머신 비전 카메라: 머신 비전 애플리케이션에 적합한 카메라를 선택하는 방법

개선과 경제성 덕분에 머신 비전 시스템은 다양한 응용 분야에서 더욱 유용해지고 접근 가능해졌습니다. 그러나 산업용 카메라 시스템을 선택할 때는 다양한 요소를 고려해야 합니다.

머신 비전 애플리케이션에 적합한 카메라를 선택하려면 산업용 카메라와 광학 사양을 아는 것이 중요합니다. 결국, 센서와 렌즈의 관계를 통해 카메라는 피사체의 적절한 조명 이미지를 캡처할 수 있습니다. 산업용 이미지 처리 작업 중에 카메라 센서는 렌즈의 빛(광자)을 전기 신호(전자)로 변환합니다. 일반적으로 CCD(전하결합소자) 또는 CMOS(상보성 금속 산화물 반도체) 이미지 센서를 사용하여 생성된 결과 신호는 픽셀로 구성된 이미지를 생성합니다. 그런 다음 프로세서는 낮은 조명 수준으로 인해 발생하는 어두운 픽셀과 더 강한 조명 수준으로 인해 발생하는 밝은 픽셀로 구성된 이미지를 분석합니다.

모든 머신 비전 검사 프로젝트는 다르지만 대부분의 카메라 검사 시스템 개발자는 포괄적인 요구 사항을 정의하고, 각 머신 비전 작업을 나열하고, 이미지화할 다양한 샘플 부품을 수집하는 것부터 시작합니다. OCR(광학 문자 인식), 바코드 판독, 계측, 고품질 컬러 이미지 획득, 고속 이벤트 관찰 또는 기타 작업 등 수행해야 할 작업을 결정한 후 설계 단계는 일반적으로 산업용 머신 비전을 선택하는 것으로 시작됩니다. 카메라.

카메라 검사 시스템용 카메라를 선택하는 것은 쉽지 않습니다. 머신 비전 카메라 환경은 최근 몇 년 동안 급속도로 확장되었으며 수많은 제조업체가 어지러울 정도로 다양한 카메라 모델을 제공하고 있습니다. 라인 스캔, 영역 배열, 고속, 고해상도 및 아날로그부터 자외선(UV), 흑백, 컬러, NIR, SWIR, IR, 다중 스펙트럼, 초분광 등 각 산업용 카메라 유형은 고유한 기능을 자랑합니다.

올바른 머신 비전 카메라(또는 컴퓨터 비전 카메라) 시중에 나와 있는 수천 대의 카메라 중에서는 어려운 작업이 될 수 있습니다. 이 기사의 목적은 이 복잡한 환경을 쉽게 탐색하고 특정 요구 사항을 충족하는 최적의 카메라를 선택하는 데 도움을 주는 것입니다. 이 기사에서는 머신 비전 카메라를 선택할 때 고려해야 할 주요 요소에 대해 설명합니다. 방사선 유형, 해상도, 픽셀 크기, 양자 효율, 프레임 속도, 노출 시간, 카메라 크기, 이미지 전송 속도 및 기타 요소를 다룰 뿐만 아니라 고속과 관련된 기술과 관련하여 찾아야 할 사항도 간략하게 설명합니다. 카메라 인터페이스 및 해당 프로토콜, 처리 기술 및 소프트웨어와 같은 머신 비전 애플리케이션. 마지막으로, 현재 해당 시스템에 사용할 수 있는 고속 RDMA 지원 머신 비전 카메라의 맥락에서 RDMA, TCP 및 UDP 기반 GigE 구현 간의 차이점을 설명합니다.

애플리케이션 제약

이상적인 산업용 카메라를 선택하려면 물리적 크기, 무게, 전력 소비 등 다양한 요소를 신중하게 고려해야 합니다. 이러한 제약은 특히 고유한 애플리케이션의 옵션에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 창고를 통해 물품을 옮기는 임무를 맡은 자율 이동 로봇(AMR)을 생각해 보십시오. 이 AMR에는 작동 시간을 극대화하기 위해 작고 가벼우며 전력 소비가 낮은 카메라가 필요합니다. 이 시나리오에서는 크기와 무게 제한이 중요한 결정 사항이 됩니다.

환경적 요인도 카메라 비교에 중요한 역할을 합니다. 카메라를 실외에서 사용하므로 보호용 인클로저가 필요합니까? 아니면 통제된 실내 환경에서 작동합니까? 환경 조건을 이해하면 특정 조건에 적합한 카메라 기능을 선택할 수 있습니다. 피사체 속도는 카메라 선택에 큰 영향을 미칠 수 있는 또 다른 요소입니다. 빠른 움직임을 포착하고 동작을 정지하려면 피사체의 움직임을 자세히 분석할 수 있는 고속 카메라가 필수적입니다.

밝은 빛이 제한되는 경우 빛에 대한 감도가 높은 카메라를 고려하십시오. 이 카메라는 사용 가능한 조명이 최소인 경우에도 선명한 이미지를 캡처할 수 있으므로 제한된 공간이나 저조도 환경에 이상적입니다. 카메라 비교에서 평가할 추가 요소에는 프레임 속도, 해상도 및 동적 범위가 포함됩니다. 프레임 속도는 카메라가 초당 캡처하는 프레임 수를 지정합니다. 빠르게 움직이는 피사체를 캡처하거나 부드러운 슬로우 모션 재생을 위해서는 더 높은 프레임 속도가 필요합니다. 해상도는 이미지의 디테일과 선명도를 결정합니다. 해상도가 높을수록 더 자세한 내용을 캡처할 수 있지만 추가 이미지 저장 공간이 필요합니다. 다이내믹 레인지는 장면의 밝은 부분과 어두운 부분의 디테일을 포착하는 카메라의 능력을 말합니다. 다이내믹 레인지가 높은 카메라는 조명이 더욱 현실감 넘치고 하이라이트가 날아가거나 그림자가 사라지는 경우가 적은 이미지를 생성합니다.

머신 비전 카메라 내부 살펴보기

기본 머신 비전 카메라를 열어보면 내부 작동 방식이 드러납니다. 대부분의 머신 비전 카메라는 회로 기판 세트와 이미지 센서 자체라는 두 가지 주요 부분으로 나눌 수 있습니다. 일반적으로 백엔드 회로라고 불리는 회로 기판은 카메라의 기능 로직을 처리합니다. 여기에는 A/D(아날로그-디지털) 변환기, 증폭기, 노출 및 프레임 속도용 클록, 판독 회로, FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이), 메모리 및 기타 장치가 포함될 수 있습니다. 이 회로를 신호 변환, 타이밍 제어, 수신 이미지 저장과 같은 작업을 처리하는 카메라의 두뇌로 생각하십시오.

머신 비전 카메라의 프런트엔드는 본질적으로 이미징 센서입니다. 이미지 센서는 카메라의 눈으로서 빛을 포착하여 이미지를 생성합니다. 이미지 센서는 가시광선 센서(실리콘 CCD 또는 CMOS)와 적외선 센서(다양한 기타 재료 사용)의 두 가지 주요 유형으로 제공됩니다. 이 논의는 가시광선 카메라와 적외선 카메라를 모두 선택하는 데 적용 가능하지만 다양한 재료로 만들어진 냉각식 및 비냉각식 적외선 센서와 같은 다른 많은 유형의 센서를 다루지는 않습니다. 대신 실리콘 스펀지처럼 빛을 흡수하여 디지털 사진으로 변환하는 가시광선 센서에 중점을 둘 것입니다.

전자기 방사선

세상을 바라보는 작은 창과 같은 인간의 눈은 거대한 전자기 스펙트럼의 극히 일부만을 받아들입니다. 운 좋게도 카메라는 시력의 한계를 훨씬 뛰어넘는 시야를 제공하는 강력한 확장 기능이 되었습니다. 스펙트럼의 각 대역이 고유한 역할을 수행하는 광대한 우주 조명 쇼를 상상해 보세요. 스펙트럼의 각 밴드에는 특정 파장이 있으며 이러한 파장은 눈에 보이는 것을 결정합니다.

파장을 우주의 통치자처럼 생각해보세요. 자외선이나 X-선과 같은 더 짧은 파장은 나비 날개의 복잡한 패턴이나 바이러스의 섬세한 구조와 같이 믿을 수 없을 정도로 작은 세부 사항을 확인할 수 있습니다. 반면, 적외선과 같은 긴 파장은 미세한 세부 사항을 구별하는 데 어려움을 겪습니다. 열 신호를 감지하고 사람의 존재를 밝히거나 어둠 속에서 뜨거운 커피 한 잔을 찾는 데 적합합니다. 그러나 미세한 구조를 확대하기에는 부족합니다.

특정 용도에는 특수 카메라가 필요합니다. 예를 들어 특정 머신 비전 및 이미징 기능에는 가시광선 스펙트럼을 능가하는 감도를 가진 카메라가 필요합니다. 또는 일부 작업에는 유리와 같이 반사율이 높은 재료를 검사할 수 있는 카메라가 필요합니다. 가시광선 스펙트럼을 넘어서는 감도와 고속 및 높은 데이터 속도로 작동하는 영역 스캔 카메라를 찾는 시스템 통합업체를 위해 Emergent Vision Technologies는 자외선 감도가 있는 10GigE 및 25GigE 다중 스펙트럼 카메라와 편광 이미지 센서가 있는 10GigE 카메라를 제공합니다. 소니 CMOS 센서.

25GigE 볼트 모두 HB-8000-SB-U 그리고 10GigE HR-8000-SB-U Sony의 8.1 MP UV Pregius S IMX487 CMOS 이미지 센서를 활용하여 200 nm ~ 400 nm 범위의 UV 스펙트럼 내에서 향상된 감도를 제공합니다. 글로벌 셔터 기능을 갖춘 487/2인치 CMOS 센서인 IMX3은 UV 광선을 효율적으로 포착합니다. 다른 Sony Pregius S 센서와 마찬가지로 적층형 CMOS 센서에 이면조사형 픽셀 구조를 채택하여 왜곡되지 않고 빠른 이미징 기능을 제공합니다.

25GigE HB-8000-SB-U 201fps의 프레임 속도를 달성하는 반면, 10GigE는 HR-8000-SB-U 145fps를 달성합니다. GenICam 표준을 준수하는 이러한 GigE Vision 카메라는 반도체 검사, 폐플라스틱 분류, 고전압 케이블 검사, 인쇄 검사, 고해상도 현미경 및 발광 분광학을 포함한 다중 스펙트럼 이미징 애플리케이션용으로 설계되었습니다.

그렇다면 카메라는 어떻게 눈에 보이는 세계와 보이지 않는 세계의 이미지를 포착할까요? 여행은 일반적으로 빛으로 알려진 전자기 방사선으로 시작됩니다. 빛이 픽셀에 도달하면 자유 전자가 생성됩니다. 이미징의 목표는 광자를 전자로 변환하여 커패시터와 유사하게 작동하는 픽셀 내에 유지되는 것입니다. 더 많은 빛이 계속해서 부딪히면 추가 자유 전자가 생성되어 판독 프로세스 중에 최종적으로 검색될 때까지 이러한 픽셀 내에 전하로 저장됩니다.

전체 우물 용량: 픽셀이 처리할 수 있는 빛의 양은 얼마나 됩니까?

이미지에서 밝은 물체가 주변 영역으로 빛을 방출하는 것을 본 적이 있습니까? 이를 블루밍(blooming)이라고 하며, 양동이가 넘치듯이 픽셀에 빛이 과부하될 때 발생합니다. 블루밍 전에 픽셀이 처리할 수 있는 최대 빛의 양을 전체 우물 용량(FWC)이라고 합니다. 그것은 전자라고 불리는 작은 전하 입자로 측정되는 양동이의 크기와 같습니다. 픽셀이 완전히 포화되어 더 이상 전하를 보유할 수 없으면 FWC에 도달했다고 합니다.

데이터 시트는 일반적으로 해당 상태에 도달하는 데 필요한 전자 수를 기준으로 센서의 FWC를 정의합니다. 예를 들어, 센서의 FWC는 20,000개의 전자로 주어질 수 있습니다. 카메라 회사 데이터시트에 특정 카메라에 대한 FWC가 포함되어 있지 않으면 카메라 회사에서 사용하는 센서를 나열할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 카메라 회사에 문의하고 FWC를 지정해야 하는 파운드리로부터 이미지 센서 데이터시트를 받으십시오. FWC를 아는 것은 다양한 애플리케이션에 매우 중요합니다.

저조도 이미징: 어두운 조건에서는 각 광자가 중요합니다. FWC가 높은 센서는 더 긴 셔터 속도에서도 희미한 디테일을 캡처할 수 있어 노이즈와 그레인을 방지하고 어둠 속에서도 더욱 선명한 이미지를 제공합니다.

높은 동적 범위 이미징: 높은 FWC 센서를 통해 카메라는 밝은 하이라이트(백색이 날아가는 부분)를 클리핑하지 않고 더 넓은 범위의 빛 강도를 캡처할 수 있습니다. 어두운 터널을 통과해야 하고 밝은 태양과 깊은 그림자가 있는 도시 풍경으로 안전하게 나타나야 하는 자율주행차에 사용되는 카메라를 생각해 보세요. 높은 FWC 센서는 클리핑 없이 양쪽 극단의 디테일을 유지하여 더욱 풍부하고 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다.

과학적 이미징: 정확한 FWC 값은 연구 응용 분야의 정밀한 측정에 필수적입니다. 은하수의 섬세한 빛이나 먼 은하계를 포착하려면 밤하늘의 광범위한 빛 수준을 처리할 수 있는 센서가 필요합니다. 희미한 신호를 포착하는 것이 중요한 천문학이나 의료 영상과 같은 응용 분야에서는 높은 FWC 센서가 필수적입니다.

센서 회로는 이 빛이 전자 생성을 시작하도록 허용할 시기(통합이라고 함)와 중지할 시기를 결정합니다. 전기 회로는 픽셀을 켜거나 끄고 각 웰에 축적된 전하량에 비례하여 전압 생성을 시작 및 중지합니다. 마지막으로 신호는 지정된 라인 속도로 선형 행의 픽셀에서 읽혀지거나 픽셀의 전체 영역 배열을 읽을 때 지정된 프레임 속도로 읽을 수 있습니다.

양자 효율 및 신호/잡음 비율

광자를 전자로 변환하는 픽셀의 능력을 양자 효율(QE)이라고 합니다. 광자가 픽셀에 들어가면 전자가 생성됩니다. 그러나 동시에 열과 기타 요인으로 인해 소음이라고 불리는 일부 전자도 생성됩니다. 각 픽셀의 목표는 열이나 기타 요인보다 빛에서 더 많은 전자를 생성하는 것입니다. 즉, 노이즈(열 및 기타 요인으로 인한 전자)보다 신호(빛의 전자)가 더 많은 이미지 센서는 신호 대 노이즈(S/N) 비율이 높습니다.

높은 S/N 비율, 낮은 노이즈, 큰 FWC를 갖춘 이미지 센서는 넓은 동적 범위를 갖습니다. 다이내믹 레인지는 측정된 최대 전하와 최소 전하의 비율입니다. 판독하는 동안 아날로그 전압에서 디지털 숫자 변환, 즉 A/D가 발생합니다. 예를 들어 카메라의 백엔드 회로에 8비트 아날로그-디지털 변환 기능이 있는 경우 256(또는 2비트)의 전위를 제공합니다.⁸) 수준. 판독된 픽셀 전하가 0이면 전자가 없고 검은색입니다. 픽셀이 완전히 포화되고 최대 충전 상태이면 흰색이고 개수는 255입니다.

A/D는 존재하는 그레이스케일 분할 수를 결정합니다. S/N이 낮다는 것은 잡음으로 인해 많은 신호가 손실된다는 의미입니다. 예를 들어, 배경 및 주변 부분과 약간만 대비되는 개체의 특징을 구별하기가 어려울 수 있습니다. 그러나 10비트 A/D는 2입니다.¹⁰ = 1024. 관심 지형지물과 주변 영역 사이에 미묘한 회색조 차이가 있는 경우 회색조 분할 수가 많을수록 지형지물을 구별할 수 있는 가능성이 높아집니다.

픽셀 크기

픽셀이 클수록 이미지 품질이 더 좋아지는 경우가 많습니다. 일반적으로 작은 픽셀에 비해 큰 픽셀은 전자 수집을 위한 더 큰 "버킷" 덕분에 더 높은 S/N 비율과 동적 범위를 자랑합니다. 더 많은 표면적은 더 많은 전자를 포착하는 것으로 해석됩니다. 그러나 이러한 이점에는 대가가 따릅니다. 픽셀이 클수록 센서 가격이 높아집니다. 더 큰 센서가 더 비싼 이유는 ​​무엇입니까? 여러 센서가 에칭되어 있는 실리콘 웨이퍼를 생각해 보십시오. 이 웨이퍼를 생산하는 비용은 생산되는 모든 센서에 분배됩니다. 픽셀이 작을수록 단일 웨이퍼에 더 많은 센서를 장착할 수 있으므로 센서당 비용이 효과적으로 절감됩니다. 이것이 바로 작은 센서가 큰 센서보다 훨씬 저렴한 이유입니다.

이상적인 시나리오 외에도 공장 생산량도 중요한 역할을 합니다. 제조된 모든 센서가 완벽하지는 않으며, 대형 센서의 생산량이 적을수록 결함의 영향이 증폭됩니다. 이렇게 제한된 배치에 불량 픽셀이 몇 개 있으면 사용 가능한 센서 수가 크게 줄어들 수 있습니다. 따라서 "가장 크고 가장 좋은 것"을 선택하는 것이 항상 가장 합리적인 접근 방식은 아닙니다. 더 큰 픽셀은 성능상의 이점을 제공하지만, 특히 크기 제약이나 예산 문제가 발생할 경우 더 작은 픽셀이 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다.

이미저 크기

이미저 크기는 카메라 성능에 중요한 역할을 하지만 명명 규칙은 혼란스러울 수 있습니다. 특히 실제 치수가 밀리미터인 경우 "8/16인치" 및 "35/XNUMX인치"와 같은 용어는 시대에 뒤떨어진 것처럼 보일 수 있습니다. 그렇다면 이러한 용어는 어디에서 왔으며 실제로 무엇을 의미합니까? 이 용어는 영화 사진 시대로 거슬러 올라갑니다. 표준 필름 크기(XNUMXmm, XNUMXmm, XNUMXmm)는 특정 직경의 조리개를 사용했습니다. 카메라 렌즈는 이러한 조리개 내의 필름에 이미지 서클을 투사하도록 설계되었습니다.

이러한 용어는 동등한 필름 형식을 참조하여 이미지 센서의 대략적인 대각선 크기를 나타냅니다. 예를 들어, 16/XNUMX인치 센서는 대략 XNUMXmm 필름 프레임의 대각선에 해당합니다. 명명 규칙은 필름에서 유래되었지만 실제 센서 크기는 정확성을 위해 밀리미터 단위로 측정됩니다. 이를 통해 렌즈 및 기타 카메라 구성 요소와의 보다 정확한 비교 및 ​​호환성 계산이 가능해졌습니다.

센서 대각선 크기

렌즈를 선택할 때 가장 중요한 치수는 센서의 대각선 크기입니다. 이는 전체 센서를 덮기 위해 렌즈가 투사해야 하는 이미지 서클의 최소 직경을 결정합니다. 카메라는 종종 친숙한 "1/4인치" ~ "1인치" 용어를 사용하여 센서 크기를 지정하지만 실제 대각선 측정값(밀리미터)은 설명서나 제조업체 웹사이트를 참조하는 것이 중요합니다.

렌즈는 센서의 대각선을 완전히 덮는 이미지 서클을 투사해야 합니다. 센서의 대각선 크기는 렌즈에 필요한 이미지 서클에 직접적인 영향을 미칩니다. 1인치 센서에는 비네팅이나 불완전한 이미지 캡처를 방지하기 위해 최소 1인치 이미지 서클이 있는 렌즈가 필요합니다. 더 큰 렌즈를 사용할 수 있지만 이미지 서클이 센서 영역을 초과하여 해상도 잠재력이 낭비될 수 있습니다. 반대로, 더 큰 센서에 더 작은 렌즈를 사용하면 중앙 부분만 조명되어 시야가 줄어듭니다.

정확한 측정이 가장 중요한 계측 응용 분야에서는 센서에 비해 의도적으로 렌즈 크기를 크게 하는 것이 유리할 수 있습니다. 이는 최적의 디테일 해상도를 위해 렌즈의 고성능 중앙 영역을 활용합니다. 이미지 서클이 더 작은 렌즈를 선택하면 이미지가 비네팅(어두운 모서리)되거나 잘릴 수도 있습니다. 반대로, 필요한 것보다 훨씬 더 큰 이미지 서클은 과도할 수 있으며 성능이나 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.

센서 크기와 렌즈 호환성과의 관계를 이해하는 것은 현명한 카메라 선택에 매우 중요합니다. 단지 "1/4인치" 또는 "0.5인치" 라벨에만 의존하지 마십시오. 항상 대각선 측정값을 확인하고 선택한 렌즈가 센서를 적절하게 가릴 수 있는지 확인하십시오. 다만, 해당 카메라와 호환되는 렌즈가 없을 경우 디자이너는 다른 카메라를 선택해야 할 수도 있습니다.

마이크로렌즈는 더 작은 픽셀 성능을 향상시킵니다.

놀라운 디테일을 포착하면서도 카메라 센서가 어떻게 점점 더 작아지고 더 강력해지는지 궁금하신가요? 마법의 일부는 각 픽셀 위에 자리잡은 마이크로렌즈라고 불리는 작은 렌즈에 있습니다. 카메라 센서의 단면을 상상해 보세요. 아래쪽에는 픽셀이 있는 실리콘 웨이퍼가 있습니다. 이 작은 빛에 민감한 영역은 양동이와 같아서 광자를 모아서 보이는 이미지를 만듭니다. 픽셀 위에는 복잡한 금속 배선 층이 있습니다. 이러한 "혈관"은 각 픽셀을 제어하는 ​​전기 신호를 전달하여 빛 수집을 시작하고 중지할 시기와 궁극적으로 해당 데이터를 이미지로 변환하는 방법을 알려줍니다.

컬러 카메라의 경우 빨간색, 녹색, 파란색 필터의 특수 레이어가 픽셀 위에 위치합니다. 이 필터는 작은 게이트처럼 작동하여 특정 파장의 빛만 통과시켜 각 픽셀에 대한 색상 정보를 생성합니다. 이제 다양한 각도에서 센서에 들어오는 광선을 상상해 보세요. 일부는 작은 픽셀 버킷을 놓치고 캡처를 탈출할 수도 있습니다. 마이크로렌즈를 입력하세요! 이 소형 렌즈는 작은 돋보기처럼 각 픽셀 위에 위치합니다. 광선을 구부리고 집중시켜 비스듬히 들어오는 광선도 빛에 민감한 영역에 도달하도록 합니다.

더 많은 빛을 포착하세요

마이크로렌즈는 각 픽셀이 포착하는 빛의 양을 크게 증가시켜 향상된 감도와 향상된 해상도라는 두 가지 결과를 가져옵니다. 향상된 감도를 통해 센서는 저조도 조건에서도 더 많은 세부 정보를 캡처할 수 있습니다. 향상된 해상도를 통해 더 많은 빛을 통해 더 세밀한 디테일이 포함된 더 선명하고 깨끗한 이미지를 얻을 수 있습니다. 그러나 이러한 성능 향상에는 비용이 발생합니다. 마이크로렌즈는 센서에 접착되는 영구 고정 장치입니다. 전반적인 빛 포착을 향상시키는 동시에 UV 광선을 차단할 수도 있습니다.

일부 마이크로렌즈는 UV 광선을 흡수하는 재료로 만들어져 특정 유형의 정보를 캡처하는 센서의 능력을 제한합니다. 마이크로렌즈는 또한 렌즈 유연성을 제한합니다. 마이크로렌즈의 고정된 특성으로 인해 센서 표면과 직접적인 상호 작용이 필요할 수 있는 특정 렌즈 유형의 사용이 제한됩니다.

마이크로렌즈는 특정 센서와 용도에 따라 크기와 모양이 다양합니다. 연구자들은 현재의 한계를 극복하기 위해 새로운 재료와 디자인을 탐구하면서 마이크로렌즈 기술의 발전이 계속되고 있습니다.

마이크로렌즈는 이미지 품질을 저하시키지 않으면서 더 작고 효율적인 센서를 가능하게 하는 센서 기술의 중요한 혁신입니다. 그러나 UV 감도 및 렌즈 호환성에 있어 영구적인 특성과 잠재적인 한계는 고려해야 할 중요한 요소입니다. 마이크로렌즈가 포함된 센서와 포함되지 않은 센서 사이의 선택은 특정 요구사항과 우선순위에 따라 달라집니다. 저조도 조건이나 고해상도가 필요한 용도의 경우 마이크로렌즈는 상당한 이점을 제공합니다.

후면 조명 센서

더 많은 빛을 포착하고 소형 센서에서 놀라운 이미지 품질을 달성하기 위한 탐구는 흥미로운 혁신을 가져왔습니다. 이러한 발전 중 하나는 마이크로렌즈가 포함된 후면 조명 센서입니다. 이 기술은 기존 센서 설계의 대본을 뒤집어 여러 가지 이점을 제공합니다. 센서의 단면을 상상해 보세요. 일반적으로 마이크로렌즈는 픽셀 위에 위치하여 빛을 모아서 빛에 민감한 영역에 도달하기 전에 금속 배선 층을 통해 전달합니다. 이면조사형 센서에서는 역할이 반대입니다. 마이크로렌즈는 센서 뒷면의 컬러 필터와 통합되어 빛이 금속 배선을 통과하지 않고 픽셀에 직접 들어갈 수 있습니다.

광자가 센서 뒷면으로 들어가도록 허용하면 S/N이 크게 향상됩니다. 이점에는 빛 포착 증가, 감도 향상, 동적 범위 향상이 포함됩니다. 금속 배선의 장애물을 제거하면 각 픽셀에 도달하는 빛의 양이 크게 증가하여 저조도 조건에서 더 선명한 이미지를 캡처할 수 있는 감도가 향상되고 장면의 밝고 어두운 영역의 세부 사항을 캡처할 수 있는 향상된 다이내믹 레인지가 제공됩니다.

백씨닝 웨이퍼

이 이면조사형 센서 기술을 효과적으로 구현하려면 빛이 최소한의 흡수로 통과할 수 있도록 실리콘 기판을 얇게 만들어야 합니다. 그러나 웨이퍼 박화는 섬세한 공정으로 주조소에서 종종 "비밀 비법"으로 간주됩니다. 이는 전체 센서가 제작된 후에 발생하므로 실수로 인해 비용이 많이 듭니다. 제어된 기체 진공 박막 처리 세계에서 슬러리를 사용한 기계 래핑의 지저분한 영역으로 전환한다고 상상해 보십시오. 다이아몬드 연마와 유사한 이러한 색다른 접근 방식은 반도체 파운드리에서는 이례적으로 보일 수 있지만 원하는 두께를 달성하는 데 매우 중요합니다. 그러나 몇 가지 과제와 절충안이 있습니다.

마이크로렌즈가 장착된 이면조사형 센서는 상당한 이점을 제공하지만 UV 감도 제한, 추가 처리 단계 및 이러한 센서 제조와 관련된 특수 기술로 인한 복잡성 및 비용 증가 등 몇 가지 과제가 여전히 남아 있습니다. 이러한 과제에도 불구하고 마이크로렌즈를 사용한 이면조사형 센서 기술은 센서 성능에 있어 큰 도약을 의미합니다.

그러나 이면조사형 센서가 휴대폰 카메라에서 더욱 보편화되면서 연구 개발이 크게 증가하여 효율성, 감도 및 UV 감도가 더욱 향상되어 훨씬 더 놀랍고 다재다능한 이미징 솔루션의 기반이 마련되었습니다. 최신 CMOS 센서는 UV 감도를 더욱 최적화할 수 있는 후면 조명 센서의 특정 마이크로렌즈 설계 및 재료를 사용합니다. 대체 희석 기술도 수율을 향상시키고 비용을 줄이는 데 도움이 되었습니다.

EMCCD(전자 증식 CCD) 및 TDI(시간 지연 통합)와 같은 기술은 훨씬 더 높은 감도를 제공하지만 더 복잡하므로 이 논의의 범위를 벗어납니다. 그럼에도 불구하고 특정 카메라 유형에서 저조도 성능을 크게 향상할 수 있는 다양한 기술을 사용할 수 있다는 것을 아는 것이 중요합니다.

롤링 및 글로벌 셔터 센서

모든 카메라가 동일하게 만들어지지는 않습니다. 업계에서는 롤링 셔터와 글로벌 셔터라는 두 가지 선택 사항을 제공합니다. 고속 물체나 웹 프로세스를 캡처하는 경우 센서 선택이 중요합니다. 일반적으로 올바른 센서를 선택하는 것은 속도 및 정밀도와 같은 특정 응용 분야 제약 조건에 따라 달라집니다.

롤링 셔터는 데이터 라인을 하나씩 읽는 빠른 스캐너와 같습니다. 롤링 셔터 센서는 일상적인 다양한 이미징 작업과 정지 이미지 캡처에 적합합니다. 그러나 고속 이동이나 정밀한 측정의 경우 이미지의 개체가 왜곡될 수 있습니다.

글로벌 셔터는 스냅샷처럼 전체 장면을 한 번에 포착하는 카메라로 생각하면 빠르게 움직이는 물체를 왜곡 없이 포착하는 데 적합합니다. 글로벌 셔터 센서는 과학적인 응용과 정확한 측정에 이상적입니다.

라인 스캔 카메라

카메라가 컨베이어 벨트에서 움직이는 사물의 이미지를 어떻게 캡처하는지 궁금한 적이 있습니까? 라인 스캔 카메라는 이 작업을 수행하는 한 가지 방법입니다. 라인 스캔 카메라는 선형 1D 이미지 센서를 사용하여 한 번에 이미지의 한 라인을 캡처한 후 분석을 위한 2D 이미지를 구축합니다. 라인 스캔 카메라는 지나가는 움직이는 물체의 검사를 용이하게 하기 위해 종종 사용됩니다. 이 카메라를 단일 라인을 고속으로 스캔하는 레이저 빔으로 생각하십시오. 라인 스캔 카메라는 컨베이어 벨트의 제품 검사와 같은 웹 프로세스에 이상적입니다. 라인 스캔 카메라는 한 줄씩 완전한 이미지를 구축합니다. 이를 위해서는 물체의 움직임과 동기화되어야 합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 패키지가 상단을 따라 이동하는 컨베이어 벨트를 상상해 보세요. 라인 스캔 카메라에는 길고 얇은 센서가 있어 적절한 렌즈를 장착하면 컨베이어 너비에 걸쳐 이미지를 캡처하고 한 번에 한 라인의 픽셀을 캡처합니다. 패키지가 움직이지 않으면 카메라는 이미지의 한 줄만 캡처하므로 패키지의 많은 세부 사항을 식별하기 어렵습니다. 그러나 패키지가 이동함에 따라 카메라는 한 줄씩 캡처하여 완전한 이미지를 구축합니다.

라인 스캔 카메라가 모션에 맞춰 트리거되면 필요한 만큼 오랫동안 이미지를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 라인 스캔 카메라는 대형 물체의 고해상도 이미지를 비용 효율적으로 캡처할 수 있습니다. 움직이는 대형 물체 외에도 라인 스캔 카메라를 사용하여 회전하는 원통형 물체를 이미지화할 수도 있습니다. 움직임이 일관적이거나 속도 센서 또는 인코더를 사용할 수 있는 경우 라인 스캔 카메라가 비용 효율적일 수 있습니다.

Emergent는 최신 라인 스캔 이미징 요구 사항의 신속한 요구 사항을 충족하도록 설계된 10GigE, 25GigE 및 100GigE 구성의 다양한 라인 스캔 카메라를 제공합니다. 이러한 카메라 제품군은 복사가 없고 데이터 손실이 없는 이미징 기능을 제공하여 안정적인 배포를 보장합니다. 라인업에는 다음을 시작으로 다양한 모델이 포함됩니다. LR-4KG35 10KHz의 속도에 도달할 수 있는 172GigE 라인 스캔 카메라 LZ-16KG5 빠른 100KHz를 달성하는 400GigE 라인 스캔 카메라.

비용 효율적인 고해상도 이미징

라인 스캔 카메라는 비용 측면에서 놀라운 이점을 제공합니다. 이는 영역 배열 카메라에 비해 단일 웨이퍼에 더 많은 픽셀을 패킹하여 이를 달성합니다. 라인 스캔 기술은 한 번에 하나의 라인만 캡처하기 때문에 더 조밀한 픽셀 배치가 가능하며, 이는 웨이퍼당 더 많은 픽셀을 의미합니다. 라인 스캔 센서는 일반적으로 2000, 4000, 심지어 16,000픽셀까지 사용할 수 있습니다. 비교 가능한 영역 어레이는 거대하고 엄청나게 비쌉니다.

일반적으로 1K 라인 스캔 센서는 패킹 밀도가 높기 때문에 1K 영역 어레이보다 비용이 저렴하며, 이로 인해 픽셀당 비용이 낮아집니다. 응용 분야에 움직이는 물체(예: 컨베이어 벨트)의 고해상도 이미징이 포함되고 움직임을 제어할 수 있는 경우 라인 스캔 카메라가 비용 효과적인 옵션입니다. 라인 스캔 카메라는 색상 정보도 캡처할 수 있습니다.

그러나 라인 스캔 카메라와 관련된 특정 제한 사항이 있습니다. 조명은 정확해야 하며 카메라 조리개는 대부분의 시간 동안 열려 있어야 합니다. 이로 인해 피사계 심도가 줄어들어 카메라에서 다양한 거리에 있는 물체를 캡처하기가 더 어려워집니다.

영역 스캔 카메라

라인 스캔 카메라는 물체가 일정한 속도로 움직일 때 빛을 발하여 정밀한 이미지 캡처와 효율적인 이미지 처리가 가능하지만, 영역 스캔 카메라는 정지된 물체와 예측할 수 없는 움직임과 더 큰 피사계 심도 요구 사항이 있는 장면에 더 좋습니다. 영역 스캔 센서가 있는 영역 스캔 카메라에는 단일 노출로 2D 이미지를 생성하는 대형 매트릭스 또는 픽셀 배열이 있습니다.

라인 스캔 카메라에 비해 영역 스캔 카메라는 일반적으로 조명이 덜 필요하며, 직사각형 시야로 인해 조명 설치가 일반적으로 더 쉽습니다. 또한 에어리어 스캔 카메라는 스트로보 조명을 사용하여 짧은 노출 이미지를 캡처할 수 있어 많은 양의 빛을 센서에 빠르게 전달합니다. 대부분의 이미지 획득 애플리케이션은 영역 스캔 카메라를 사용합니다.

일부 응용 분야에서는 특히 작은 세부 사항을 정밀하게 시각화하거나 큰 부품을 포괄적으로 검사해야 하는 상황에서 고해상도 카메라가 필요할 수 있습니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 Emergent는 Eros 5GigE, HR 10GigE 및 Bolt 25GigE 카메라와 같은 다양한 카메라 제품군에 걸친 광범위한 고해상도 모델을 제공합니다.

이 모델에는 다음을 포함한 Sony Pregius S 시리즈의 고급 IMX 센서가 통합되어 있습니다.

• 1MP IMX547: HE-5000-SBL 5GigE 카메라 (45.5fps), HR-5000-SBL 10GigE 카메라 (99fps)
• 1MP IMX546: HE-8000-SBL 5GigE 카메라 (36.5fps), HR-8000-SBL 10GigE 카메라 (73fps)
• 4MP IMX545: HE-12000-SBL 5GigE 카메라 (34fps), HR-12000-SBL 10GigE 카메라 (68fps)
• 13MP IMX542: HE-16000-SBL 5GigE 카메라 (26fps), HR-16000-SBL 10GigE 카메라 (52fps)
• 28MP IMX541: HE-20000-SBL 5GigE 카메라 (21.5fps), HR-20000-SBL 10GigE 카메라 (43fps)
• 47MP IMX540: HE-25000-SBL 5GigE 카메라 (17.5fps), HR-25000-SBL 10GigE 카메라 (35fps)

25GigE Bolt 시리즈는 또한 5.1MP IMX537을 활용합니다. HB-5000-SB (269fps), 8.1MP IMX536 HB-8000-SB (201fps), 12.3MP IMX535 HB-12000-SB (192fps), 20.28MP IMX531 HB-20000-SB, 그리고 24.47MP IMX530 HB-25000-SB (98fps). 사용 가능한 옵션은 Zenith HZ-100-G(103.7MP Gpixel GMAX32103) 및 볼트 HB-127-S (127.7MP 소니 IMX661).

인터페이스와 연결 옵션도 카메라 선택에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 카메라의 사용 편의성, 제어 옵션, 다른 시스템과 통합하기 위해 사용 가능한 연결 포트도 마찬가지입니다. 이전에 논의한 요소 외에도 몇 가지 추가 고려 사항이 카메라 선택에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

컬러 대 흑백

의료 진단과 같은 특정 응용 분야에서는 연색성이 중요할 수 있지만 흑백 카메라는 종종 실행 가능한 대안을 제시합니다. 일반적으로 흑백 카메라는 여러 가지 장점을 제공합니다. 일반적으로 컬러 카메라보다 빛에 더 높은 감도를 나타내므로 저조도 조건에서 더 나은 성능을 제공합니다. 또한 흑백 카메라는 일반적으로 컬러 카메라보다 가격이 더 저렴하고 흑백 이미지는 저장 공간이 덜 필요하므로 데이터 저장이 제한된 응용 분야에 적합합니다.

가장 일반적인 컬러 카메라는 단일 칩, 단일 센서입니다. 널리 사용되는 필터 패턴은 베이어 패턴(Bayer Pattern)으로 알려져 있습니다. 이 패턴 내에서 빨간색 필터는 하나의 픽셀을 덮고, 두 개의 녹색 필터는 두 개의 픽셀에 걸쳐 있으며, 파란색 필터는 다른 픽셀을 오버레이합니다. 따라서 모든 픽셀에는 빨간색 필터가 장착된 픽셀이 하나 있고, 녹색 필터가 두 개, 파란색 필터가 하나 있습니다. 인간의 눈은 녹색 파장에 더 잘 반응하기 때문에 두 개의 녹색 필터가 사용됩니다. 이는 센서가 색상을 충실하게 복제하여 인간이 인식하는 방식을 반영하는 데 도움이 됩니다.

이러한 컬러 필터는 필수입니다. 픽셀 위에 영구적으로 고정되어 제거하거나 변경할 수 없습니다. 이는 특정 파장의 빛이 각 픽셀에 도달하도록 선택적으로 허용하여 바이어 필터의 특징적인 2개의 녹색, 1개의 빨간색, 1개의 파란색 패턴을 생성합니다. 그러나 들어오는 광자의 약 1/3만이 이러한 필터를 성공적으로 통과한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

결과적으로, 컬러 카메라는 일반적으로 흑백 카메라보다 더 많은 빛을 필요로 합니다. 이는 모든 빛을 캡처하는 흑백 센서와 달리 컬러 센서는 각 픽셀에 사용 가능한 빛의 일부만 캡처하기 때문입니다. 개별 픽셀은 정확하게 캡처되지만 풀 컬러 이미지를 다시 생성하려면 보간이 필요합니다. 모니터에 작은 픽셀 격자가 있다고 상상해 보십시오. 실제 색상을 표현하려면 각 픽셀에 빨간색, 녹색, 파란색이 혼합되어 있어야 합니다.

디모자이크 알고리즘은 주변의 빨간색, 녹색 및 파란색 픽셀을 분석하여 각 픽셀의 혼합을 추정하지만 이 프로세스로 인해 가장자리가 약간 흐려지고 인지된 해상도가 감소할 수 있습니다. 정확한 색상 정확도를 위해 전문 사진가들은 Macbeth ColorChecker를 사용합니다. 이 표준화된 차트에는 다양한 색상이 포함되어 있어 카메라에서 캡처한 색상을 참조 색상과 비교할 수 있으며, 이는 정확한 색상 식별과 관련된 자동 검사 카메라 애플리케이션에도 유용할 수 있습니다. 비전 시스템 카메라에서는 빨간색이 까다로울 수 있으므로 빨간색에 특히 주의하십시오.

단파 적외선(SWIR) 및 편광 이미징

특정 시나리오에서는 라벨의 위조 방지 워터마크나 보안 코드를 식별하거나 병을 통한 이미징을 통해 정확한 충전 수준을 보장하는 등 특수한 이미징 기술이 필요합니다. SWIR 카메라 Emergent Vision Technologies에서 제공하는 것과 같은 솔루션을 이러한 경우에 안정적으로 배포할 수 있습니다. Emergent의 Eros 5GigE 카메라 시리즈에는 다음과 같은 모델이 포함됩니다. HE-300-SI, HE-1300-SI, HE-3200-SI및 HE-5300-SI, 400~1700nm 범위 내에서 이미지를 캡처할 수 있는 고급 Sony SenSWIR 센서가 장착되어 있습니다. 이 카메라는 Sony의 0.33MP IMX991, 1.31MP IMX990, 3.14MP IMX993 및 5.24MP IMX992 센서를 활용합니다.

기존의 이미징 방법은 눈부심을 유발하는 반짝이거나 반사되는 재료를 검사하는 데 어려움을 겪습니다. Emergent의 HR-12000-S-P, HR-5000-S-P와 같은 편광 카메라, HE-5000-S-PM 단색 및 HE-5000-S-PC 컬러 카메라는 밝기와 색상을 향상하고 일반 센서에서 종종 놓칠 수 있는 미세한 세부 사항을 감지할 수 있도록 하여 이러한 문제를 해결합니다. 반사된 장면과 전송된 장면의 구분이 필요한 시나리오에 적합한 편광 이미징은 먼지, 융기된 부분, 패인 부분, 긁힘 및 변형과 같은 표면 불규칙성을 식별하는 데 유용합니다.

이러한 편광 카메라는 Sony의 5MP Sony IMX250MZR(모노) 및 IMX250MYR(컬러)와 12MP Sony IMX253MZR(모노) 및 IMX253MYR(컬러) 센서를 사용합니다. 이 센서는 각 렌즈 위에 미세한 와이어 그리드 편광판을 통합하고 있으며 0픽셀 클러스터에서 45°, 90°, 135° 및 4°의 편광 각도를 제공합니다. 이 보간법은 센서의 유효 해상도를 XNUMX배로 줄여 각 XNUMX픽셀 블록을 단일 출력 픽셀로 변환합니다.

고속 이미징

비디오가 주로 분석용인 경우 높은 프레임 속도와 같은 기능을 우선적으로 사용하여 빠르게 움직이는 피사체를 캡처하고 부드러운 슬로우 모션 재생을 가능하게 합니다. 고해상도는 정확한 데이터 분석을 위한 상세한 이미지를 제공하며, 높은 동적 범위는 사실적인 조명을 캡처하고 밝거나 어두운 영역에서 세부 정보 손실을 방지할 수 있습니다. 라이브 비디오 피드의 경우 실시간 응답을 위해 최소한의 지연으로 비디오를 스트리밍하기 위한 짧은 대기 시간과 원활한 스트리밍을 위해 대역폭 사용량을 줄이는 효율적인 데이터 압축과 같은 기능을 우선시합니다.

녹화 옵션도 카메라 선택에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 녹화 없는 라이브 스트리밍은 실시간 분석이 중요하고 데이터 보존이 필요하지 않은 애플리케이션에 이상적입니다. 그러나 향후 분석을 위해 빠르게 움직이는 이벤트를 캡처할 수 있는 고속 기록에는 RAID 또는 솔리드 스테이트 드라이브와 같은 고성능 스토리지 솔루션이 필요합니다. 해상도와 프레임 속도가 높은 카메라에는 더 많은 저장 공간이 필요하다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 압축 녹화 형식은 파일 크기는 더 작지만 이미지 품질이 저하될 수 있습니다. 스토리지의 경우 데이터 볼륨 및 액세스 속도 요구 사항에 따라 RAM, RAID 어레이 또는 솔리드 스테이트 드라이브를 고려하십시오.

점점 더 많은 이미징 애플리케이션이 공장 설정 이상으로 확장됨에 따라 운영을 단순화하는 GigE Vision의 역량은 OEM(Original Equipment Manufacturer)에게 더욱 중요해지고 있습니다. 감시, 교통, 스포츠 기술 애플리케이션과 같이 카메라와 PC 사이에 상당한 거리가 있는 시나리오에서는 케이블 길이가 매우 중요합니다. SFP+(10G), SFP28(25G) 및 QSFP28(100G)과 같은 비용 효율적인 트랜시버 구성 요소에 대한 접근성을 통해 최대 10km 이상의 거리에 걸쳐 단일 모드 광섬유를 사용할 수 있습니다.

고속 머신 비전을 위한 제로 카피 이미징 기술

GigE Vision의 맥락에서 TCP(전송 제어 프로토콜) 또는 RDMA(원격 직접 메모리 액세스), RoCE(RDMA over Converged Ethernet) 및 RoCE v2의 활용은 특정 문제로 인해 발생했습니다. 이 문제에는 이미지 데이터를 연속 형식으로 애플리케이션에 전달하기 위해 수신기에서 이더넷 패킷을 분해하는 작업이 포함되며, 이를 위해서는 이더넷 패킷 헤더를 분리해야 합니다. 소프트웨어를 통해 달성할 수 있는 반면, 이 프로세스는 메모리 대역폭이 XNUMX배 증가하고 CPU 사용량이 높아져 성능 저하가 발생합니다. 이는 RDMA 사용자가 기존 GigE Vision과 RDMA를 비교할 때 종종 강조하는 측면입니다.

Emergent Vision Technologies는 고속 이미징에서 최적의 성능을 달성하기 위한 필수 요구 사항인 제로 복사 이미지 전송 방법을 채택했습니다. 이 기술은 최신 네트워크 인터페이스 카드에 존재하는 고유한 분할 기능을 활용하여 CPU 로드와 메모리 대역폭을 크게 줄입니다. 함께 제공되는 애니메이션은 제로 카피 이미지 전송을 위해 개선된 GigE Vision Stream Protocol(GVSP)을 사용할 때 제로 카피 메모리 대역폭 사용의 영향을 보여줍니다. 애니메이션의 초기 부분은 NIC에서 버퍼 오버플로가 발생하는 최적화되지 않은 시스템을 보여 주는 반면, 후속 부분은 제로 복사 및 시스템 최적화를 통해 촉진되는 원활하고 안정적인 데이터 흐름을 보여줍니다.

예산

구매할 카메라를 결정할 때 비용은 중요한 역할을 하며 해상도와 속도만큼 중요할 수 있습니다. 이 시점에서 검사 또는 다른 머신 비전 작업을 위한 산업용 카메라 구매 결정은 머신 비전 검사 시스템의 비용 효율성과 투자 수익(ROI)을 기반으로 이미 내려졌을 가능성이 높습니다.

머신 비전 시스템의 경우 비용에 따라 달성 가능한 것이 결정되며 카메라 예산은 이러한 평가를 기반으로 결정됩니다. 매우 세부적인 수준의 검사가 매력적일 수도 있지만 비용이 엄청나게 많이 들 수도 있습니다. 카메라 구매자는 ROI와 비용을 비교해야 합니다. 비용을 거꾸로 계산하는 것이 좋은 출발점입니다. 이는 애플리케이션에 꼭 필요한 기능의 우선순위를 강제하고 재정적 타당성을 보장합니다.

올바른 카메라를 선택하는 데 있어 비용은 중요한 요소이므로 예산 제약에 따라 기능과 사양을 우선시해야 합니다. 이러한 고려 사항은 특정 용도에 적합한 카메라 분야를 좁히는 데 도움이 됩니다. 각 제약 조건의 우선순위를 정하고 예산에 맞춰 평가하면 해당 프로젝트에 가장 적합한 몇 가지 카메라를 선택할 수 있습니다.

애플리케이션 제약사항의 우선순위 지정

일반적으로 스캔할 개체의 크기와 해당 개체에서 구별해야 하는 가장 작은 특징을 고려하는 것부터 시작하는 것이 가장 좋습니다. 픽셀이 작을수록 분해할 수 있는 세부 사항도 작아집니다. 최대 16K의 라인 스캔 카메라, 80MP 이상의 영역 배열, 초당 수천 프레임을 캡처하는 고속 카메라 등 다양한 사양을 갖춘 다양한 카메라가 있습니다.

고해상도 및 고속 카메라에는 높은 대역폭이 필요합니다. 그 다음으로는 케이블 길이와 비디오 프로토콜(아날로그(RS-170), USB, Camera Link(CL), CoaXPress 및 GigE)이 있습니다. 프로토콜 선택은 대역폭 및 케이블 길이 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다. M12, CS, C, F, M42, M75와 같은 다양한 렌즈 마운트를 염두에 두고 이미지 센서가 클수록 렌즈 마운트도 더 크다는 점을 고려하십시오. 선형 어레이 센서에 필요한 최소 이미지 서클을 결정하려면 센서의 길이를 영역 어레이의 대각선과 비슷하게 고려하십시오.

평가해야 할 다양한 기타 기능에는 선택 가능한 ROI(관심 영역), FPGA, 카메라 메모리, 임베디드 이미지 처리 등이 포함됩니다. 시야와 작동 거리 요구 사항을 충족하려면 렌즈의 크기를 결정하십시오. 전자기 스펙트럼에 대해 생각하고 관심 있는 필수 기능을 조명하는 방법을 정확히 파악하세요. 단색과 컬러, UV, 편광, NIR, SWIR, 다중 스펙트럼 또는 하이퍼스펙트럼 중에서 선택하세요. 이러한 우선순위를 모두 고려하면 애플리케이션에 적합한 카메라의 범위를 좁히는 데 도움이 됩니다.

GPUDirect: 데이터 손실 없는 이미징

모든 고속, 고해상도 GigE Vision 카메라에서 Emergent는 독점 또는 지점 연결에 의존하는 대신 안정적이고 강력한 데이터 수집 및 전송을 위해 최적화된 GigE Vision 접근 방식과 유비쿼터스 이더넷 인프라를 사용하여 동급 최고의 성능을 보장합니다. -포인트 인터페이스 및 이미지 수집 보드. 또한 Emergent는 이미지를 GPU 메모리로 직접 전송할 수 있는 NVIDIA의 GPUDirect와 같은 직접 전송 기술을 지원하여 대용량 데이터 전송이 시스템 CPU 및 메모리에 미치는 영향을 완화합니다. 이러한 설정은 GigE Vision 표준과의 호환성과 호환 소프트웨어 및 주변 장치와의 상호 운용성을 유지하면서 데이터 처리를 위해 더욱 강력한 GPU 기능을 활용합니다.

GPUDirect 기술이 탑재된 카메라는 Emergent eCapture Pro 소프트웨어를 사용하여 이미지를 GPU 메모리로 직접 전송할 수도 있습니다. 이 기술을 배포하면 데이터 손실 없이 CPU 사용률 0과 메모리 대역폭 이미징이 0이 됩니다. 보다 강력한 GPU 기능을 사용함으로써 이 기술은 GigE Vision 표준과의 호환성과 호환 주변 장치 및 소프트웨어와의 상호 운용성을 유지하면서 시스템의 CPU 및 메모리에 대한 대용량 데이터 전송의 영향을 줄입니다.

긴급 카메라:

Emergent는 10, 25 및 100GigE Vision 기술을 사용하여 머신 비전 및 엔터테인먼트를 포함한 광범위한 시장에서 최고의 성능을 입증했습니다. 10MP~25MP+ 범위의 100GigE, 0.5GigE 및 100GigE 카메라를 포함한 광범위한 카메라 옵션을 갖추고 있으며, 전체 3462MP 해상도에서 최대 2.5fps의 프레임 속도를 제공하여 다양한 이미징 요구 사항에 적합합니다.