선별장이나 포장 설비에서 과일과 채소를 분류하는 것은 엄청나게 복잡한 일이다. 온갖 것의 크기, 색상, 흠집을 검사해야 한다. 게다가 상품이 소비자에게 도착했을 때 품질을 보장하기 위해서는 이 작업을 지극히 신속하게 처리해야 한다. 과거에는 이 모든 작업을 위해서 사람의 손을 거쳐야 했다. 다수의 인원이 일일이 과일을 선별하고 포장했다. 오늘날에는 크고 작은 업체들이 이러한 작업을 머신비전을 사용해서 처리한다. 산업용 장비로 고품질 광학 조명 플랫폼, 이미지 포착 하드웨어, 섬세하게 맞춤화된 소프트웨어를 사용해서 고품질 이미지를 획득하고 정확하게 불량을 감지한다. 이와 같은 방법으로 머신비전을 사용해서 효율, 품질, 신뢰성을 크게 높이게 되었다. 불량 감지의 복잡함 각각의 소매업자나 고객들마다 불량 감지에 대한 요구가 다를 수 있다. 더욱이 식품은 검사 시점의 상태에 따라서 수명이 제각각이다. 문제를 더 복잡하게 하는 것은, 사람 눈으로 검사한다고 했을 때 불량을 분류하는 것이 꽤 주관적이라는 것이다. 그리고 이러한 모든 작업을 아주 신속하게 처리해야 한다. 포장 업체들은 특히 그렇다. 의료 분야처럼 완벽한 정밀도를 요구하는 것은 아니나, 이 처리 과정이 신
적은 수의 필터로 고해상도 실현... 웨이퍼 증착 공정을 통한 필터 배열 대량 생산으로 비용 절감 국내 연구진이 피부 상태 자가 진단, 실시간 물질 탐지 등에 사용될 수 있는 분광기의 해상도를 높이고 대량 생산할 수 있는 기술을 개발했다. 지스트(광주과학기술원) 전기전자컴퓨터공학부 이흥노 교수 연구팀은 기존 필터 배열 방식 분광기의 저해상도 문제점을 수학적 계산 기술로 보완하여 가시광선/초근적외선 범위의 넓은 파장 범위에서 동작하는 고해상도 소형 분광기를 개발했다. 분광기는 파장에 따른 빛의 세기를 측정하는 기구로, 물질을 통과하거나 반사된 빛의 특성을 분석할 수 있어 다양한 연구 및 산업 분야에 활용된다. 하지만 높은 가격과 부피가 크다는 단점 때문에 실생활에 이용하는데 한계가 있다. 연구팀은 특정 파장 범위의 빛만 투과하도록 제작되는 밴드패스 형태의 광학 필터와 달리, 하나의 광학 필터가 여러 파장 영역의 빛을 감지하도록 설계/제작했다. 이러한 필터 36개를 배열 형태로 만들었으며, 이 배열을 CMOS 이미지센서 위에 부착하여 500~850nm 파장 대역의 빛의 세기를 측정하는데 성공했다. CMOS 이미지센서를 통해 측정된 36개의 빛의 세기를 수학적 최