머신 비전의 컬러 이미징: 애플리케이션에 적합한 카메라를 선택하는 방법

색상 검사

컬러 이미징은 검사 프로세스를 최적화할 수 있는 추가 데이터를 제공할 수 있습니다. 특히 불량을 분류하거나 색이 있는 제품의 형태를 확인하는 것이 목적인 경우 컬러 이미징의 사용은 매우 중요합니다. 예를 들어 색상으로 구분된 전선을 검사하는 경우, 각 전선이 보드의 올바른 커넥터에 연결되어 있는지 확인하기 위해서는 머신 비전 시스템이 전선의 색을 읽고 색이 일치하는지 확인할 수 있어야 합니다.

색상 분류

머신 비전의 컬러 이미징은 색상에 따라 항목을 구분하기 위해 사용할 수도 있습니다. 즉, 컬러 이미징을 사용해 개체를 색상에 따라 구분하거나 분류할 수 있습니다. 더 나아가 특정 개체의 등급을 매기기 위해 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 체리, 사과 및 기타 과일의 익은 정도를 색상에 따라 분류할 수 있습니다.

색상 감지 및 매칭

색상 감지는 카메라가 보고 있는 색상을 가르치는 것을 목표로 합니다. 애플리케이션이 컬러 머신 비전 카메라에서 전송되는 데이터를 사용하기 위해서는 우선 호스트 컴퓨터가 색상 값을 각 픽셀과 연결하거나 픽셀의 영역 또는 색 부분을 나타내는 히스토그램에 연결해야 합니다. 애플리케이션이 색상 값을 할당하면 호스트 컴퓨터가 그 값을 타겟 색상 또는 타겟 색상 값 범위와 비교할 수 있습니다. 이러한 매칭 프로세스는 인쇄물이 기업의 전용 색상과 일치하는지 확인하거나 자동차의 사이드 미러의 색상이 도어 패널과 일치하는지 확인하는 것과 같이 다양한 애플리케이션에서 사용될 수 있습니다.

색상 정확도

머신 비전 컬러 카메라는 장면에서 들어오는 반사광 또는 입사광에 의해 생성된 픽셀 수준 데이터를 호스트 컴퓨터에 제공합니다. 두 대의 카메라 모두 "괜찮은" 이미지를 생성할 수 있지만 카메라의 타입, 품질 및/또는 수명에 따라 특정 픽셀 값이 다를 수 있습니다. 목표는 동일한 조명 조건에서 정밀한 실험실 장비를 사용하여 계산된 "트루" 색상 값에 가장 근접한 값을 만드는 것입니다.

색상 구별

애플리케이션에 따라 머신 비전 카메라가 동일한 색상의 섬세한 차이를 구별할 수 있는지 여부가 중요할 수 있습니다. 예를 들어 여러 가죽 조각을 사용하여 지갑이나 재킷을 만드는 경우 한 항목의 모든 조각이 동일한 색조를 갖는 것이 중요합니다. 약간 다른 색조의 조각은 다른 재킷이나 지갑에 함께 사용할 수 있지만 한 항목에 다른 색조를 혼합하는 것은 허용되지 않습니다.

컬러 카메라의 공간 해상도

흑백 애플리케이션과 마찬가지로 많은 컬러 애플리케이션에서 작업을 수행하기 위해서는 작은 이미지 디테일을 구별할 수 있어야 합니다. 바코드나 QR코드를 읽어야 할 수도 있으며 측정을 하거나 모양과 위치를 결정하기 위해 개체의 엣지를 정확히 식별해야 할 수도 있습니다.

앞서 언급했듯이 색상 정보를 도출하기 위해 색상 필터 어레이와 Bayer 보간을 사용하는 카메라의 경우 각 픽셀의 색상 값을 추정하기 위해 사용되는 프로세스로 인해 엣지가 부드러워지거나 흐릿해집니다. 일부 애플리케이션의 경우 이러한 디테일 손실이 허용되거나 고해상도 카메라를 사용하여 극복할 수 있지만 다른 애플리케이션의 경우 필요한 색상 정확도와 공간 정밀도 조합을 구현하기 위해 프리즘 카메라 기술을 사용해야 할 수도 있습니다.

Bayer 모자이크 기술

Bayer 카메라는 카메라 이미지 장치에 픽셀을 오버레이하는 사전 정의된 컬러 필터 패턴을 사용합니다. 특정 픽셀에 대한 적색, 녹색, 청색(RGB) 색상 값을 계산하기 위해서는 주변 픽셀을 확인하여 해당 픽셀 필터로 캡처되지 않은 두 색상의 값을 추정하는 보간 프로세스가 필요합니다.

• Bayer 컬러 카메라를 선택해야 하는 경우

  카메라 가격이 결정에 중요한 요소인 경우

  Bayer 컬러 카메라는 프리즘 카메라보다 훨씬 저렴합니다. 사용자는 3.2메가픽셀 프리즘 카메라 가격의 절반도 안 되는 가격으로 좋은 기본 5메가픽셀 Bayer 에어리어 스캔 카메라를 구입할 수 있습니다.

  머신 비전 시스템에 뛰어난 색상 정확도가 필요하지 않은 경우

  Bayer 카메라의 경우 각 픽셀에서 3개 색상 값 중 2개를 "보간"(즉, 추정)해야 하기 때문에 Bayer 알고리즘에 의해 계산된 RGB 값과 타겟 장면의 "트루" 색상 값 사이에 눈에 띄는 차이가 있을 수 있습니다. 색상을 정확하게 캡처하여 사전 정의된 레퍼런스 색상과 비교해야 하는 어플리케이션의 경우는 Bayer 데이터의 낮은 정확도로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 그러나 색상의 상대적인 정확도만 필요한 경우(즉, 이미지의 한 색상을 다른 색상과 비교하는 경우) Bayer 카메라를 사용해도 충분합니다.

  애플리케이션에서 섬세한 색상 구분이 필요하지 않은 경우

  Bayer 필터는 절대 색상 정확도가 낮을 ​​뿐만 아니라 각 픽셀에 떨어지는 빛의 일부를 차단하기 때문에 전반적인 유효 감도 수준이 낮습니다. 이러한 요소는 일반적으로 매우 섬세한 색상 음영을 구별하는 Bayer 카메라의 능력을 감소시킵니다. 그러나 상대적으로 낮은 수준의 색상 구분이 필요한 애플리케이션의 경우 더 낮은 가격대의 Bayer 카메라로도 충분할 수 있습니다.

  머신 비전 시스템에 높은 수준의 공간 정밀도가 필요하지 않은 경우

  위에서 언급했던 것과 같이 Bayer 카메라에서 사용하는 보간 프로세스는 이미지의 엣지, 라인 및 작은 인쇄에 영향을 주어 전체적인 디테일 손실을 유발합니다. 설계 중인 시스템에 뛰어난 공간 정밀도가 필요하지 않거나 고해상도 카메라를 사용하기 위해 필요한 더 높은 비용과 처리 간접비용을 감당할 수 있는 경우 Bayer 에어리어 스캔 카메라는 여전히 애플리케이션을 위한 올바른 선택이 될 수 있습니다.

프리즘 기반, 멀티 센서 기술

멀티 센서 프리즘 카메라는 이색성 필터로 코팅된 고품질 프리즘을 사용하여 스펙트럼 파장에 따라 입사광을 3개의 개별 이미지 장치로 분리합니다. 정밀하게 정렬된 3개의 센서는 보간 없이 이미지의 각 픽셀에 대한 독립적인 적색, 녹색, 청색의 색상 값을 제공합니다.

• 멀티 센서 프리즘 카메라를 선택해야 하는 경우

  가능한 최고의 색상 정확도가 필요한 경우

  프리즘 카메라는 3개의 개별 이미지 장치를 사용하여 각 픽셀에 대한 정확한 R, G, B 값을 제공합니다. 보간이 없다는 것은 애플리케이션에 전달되는 값이 Bayer 카메라에서 제공되는 값보다 더 정확하다는 것을 의미하며 이는 색상 매칭 또는 섬세한 음영 차이를 구별하기 위해 매우 중요할 수 있습니다.

  애플리케이션에 높은 수준의 카메라 감도가 필요한 경우

  이색성 프리즘 필터는 Bayer 필터보다 빛 투과율이 높기 때문에 입사광이 더 많이 통과할 수 있습니다. 또한 프리즘 카메라는 3개의 센서를 사용해 카메라에 들어오는 거의 모든 빛을 캡처하는 반면 Bayer 카메라는 각 픽셀에 도달하는 파장의 2/3를 차단합니다. 대부분의 픽셀은 적색, 녹색, 청색 정보의 조합으로 표시되기 때문에 입사광의 상당량이 Bayer 카메라 센서에 도달하지 못하게 됩니다. 이러한 이유로 이미지의 어두운 영역에서 더 우수한 대비와 구분이 필요한 경우 프리즘 카메라가 유리합니다.

  작은 디테일을 감지하고 측정하려는 경우

  Bayer 보간 이미지의 엣지, 인쇄 및 디테일을 흐릿하게 하는 "부드러움"과 달리 프리즘 기술은 보간할 필요가 없기 때문에 텍스트 또는 작은 이미지 특징을 읽거나 측정하거나 분석하는 애플리케이션에 더 우수한 공간 정밀도를 제공합니다.

  전체 스펙트럼 범위에서 정확하고 선명한 색상이 필요한 경우

  카메라는 사람의 눈처럼 가시광선을 긴(적색) 파장, 중간(녹색) 파장, 짧은(청색) 파장을 나타내는 3개의 개별 스펙트럼 대역으로 분리합니다. 프리즘 카메라는 이 3개의 대역을 거의 겹치지(색상 혼선(crosstalk)이라고 함) 않게 분리할 수 있습니다. 이를 통해 프리즘 카메라에서 스펙트럼 범위 전체의 색상을 선명하고 밝게 유지하는 것과 달리 필터가 훨씬 더 많이 겹치는 Bayer 카메라의 경우 특히 삼원색 사이에 있는 색상이 더 흐릿해지거나 탁해지게 됩니다.

  일부 카메라 매개변수에 대해 더 큰 유연성이 필요한 경우

  많은 멀티 센서 프리즘 카메라에서 사용자는 마치 3개의 개별 카메라를 사용하는 것처럼 각 센서의 설정을 제어할 수 있습니다. 이는 화이트 밸런싱, 색상 향상 및 기타 기능에 Bayer 카메라에서 가능한 것보다 더 큰 유연성을 제공합니다.

  

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3라인 스캔 카메라

3라인 기술은 3개의 개별 이미징 라인을 사용해 RGB 이미지를 캡처합니다. 과거에는 3개의 별개 선형 센서가 가능한 가깝게 장착되었지만 현재 대부분의 최신 카메라에는 가까이 배치된 3개의 픽셀 라인이 탑재된 싱글 센서가 장착되어 있습니다. 각 라인의 픽셀 위에는 삼원색(R, G 또는 B) 중 하나를 캡처하기 위한 폴리머 컬러 필터가 장착되어 있습니다. 카메라를 타겟의 움직임과 동기화하여 각 라인이 타겟의 동일한 지점을 지날 때 캡처한 이미지를 결합해 타겟 라인의 각 픽셀에 대한 RGB 값을 제공할 수 있습니다.

Each line is equipped with polymer color filters over its pixels to capture one of the three primary colors (R, G, or B). By synchronizing the camera with the movement of the target, the images captured as each line passes over the same point on the target can be combined to provide RGB values for each pixel in the target line.

• 3라인 카메라를 선택해야 하는 경우

  카메라 가격이 결정에 중요한 요소인 경우

  현재 대부분의 3라인 카메라는 싱글, 멀티 라인 센서를 중심으로 제작되기 때문에 프리즘 카메라보다 저렴한 옵션을 제공합니다.

  카메라 비용이 낮을 뿐 아니라 3라인 카메라는 프리즘 카메라에 필요한 권장 렌즈의 비용 역시 절감할 수 있습니다. 이를 모두 합하면 유사한 프리즘 카메라에 비해 비용을 50% 절감할 수 있습니다. 그러나 더 높은 강도의 조명을 사용해야 하고 프리즘 필터에 비해 폴리머 필터의 성능 저하가 더 빠르다는 것과 같은 몇 가지 요인으로 인해 시스템을 계속 사용하면서 이러한 비용 절감 효과가 상당 부분 무효화될 수 있다는 것을 명심해야 합니다.
  

  
  

  애플리케이션에 고속 이미징이 필요한 경우

  3라인 카메라는 정확한(보간되지 않은) RGB 이미지 데이터를 빠른 라인 속도로 제공할 수 있다고 알려져 있습니다. 최신 4K 모델(라인당 4096픽셀)은 50kHz~70kHz(초당 5만~7만 라인) 만큼 빠르게 작동할 수 있습니다.

  유사한 프리즘 카메라의 경우 과거에는 이러한 라인 속도를 따라잡을 수 없었지만 현재 최신 프리즘 카메라는 가장 빠른 3라인 카메라와 거의 동일한 속도를 제공합니다.

  대략적인 수직 정렬을 보장할 수 있는 경우
  
  3라인 카메라가 타겟보다 상대적으로 기울어지면 타겟에서 3개의 각 센서 라인까지의 거리가 달라져 타겟에서 각 라인이 커버하는 길이가 약간씩 달라집니다. 약간만 기울어진 경우 카메라의 보정 알고리즘을 통해 조정할 수 있습니다. 그러나 더 큰 각도의 경우 오프셋으로 인해 이미지에 색상 줄무늬("후광") 또는 기타 아티팩트가 만들어질 수 있습니다. 3라인 카메라는 타겟에 대한 각도가 수직에 가까우며 잦은 변경이 필요하지 않은 경우에 가장 잘 작동합니다.

  타겟이 최소한의 굴곡을 갖은 평평한 표면일 경우

  전체 RGB 정보를 수집하기 위한 3개의 라인이 약간 다른 시점에서 캡처되어야 하기 때문에 잔물결 또는 기타 표면 진동이 있는 경우 각 라인을 캡처할 때 타겟이 가까워지거나 멀어질 수 있습니다. 이는 위에서 설명한 것과 같은 픽셀 오프셋과 "후광"을 만들 수 있습니다. 마찬가지로 컨베이어에서 움직일 때 개별 개체가 흔들리거나 구르는 경우 캡처된 3개의 라인 간에 불일치가 발생할 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면 3라인 카메라는 타겟이 평평하고 변동이 작은 경우에 사용해야 합니다.
  

  시스템에 8k 이상의 해상도가 필요한 경우
  

  현재 프리즘 라인 스캔 카메라의 최고 해상도는 8K입니다. 라인 스캔 시스템에 16K 라인 해상도가 필요한 경우 3라인이 유일한 옵션입니다.

  시스템에 전력 소모가 낮은 소형 경량 카메라가 필요한 경우

  3라인 카메라는 일반적으로 프리즘 및 여러 개의 이미지 장치를 탑재해야 하는 프리즘 카메라보다 크기가 작습니다. 게다가 프리즘 카메라는 더 크고 3개의 이미지 장치를 별도로 제어하기 때문에 당연히 더 무거우며 작동에 더 많은 전력이 필요합니다.

프리즘 기반, 멀티 센서 기술

3라인 카메라와 마찬가지로 프리즘 라인 스캔 카메라는 RGB 정보를 캡처하기 위해 3개의 개별 라인을 사용합니다. 그러나 프리즘 라인 스캔 카메라의 경우 3개의 개별 라인 센서를 사용합니다. 프리즘에 장착된 이러한 센서는 단일 광학 평면에 맞춰 정렬되어 3라인 카메라에서 순차적으로 캡처하는 것과 달리 3개의 센서 모두가 타겟의 동일한 라인을 동시에 캡처할 수 있습니다. 프리즘의 이색성 코팅은 이미지를 3개의 개별 센서로 분리하여 라인의 각 픽셀에서 매우 정확한 RGB 값을 캡처합니다.

• 멀티 센서 프리즘 카메라를 선택해야 하는 경우

  최고의 색상 정확도가 필요한 경우

  
  

  R, G, B 파장을 분리하기 위해 사용되는 이색성 프리즘 코팅은 3라인 카메라의 폴리머 필터보다 더 정밀한 분리를 제공합니다. 그 결과 색상 채널 간 혼선이 줄어들어 특히 스펙트럼 대역이 겹치는 경우 색상 정확도가 향상됩니다.

  
  

  시스템에 기울어진 카메라가 필요하거나 컨베이어 벨트의 속도가 다양한 경우

  
  

  기울어진 위치에서 3라인 카메라를 사용하거나 다양한 속도로 움직이는 컨베이어 벨트에서 개체를 캡처하는 경우 라인 간격 및 노출 동기화와 관련된 문제가 발생할 수 있습니다. 그러나 프리즘 카메라는 한 번에 한 라인씩 캡처하고 내부에서 분할합니다. 각도에 따라 각 라인마다 다른 길이를 갖는 3라인 카메라(키스톤 효과)와 달리 프리즘 카메라는 타겟보다 상대적으로 기울어진 경우에도 3개 라인 모두 타겟에서 동일한 길이를 갖습니다.

  마찬가지로 프리즘 카메라의 경우 각 라인에서 동시에 R, G, B 정보를 캡처하기 때문에 3라인 카메라와 달리 약간의 속도 변화는 캡처된 색상 데이터 품질에 영향을 주지 않습니다.

  "웹"에 잔물결이 있거나 물체의 방향이 바뀌는 경우

  
  

  연속적인 종이시트에 작은 물결은 3라인 카메라에서 큰 문제를 발생할 수 있습니다. 그 이유는 3개 라인이 타겟을 서로 다르게 캡처해 픽셀 오프셋과 색상 얼룩을 유발할 수 있기 때문입니다. 마찬가지로, 3차원 물체가 약간 구르거나 움직이는 경우에도 3라인 카메라의 3개 라인은 서로 다른 물체 방향을 캡처하게 됩니다. 프리즘 기반 라인 스캔 카메라는 단일 광학 평면을 통해 각 센서의 각 픽셀이 항상 정확히 동일한 지점에 초점을 맞출 수 있도록 해 이러한 문제를 방지합니다. 때문에 물체에 굴곡이 있거나 물체가 움직이는/구르는 것에 관계없이 깨끗한 이미지를 생성할 수 있습니다.

  화이트 밸런싱 및 색상 보정을 더 잘 제어하고 싶은 경우

  
  

  프리즘 카메라의 경우 3개 라인 스캔 센서의 노출 설정을 각각 독립적으로 제어할 수 있습니다. 이를 통해 3라인 카메라와 달리 이득이 아닌 노출을 사용한 화이트 밸런싱이 가능합니다. 애플리케이션에서 절대적인 최소 노이즈가 필요한 경우 우수한 감도 및 노출 기반 화이트 밸런싱을 제공하는 프리즘 카메라가 가장 좋은 선택이 될 수 있습니다.

  시간이 지남에 따라 머신 비전 시스템이 더 안정적으로 유지되기를 원하는 경우

  
  

  이색성 프리즘 코팅은 3라인 폴리머 필터보다 우수한 광 투과율을 제공할 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 더 안정적이 됩니다. 더 우수한 광 투과율을 통해 프리즘 기반 시스템은 더 낮은 강도(및 저비용)의 조명을 사용하는 경우에도 좋은 노출을 얻을 수 있습니다. 3라인 기반 시스템의 경우 동일한 노출을 얻기 위해 대부분 더 높은 강도의 조명이 필요합니다. 이는 더 많은 비용이 들 뿐만 아니라 카메라의 컬러 필터를 훨씬 더 빠르게 저하시킬 수 있습니다.

  

색상 정확도/구별

첫 번째 고려 사항은 애플리케이션에 필요한 색상 정확도와 구분 수준입니다. 특정 애플리케이션의 경우 머신 비전 카메라가 감지된 색상이 목표 값과 얼마나 다른지 구별할 수 있어야 합니다. 이 부분에서 높은 수준의 정밀도가 필요한 머신 비전 사용자는 낮은 수준의 정밀도와 구분이 허용되는 사용자보다 고급 카메라가 필요합니다.

위에서 언급했듯이 보간과 낮은 감도는 더 높은 수준의 색상 정확도와 구분을 구현하는 데 있어 가장 큰 장애물입니다.

보간의 경우 주변 픽셀의 평균을 사용하여 각 픽셀의 색상 값을 결정하기 때문에 색상 감지 시 섬세한 차이를 유발할 수 있습니다. 때문에 머신 비전 시스템이 섬세한 색상 차이를 구별하려고 할 때 색상의 음영이 실제로 다른지 아니면 단순히 Bayer 보간에 따른 변화인지 불분명할 수 있습니다.

색상 혼선(crosstalk: 크로스토크)

고도의 색상 혼선은 머신 비전 카메라의 색상 정확도 수준에 영향을 줍니다. 높은 수준의 혼선은 Bayer 컬러 필터 또는 이색성 프리즘 코팅에 의해 정의된 적색, 청색, 녹색 채널의 스펙트럼 응답이 상당 부분 서로 겹침에 따라 발생합니다. 채널 간에 겹치는 부분이 많으면 특정 색상 계열, 특히 황색 또는 청록색 계열의 색상에서 상당한 불확실성이 만들어집니다.

이는 머신 비전 시스템이 이러한 색상의 다른 색조를 구별해야 하는 경우 큰 문제가 될 수 있습니다. 따라서 컬러 머신 비전 시스템을 개발할 때 분석에 필수적인 색상 계열과 머신 비전 시스템에서 허용되는 색상 혼선 수준을 고려하는 것이 중요합니다.

조도 및 감도

애플리케이션에 따라 머신 비전 시스템에 특정 수준의 광 감도가 필요한 경우가 있습니다. Bayer, 3라인, 프리즘 카메라는 모두 빛을 다르게 전달하기 때문에 광 감도 역시 다릅니다.

예를 들어 Bayer 필터의 경우 광학 프리즘에 사용되는 고급 유리보다 낮은 광 투과율을 제공하는 재료로 만들어질 뿐만 아니라 모자이크 방식으로 인해 각 픽셀에 떨어지는 파장의 1/3 밖에 감지할 수 없습니다. 주어진 픽셀의 정확한 색상에 따라 필터를 통과하는 빛의 절반 이상이 센서에 도달하지 못할 수도 있습니다.

시스템에서 작동할 조명 수준과 허용 가능한 이득/노이즈 수준에 따라 애플리케이션에 가장 적합한 카메라를 선택할 수 있습니다.

화이트 밸런싱 및 노이즈

색상이 사용되는 모든 머신 비전 애플리케이션에는 화이트 밸런싱이 필요합니다. 시스템에서 사용 중인 조명의 스펙트럼에 맞춰 조정된 기준선 없이는 트루 컬러 값을 정확하게 캡처할 수 없습니다. 선택한 머신 비전 카메라 타입에 따라 화이트 밸런싱 방식이 달라질 수 있습니다.

예를 들어 Bayer 및 3라인 카메라의 경우 가장 응답이 높은 채널에 맞추기 위해 3개 색상 채널 중 2개에 이득(증폭)을 추가하는 방식으로만 화이트 밸런스를 맞출 수 있습니다. 그러나 이득을 추가하면 신호뿐만 아니라 이미지의 노이즈도 증가하게 됩니다. 전반적인 저조도 조건으로 인해 추가 이득이 필요한 경우 이 기준선에 추가됩니다. 초저 노이즈가 요구되는 경우 이러한 요소를 해결하려면 빛의 양을 늘리거나 다른 카메라 타입으로 전환해야 할 수 있습니다.

반면에 프리즘 카메라는 셔터 속도와 이득을 포함한 각 센서의 독립적인 제어를 제공합니다. 이를 통해 응답이 낮은 두 채널의 노출 시간을 늘리거나 응답이 가장 높은 두 채널의 노출 시간을 단축하는 것처럼 셔터 속도를 사용해 화이트 밸런싱을 할 수 있게 됩니다. 더 긴 노출을 사용하면 노이즈가 약간 증가할 수 있지만 증가량은 이득을 적용할 때보다 훨씬 적습니다. 일부 애플리케이션의 경우 이러한 노이즈 감소는 프리즘 카메라 기술을 사용하는 주요 이유가 될 수 있습니다.

색상 아티팩트

색상 아티팩트란 이미지의 색상 정보가 추출되는 방식으로 인해 발생하는 이미지 결함(보통 잘못된 색상의 픽셀 또는 패턴)입니다. 추정 또는 보간을 사용하여 색상을 계산하는 카메라의 경우 색상 아티팩트가 발생할 가능성이 가장 늪습니다.

그러나 독립적인 R, G, B 값(보간되지 않음)을 생성하는 3라인 카메라의 경우에도 키스톤 효과, 고르지 않은 표면 또는 약간의 타이밍 변화로 인한 공간 오프셋으로 인해 색상 아티팩트가 발생할 수 있습니다. 프리즘 카메라의 경우 3개의 개별 센서가 있고 단일 광학 평면을 사용하여 이미지를 캡처하기 때문에 색상 아티팩트가 발생할 가능성이 매우 낮습니다. 색상 아티팩트의 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다.

• 색상 앨리어싱(aliasing)

  색상 앨리어싱이란 픽셀 수준에서 이미지를 검사할 때 특정 색상(예: 진한 청색 사선)이 있는 개체의 라인이나 엣지에서 엣지를 따라 적색 또는 황색 픽셀이 나타나는 것과 같이 다른 색상이 나타나는 상황을 말합니다.

  Bayer 카메라의 경우 각 픽셀에 RGB 값을 할당하기 위해 사용되는 보간 기술이 라인이나 엣지와 완전히 다른 색상을 가질 수 있는 주변 픽셀을 혼합해서 사용하기 때문에 색상 앨리어싱 문제가 가장 일반적으로 나타납니다.

  

• 무아레 패턴

  싱글 엣지 또는 라인을 캡처할 때 발생하는 문제 외에도 이미지에 미세한 반복 패턴이 포함된 경우 대규모 앨리어싱으로 인해 무아레 패턴이 나타날 수 있습니다. 이 효과는 높은 공간 주파수를 캡처해야 하는 경우 모든 카메라에서 발생할 수 있지만 Bayer 카메라의 경우 보간 기술로 인해 그보다 더 많이 발생하게 됩니다.

  

해상도에 미치는 영향

컬러 머신 비전 시스템에 필요한 해상도 수준을 결정할 때는 흑백 시스템의 경우보다 특별한 주의가 필요합니다. Bayer 보간과 같은 색상 기술이 카메라의 유효 해상도를 크게 감소시키기 때문입니다. Bayer 카메라가 500만 픽셀(5메가픽셀)을 가지는 경우에도 보간 프로세스가 다수의 작은 디테일을 "평균화"하기 때문에 전체 픽셀 수의 1/3에서 1/2 정도로 유효 해상도를 렌더링하게 됩니다.

애플리케이션이 감지/분석할 수 있어야 하는 최소 크기와 커버되는 시야의 크기에 따라 두 가지 방안 중 선택할 수 있습니다.

위의 정보는 에어리어 스캔 해상도에만 적용됩니다. 라인 스캔 시스템의 경우 3라인 카메라와 프리즘 카메라 모두 보간을 사용하지 않기 때문에 유효 해상도가 크게 감소하지 않습니다. 그러나 라인 스캔 카메라 섹션에서 논의된 일부 문제는 프리즘 카메라의 단일 광학 평면과 작은 디테일을 식별하는 3라인 카메라 기능에 영향을 미칠 수 있습니다.

색 공간 및 색 공간 변환

머신 비전 시스템을 개발하는 경우 특정 애플리케이션에 가장 적합한 색 공간을 결정해야 합니다. 정확한 색 공간은 애플리케이션이 수행하려는 작업과 색 정보를 분석하는 방법에 따라 달라집니다.

예를 들어, 단순히 화면에 개체를 표시하는 애플리케이션의 경우 모든 모니터가 픽셀의 색상을 구성하는 방식인 표준 RGB 색상 공간을 자연스럽게 사용하게 됩니다. 반면, 인쇄물을 처리하는 경우에는 더 많은 종류의 디지털 인쇄 맞춤 색상을 제공하는 Adobe RGB와 같이 약간 수정된 색상 공간이 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

HSI(색조, 채도, 강도) 및 CIE XYZ 또는 CIE L*a*b * 색상 공간과 같은 기타 색상 공간의 경우 수학 좌표를 사용하여 특정 애플리케이션이 각도와 방향 면에서 색상 매치 및 색상 분산을 더 쉽게 계산할 수 있는 방식으로 색상을 나타냅니다.

대부분의 애플리케이션의 경우 호스트 컴퓨터의 알고리즘과 처리 리소스를 사용하여 카메라에서 들어오는 RGB 데이터를 애플리케이션에 가장 적합한 색 공간으로 변환합니다. 그러나 호스트 처리 리소스가 다른 작업에 집중하는 동안 카메라가 이 변환을 대신 수행하는 것을 선호하는 경우도 있습니다.

이러한 경우 색 공간 변환 기능이 내장된 카메라를 선택하는 것이 좋습니다.

색상 향상 및 색상 최적화

의도적으로 색상의 정확도를 변경하는 것이 중요한 경우들이 있습니다. 그런 경우, 머신 비전 시스템을 개발할 때 색상 향상 및 최적화 기능을 고려해볼 수 있습니다.

예를 들어 이미지에서 특정 편차를 감지하거나 두 물체를 서로 구별하려는 경우, 때로 이런 기능을 통해 이미지의 특정 색상을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 이미지에서 적색을 강조하면 조직에서 혈액 세포를 더 쉽게 구별할 수 있게 됩니다.