너비를 측정합니다.	컨베이어 벨트 검사와 같이 넓은 범위를 검사하는 작업에 이상적입니다.
수직 FOV	관찰 가능한 영역의 높이를 측정합니다.	키가 큰 물체나 수직 표면을 검사하는 데 필수적입니다.
대각선 FOV	관찰 가능한 영역의 가장 긴 치수를 측정합니다.	장면에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.

예를 들어, 컨베이어 벨트 위의 물체를 검사하는 경우, 넓은 수평 시야각(FOV)을 사용하면 벨트 전체 폭을 캡처할 수 있습니다. 반면, 수직 시야각은 병이나 캔처럼 키가 큰 물체를 분석하는 데 더 적합합니다. 적절한 시야각을 선택하면 머신 비전 시스템이 불필요한 영역에 리소스를 낭비하지 않고 필요한 모든 세부 정보를 캡처할 수 있습니다.

Tip FOV를 항상 애플리케이션 요구 사항에 맞춰 설정하세요. FOV가 일치하지 않으면 데이터 불완전성이나 비효율적인 처리로 이어질 수 있습니다.

작동 거리

작동 거리는 카메라 렌즈와 관찰 대상 사이의 거리를 말합니다. 이 매개변수는 이미지의 선명도와 시스템의 초점 조절 능력에 영향을 미칩니다. 작동 거리가 짧을수록 배율이 높아져 작은 세부 사항을 검사하는 데 적합합니다. 하지만 피사계 심도가 감소하여 다양한 거리에 있는 대상에 초점을 맞추기가 더 어려워집니다.

예를 들어, 품질 관리용으로 설계된 머신 비전 시스템에서는 제품의 미세한 결함을 감지하기 위해 짧은 작동 거리가 필요할 수 있습니다. 반대로, 대형 조립 라인 모니터링과 같이 더 넓은 시야가 필요한 애플리케이션에는 긴 작동 거리가 더 적합합니다.

작동 거리를 설정할 때는 설치 환경의 물리적 제약을 고려하십시오. 이미지 품질을 저하시키지 않으면서 카메라와 조명 장비를 위한 충분한 공간이 있는지 확인하십시오. 작동 거리를 적절하게 보정하면 시스템 성능이 향상되고 일관된 결과가 보장됩니다.

참고 : 작동 거리를 조정하면 FOV나 해상도와 같은 다른 매개변수에도 영향을 미칠 수 있습니다. 최적의 균형을 찾으려면 항상 설정을 테스트해 보세요.

분해능

해상도는 카메라가 포착할 수 있는 디테일의 수준을 측정합니다. 카메라 센서의 픽셀 수로 표현되며, 대개 메가픽셀 단위로 표시됩니다. 해상도가 높을수록 디테일이 더 풍부해지므로 다음과 같은 작업에 필수적입니다. 결함 감지 정밀 측정이 필요합니다. 하지만 처리 시간과 보관 요구 사항이 증가할 수도 있습니다.

고해상도 센서가 장착된 카메라는 더 많은 빛에 민감한 픽셀을 포착합니다. 이는 세분성을 향상시키며, 이는 세부적인 분석이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.
해상도가 낮은 센서는 세부 사항이 덜 중요한 작업에 적합하며, 프레임 속도가 빠르고 데이터 처리 요구 사항이 낮습니다.

예를 들어, 0.25mm FOV 내에서 20mm만큼 작은 결함을 감지해야 하는 상황을 생각해 보겠습니다. 카메라는 4mm당 0.25픽셀의 해상도를 달성해야 하며, 이는 FOV 전체에서 16mm당 1픽셀에 해당합니다. 이를 위해서는 최소 320 x 320픽셀의 센서 배열이 필요합니다. 적절한 해상도를 선택하면 시스템이 처리 성능에 과부하를 주지 않고 필요한 세부 정보를 포착할 수 있습니다.

Tip 시스템의 처리 능력과 해상도의 균형을 맞추세요. 고해상도는 유용하지만, 하드웨어가 증가된 데이터 부하를 감당할 수 있어야 합니다.

필드의 깊이

피사계 심도(DOF)는 장면 내에서 물체가 선명하고 초점이 맞춰지는 범위를 말합니다. 머신 비전 시스템에서 특히 다양한 거리에 있는 물체를 검사할 때 중요한 역할을 합니다. 얕은 피사계 심도는 좁은 범위에 초점을 맞추므로 특정 세부 사항을 강조하는 데 이상적입니다. 깊은 피사계 심도는 서로 다른 거리에 있는 여러 물체를 선명하게 유지합니다.

시스템의 피사계 심도에는 여러 가지 요소가 영향을 미칩니다.

조리개 크기: 조리개가 작을수록 피사계 심도는 깊어지고, 조리개가 클수록 피사계 심도는 얕아집니다.
초점 거리: 초점 거리가 길수록 피사계 심도는 얕아집니다.
작동 거리: 카메라와 물체 사이의 거리를 늘리면 피사계 심도가 넓어집니다.

예를 들어, 평평한 표면의 결함을 검사하는 경우 얕은 피사계 심도가 효과적입니다. 하지만 높이가 다른 3D 물체나 장면의 경우, 깊은 피사계 심도는 모든 영역에 초점을 맞추는 데 도움이 됩니다. 용도에 맞게 피사계 심도를 조정하면 정확도가 향상되고 오류가 줄어듭니다.

Tip 더 작은 조리개를 사용하고 작동 거리를 늘려 피사계 심도를 극대화합니다. 이 접근법은 여러 평면에 걸쳐 일관된 초점이 필요한 경우에 특히 유용합니다.

센서 크기

센서 크기는 카메라 센서가 받아들이는 빛의 양을 결정하며, 이는 이미지 품질과 화각에 직접적인 영향을 미칩니다. 센서가 클수록 더 많은 빛을 수집하여 저조도 환경에서의 성능을 향상시키고 다이내믹 레인지를 넓힙니다. 센서가 작을수록 크기는 작아지지만, 조명이 까다로운 환경에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

센서 크기, 해상도, 픽셀 크기 간의 관계는 매우 중요합니다. 더 높은 해상도와 적절한 크기의 픽셀을 갖춘 더 큰 센서는 더 나은 이미지 선명도를 제공합니다. 예를 들어 다음 사양을 살펴보겠습니다.

센서 유형	분해능	센서 크기(대각선)	픽셀 크기
CMOS	1600 × 1200 픽셀	9 mm	4.5 × 4.5 μm 제곱

이 CMOS 센서는 해상도와 픽셀 크기 간의 균형을 제공하여 다양한 조건에서 높은 정확도가 요구되는 애플리케이션에 적합합니다. 더 큰 센서 크기는 더 넓은 화각을 보장하는 동시에 픽셀 크기는 선명도와 디테일을 유지합니다.

센서를 선택할 때는 애플리케이션의 요구 사항을 고려해야 합니다. 결함 감지와 같은 작업의 경우, 더 높은 해상도의 더 큰 센서가 미세한 디테일을 포착하는 데 도움이 됩니다. 더 간단한 작업의 경우, 더 작은 센서로도 충분할 수 있습니다.

참고 : 센서 크기를 렌즈와 애플리케이션에 맞게 조정하면 최적의 성능을 보장할 수 있습니다. 정렬이 잘못되면 비네팅이나 이미지 품질 저하가 발생할 수 있습니다.

1차 배율

1차 배율은 카메라가 관찰 대상을 얼마나 확대하는지를 측정합니다. 센서 크기와 시야각의 비율로 계산됩니다. 배율이 높을수록 디테일은 더 풍부해지지만 시야각은 줄어드는 반면, 배율이 낮을수록 더 넓은 영역을 포착하지만 디테일은 줄어듭니다.

예를 들어, 센서 크기가 10mm이고 시야각이 50mm인 경우, 기본 배율은 0.2배입니다. 즉, 센서에 나타나는 물체의 실제 크기의 20%로 나타납니다. 배율을 조정하면 용도에 따라 디테일과 커버리지의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.

고배율: 작은 부품을 검사하거나 미세한 결함을 감지하는 데 이상적입니다.
저배율: 컨베이어 벨트나 조립 라인과 같이 더 넓은 영역을 모니터링하는 데 적합합니다.

원하는 배율을 얻으려면 렌즈를 조정하거나 작동 거리를 변경하세요. 최적의 결과를 얻으려면 배율이 해상도 및 피사계 심도 요구 사항에 맞는지 항상 확인하세요.

Tip 특정 작업에 맞게 세부 묘사와 적용 범위 간의 최적의 균형을 찾으려면 설정 중에 다양한 확대 수준을 테스트하세요.

머신 비전 시스템의 조명 매개변수

조명은 머신 비전 시스템 성능에 중추적인 역할을 합니다. 적절한 조명은 시스템이 정확하고 자세한 이미지를 캡처합니다결함 감지 및 객체 인식과 같은 작업에 필수적인 . 이러한 시스템에 영향을 미치는 주요 조명 매개변수를 살펴보겠습니다.

조도와 휘도

조도는 표면에 닿는 빛의 양을 나타내는 반면, 휘도는 해당 표면에서 반사되거나 방출되는 빛을 측정합니다. 두 매개변수 모두 이미지 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, 조도가 부족하면 이미지가 어둡고 선명하지 않을 수 있으며, 휘도가 너무 높으면 눈부심이나 과다 노출이 발생할 수 있습니다.

이러한 매개변수의 중요성은 이미지 대비와 디테일 향상에 미치는 영향을 고려할 때 더욱 분명해집니다. 적절한 조명 구성은 일관된 조도를 보장하며, 이는 필요한 모든 디테일을 포착하는 데 필수적입니다. 조명 부족으로 인한 정보 손실은 측정을 복잡하게 만들고 정확도를 떨어뜨립니다. 또한, 빛이 대상 표면 및 파장과 상호작용하여 카메라가 포착하는 이미지에 상당한 영향을 미칩니다.

증거	상품 설명
이미지 대비 향상	기하학, 구조, 파장, 필터와 같은 핵심 개념은 머신 비전에서 조명이 이미지 품질에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 데 필수적입니다.
빛의 영향	파장과 표면 특성을 비롯하여 빛이 대상과 상호 작용하는 방식은 카메라가 생성하는 이미지에 상당한 영향을 미칩니다.
조명의 역할	적절한 조명 구성 최적의 결과를 얻기 위해서는 비전 시스템에서 조명 불량이 다른 구성 요소로 보상될 수 없기 때문에 조명 불량은 비전 시스템에서 최적의 결과를 얻는 데 필수적입니다.
일관된 조명	머신 비전에서 필요한 모든 세부 사항을 포착하려면 올바른 조명 배열이 필수적입니다. 잘못된 조명으로 인해 정보가 누락되면 측정이 복잡해지기 때문입니다.

Tip 일관된 조명을 사용하여 이미지를 왜곡할 수 있는 그림자나 반사를 방지하세요.

대비와 색상

머신 비전 시스템에서는 대비와 색상이 똑같이 중요합니다. 대비는 이미지에서 밝은 영역과 어두운 영역의 차이를 결정하여 가장자리와 특징을 더 쉽게 식별할 수 있도록 합니다. 반면 색상은 재질이나 표면 상태와 같은 물체에 대한 추가 정보를 제공합니다.

연구에 따르면 색상 차이가 머신 비전 성능에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, CIFAR10-F 및 CIFAR100-F와 같은 데이터 세트는 색상 대비 차이가 모델 정확도에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다. 또한 이러한 연구는 시스템 성능 향상에 있어 데이터 증강 및 모델 아키텍처의 중요성을 강조합니다.

아래	상품 설명
연구 초점	색상 차이가 머신 비전 성능에 미치는 영향을 조사합니다.
사용된 데이터 세트	색상 대비 효과를 분석하기 위한 CIFAR10-F, CIFAR100-F, CIFAR10-B, CIFAR100-B 및 CIFAR-CoCo.
방법론	다양한 아키텍처와 작업에 걸쳐 모델 성능을 평가하기 위해 개발된 프레임워크입니다.
중요한 발견들	색상 차이는 머신 비전 시스템의 모델 인식과 성능에 상당한 영향을 미칩니다.
추가 분석	색상 대비와 관련하여 모델 아키텍처, 크기, 작업 복잡성 및 데이터 증가를 살펴봅니다.

참고 : 조명을 조절하여 대비를 높이고 색상 차이를 강조하여 물체 감지력을 높입니다.

빛의 방향성

빛의 방향은 이미지에서 그림자와 하이라이트가 어떻게 나타나는지에 영향을 미칩니다. 스포트라이트와 같은 방향성 조명은 표면 질감을 강조하는 선명한 그림자를 생성합니다. 반면, 확산 조명은 그림자를 줄이고 균일한 조명을 제공하여 평평한 표면을 검사하는 데 이상적입니다.

뉴로모픽 노출 제어(NEC) 시스템과 같은 첨단 시스템은 조명 변화와 관련된 과제를 해결합니다. 생물학적 원리에서 영감을 받은 NEC는 채도 문제를 관리하여 성능을 향상시킵니다. 이러한 접근 방식은 자율주행 및 혼합 현실과 같은 분야에서 머신 비전 애플리케이션의 견고성을 향상시킵니다.

Tip 다양한 조명 각도로 실험해 보고, 귀하의 애플리케이션에 가장 적합한 설정을 찾으세요.

빛의 일관성

빛의 가간섭성은 빛의 파동이 위상과 방향에서 얼마나 잘 정렬되는지를 나타냅니다. 이 속성은 머신 비전 시스템의 성능, 특히 정밀한 측정이나 고해상도 이미징이 필요한 애플리케이션에서 상당한 영향을 미칩니다. 가간섭성 빛은 모든 파동이 조화롭게 움직이는 동기화된 팀으로 생각할 수 있습니다. 반대로, 비가간섭성 빛은 파동이 무작위로 움직이는 군중처럼 행동합니다.

높은 결맞음성은 시간 영역 확산 상관 분광법(TD-DCS)과 같은 작업에 필수적입니다. 그러나 이러한 응용 분야에 사용되는 근적외선 레이저와 같은 특정 레이저는 결맞음 길이가 제한되어 있습니다. 이러한 제한은 측정 오차로 이어질 수 있습니다. 아래 표는 광 결맞음에 대한 과학적 평가에서 얻은 주요 결과를 보여줍니다.

아래	조사 결과
코히어런스 길이	높은 코히어런스 길이는 TD-DCS에 이상적이지만, 근적외선 레이저는 코히어런스 길이가 제한적입니다.
IRF 효과	IRF가 확대되면 측정 데이터의 정량화 오류와 불일치가 증가합니다.
레이저 성능	LDH-PCN-760 다이오드 레이저는 IRF 확장의 영향을 덜 받는 반면, Ti:Sapphire 레이저는 높은 상관관계를 보이지만 IRF 효과의 영향을 받습니다.
임상 적용	임상적 사용을 위해서는 광자 계수 효율성 및 기타 매개변수를 고려하여 최적화가 필요합니다.

경우에 따라 광학적 간섭성을 줄이면 시스템 성능이 향상될 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

낮은 코히어런스는 확장성과 병렬성을 개선하여 광자 컴퓨팅 시스템을 향상시킵니다.
이 접근 방식은 정확성을 유지하는 동시에 보다 효율적인 처리를 가능하게 합니다.

머신 비전 시스템을 설계할 때는 빛의 간섭성 수준을 신중하게 고려해야 합니다. 높은 간섭성은 3D 이미징과 같이 정밀성이 요구되는 애플리케이션에 적합합니다. 낮은 간섭성은 더 넓은 범위 또는 빠른 처리 속도가 필요한 작업에 더 적합할 수 있습니다. 빛의 간섭성을 이해하고 최적화함으로써 시스템의 정확도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Tip 다양한 광원을 실험하여 특정 응용 분야에 가장 적합한 응집력 수준을 찾으세요.

실제 응용 프로그램과 일반적인 함정

실제 애플리케이션

머신 비전은 정밀성과 속도가 요구되는 작업을 자동화함으로써 산업을 혁신했습니다. 예를 들어 식품 산업에서는 머신 비전 시스템이 제품의 결함을 검사하여 품질과 안전을 보장합니다. 보고서에 따르면 65년 북미 식품 시장에서 특정 용도의 머신 비전 시스템 매출은 1995만 달러에 달했습니다. 이 기술은 천연물 산업 내 20개 이상의 분야에 사용되어, 머신 비전의 혜택을 가장 많이 받는 XNUMX대 산업 중 하나입니다.

제조업에서 머신 비전 시스템은 조립 검증 및 결함 감지와 같은 작업에 탁월합니다. 카메라는 고해상도 이미지를 캡처하여 누락된 부품이나 표면 결함을 식별합니다. 이러한 시스템은 조립 또는 포장 과정에서 로봇 팔을 정밀하게 유도하는 등 로봇 공학에서도 중요한 역할을 합니다. 의료 분야에서 머신 비전은 진단에 도움을 줍니다. 예를 들어, Adam 옵티마이저와 같은 알고리즘은 피부암 감지에서 97.30%의 정확도를, COVIDx CT 이미지 분석에서 99.07%의 정확도를 달성했습니다.

흔한 실수

머신 비전 시스템은 장점에도 불구하고 일반적인 설계 오류로 인해 고장이 발생할 수 있습니다. 조명 불량은 빈번한 문제로, 이미지 품질이 일관되지 않게 됩니다. 카메라 정렬 불량이나 잘못된 보정 또한 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 동적 테스트는 자동화 또는 부품 취급 과정에서 발생하는 오류를 종종 발견하는데, 이는 정적 테스트에서 발견되는 오류보다 더 심각합니다. 이러한 요소를 무시하면 시스템 신뢰성이 저하될 수 있습니다.

한 연구는 이러한 함정을 해결하는 것의 중요성을 강조합니다. clDice와 민감도와 같은 지표는 머신 비전 설계의 오류를 식별하고 수정할 수 있음을 보여줍니다. 예를 들어, 민감도 지표는 평균 962,000회의 히트를 기록하여 정밀한 교정 및 테스트의 필요성을 강조합니다.

최적화 팁

머신 비전 시스템을 최적화하려면 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 미세 조정하는 데 집중하세요. 적응적 모멘트 추정(Adaptive Moment Estimation) 및 평균 제곱근 전파(Root Mean Square Propagation)와 같은 고급 최적화 기법을 사용하여 모델 성능을 향상시키세요. 정적 테스트는 시스템의 기본적인 측정 성능을 평가하는 데 도움이 되며, 동적 테스트는 실제 환경에서 발생하는 오류를 식별하는 데 도움이 됩니다.

또한, 카메라의 적절한 정렬과 일관된 조명을 확보하세요. 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)과 같은 다양한 알고리즘을 실험하여 정확도를 향상시키세요. 산업용 애플리케이션에서 이러한 전략은 효과적인 것으로 입증되었으며, 성능 지표를 크게 향상시켰습니다.

Tip 정확성을 유지하고 변화하는 환경에 적응하기 위해 시스템을 정기적으로 테스트하고 재보정하세요.

안정적이고 효율적인 솔루션을 구축하려면 머신 비전 시스템의 매개변수를 이해하는 것이 필수적입니다. 이러한 매개변수는 시스템 정확도, 생산성 및 품질 관리에 직접적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, 머신 비전 시스템은 결함 감지에 탁월하고, 생산 속도를 향상시키기 위해 지속적으로 작동하며, 일관된 평가를 위해 품질 보증을 자동화합니다. 아래 표는 머신 비전 시스템의 전반적인 영향을 요약한 것입니다.

영향 지역	상품 설명
정확성과 정밀도 향상	머신 비전 시스템은 다음과 같은 면에서 탁월합니다. 결함 감지 및 측정을 통해 높은 제품 품질을 보장합니다.
향상된 생산성 및 속도	이러한 시스템은 지속적으로 작동하며, 빠른 속도로 품목을 처리하여 생산 효율성을 향상시킵니다.
향상된 품질 관리	품질 보증 프로세스의 자동화로 일관된 평가와 추적성이 확보됩니다.
실시간 의사결정	즉각적인 피드백을 통해 즉각적인 시정 조치가 가능해져 전반적인 운영 대응력이 향상됩니다.

시스템을 최적화하려면 보정과 조명에 집중하세요. 보정은 정확한 물체 감지 및 위치 지정을 보장합니다. 보정 그리드와 같은 도구를 정기적으로 사용하면 정밀도를 유지할 수 있습니다. 적절한 조명은 특히 까다로운 환경에서 이미지 캡처를 향상시킵니다. 3D 비전 기술을 통합하면 깊이 정보를 캡처하여 정확도를 더욱 높일 수 있습니다. 이러한 실행 가능한 단계를 통해 머신 비전 시스템이 다양한 애플리케이션에서 안정적으로 작동하도록 할 수 있습니다.