㈜엠비젼 박상범 연구원
조명은 우리의 일상생활에서 어둠을 밝혀줄 뿐만 아니라 여러 가지 특수한 목적으로 사용되고 있다. 특히 카메라로 영상을 촬영할 때는 필수적으로 사용된다. 조명은 영상을 촬영하기 위해 , 피사체에 빛을 비추고 조절해주며, 이를 적절하게 사용하면 피사체를 효과적으로 표현할 수 있다.
촬영 현장에서 여러 대의 조명과 반사판을 사용하는 것도 피사체를 원하는 대로 표현하며 좀더 부각시키기 위해서다. 동일한 피사체를 두고 서로 다른 조명을 사용했을 때, 피사체가 다르게 표현될 수 있다.
이러한 조명은, 산업현장에서 제품을 검사할 때도 매우 중요한 역할을 한다.
사람이 육안으로 제품을 검사할 때 검사항목이 잘 검출되도록 따로 마련된 조명을 이용하거나 실내등에 제품을 여러 각도로 비추어 보며 검사하는 모습은 우리에게 매우 익숙한 모습이다.
작업자의 컨디션이나 각자의 주관에 따라 검사의 결과는 달라질 수 있지만 그 과정에 조명이 필요하다는 사실은 누구도 부정할 수 없을 것이다. 그리고 검사의 주체가 인간에서 기계로 바뀌어도 조명의 중요성은 변하지 않으며 오히려 더욱 중요해지기도 한다.
머신비전 시스템에서도 마찬가지다. 그림1에서 보는 바와 같이 카메라와 렌즈는 사람의 눈 역할을 하며 검사 결과에 대해 판단하는 역할은 소프트웨어에서 수행한다. 조명은 태양이나, 실내 조명과 같은 역할을 하며 빛이 없는 밤에는 사람도 잘 볼 수 없듯이 머신비전 시스템도 조명 없이는 기능을 제대로 수행할 수 없다.
같은 조명을 사용한다 하더라도 조명의 위치와 조사 방법에 따라서 영상은 매우 달라질 수 있다. 그림2에서 보는 것처럼 조사 각도와 위치에 따라서 같은 검사항목도 서로 다르게 보인다.
A 위치의 영상은 대비가 약한 반면 스크래치가 선명하게 보이고, B 위치의 영상은 스크래치가 거의 보이지 않는다. C 위치의 영상은 대비도 강하고 스크래치가 매우 선명하게 나타난다. 즉, 보고자 하는 영역이나 항목이 잘 나타나도록 하는 것이 머신비전 시스템에서 조명의 핵심 기능이라고 할 수 있다.
머신비전 시스템에서는 검출하고자 하는 부분과 그렇지 않은 부분의 대비가 강하고 선명한 이미지가 좋은 이미지라고 할 수 있다. 좋은 이미지를 획득하기 위해서는 조명의 색상과 형태를 종합적으로 고려해 선택해야 한다.
그림3을 보면, 왼쪽 이미지는 잘못된 조명 사용으로 선명도가 낮은 저대비 이미지가 나타나고, 오른쪽 이미지의 경우 적절한 조명 사용으로 선명도가 높고 대비가 강해 영상처리에 용이한 이미지 가 획득된 것을 확인할 수 있다.
다음 그림4의 이미지는 칩온 필름의 찍힘(덴트) 검출 사례다. 왼쪽 하단의 이미지 자체는 빛이 균일하여 좋은 이미지로 생각되지만 빨간색 원으로 표시된 불량에 비해 파란색 원으로 표시된 부분의 찍힘 불량이 표현되지 않는 것을 확인할 수 있다
미세한 찍힘 불량의 경우 빛의 파장대 선정도 중요하게 작용하지만 빛 의 조사방식이 가장 중요한 역할을 하기 때문에, 빛 조사 방식을 음영이 표현되도록 구현하여 오른쪽 이미지를 보시게 되면 빨간색 표시된 불량은 더욱 선명하게, 파란색으로 표시된 불량도 기존대비 선명하게 검출되는 것을 확인할 수 있다.
다음 그림5의 이미지는 캔 밑면의 문자 검사 사례로 적절한 조명을 사용했을 때 검사하고자 하는 글자 부분만 대비가 강하고 선명하게 나타나는 것을 볼 수 있다.
이와 같이 조명은 이미지 처리를 위한 영상의 품질을 좌우하는 요소이므로, 단순히 형태와 색상만을 고려해 조명을 선택할 것이 아니라 피검사물 관점에서 고려하여 선택하는 것이 중요하다.
그림6은 같은 피검사물을 여러 종류의 조명을 사용해 촬영한 그림이다.
포장되어 있는 컵라면 하부 OCR 인식 조건이며, 순서대로 간접광을 이용한 돔조명, 바유틸리티조명, 링조명, 로우앵글 조명 순이다. 직접 광 조명에서 반사가 심한, 비닐 재질 특성을 고려하여 간접 광 조명을 사용 대비가 강하고 선명한 이미지를 취득한 사례다. 그림의 스티커 경우에도, 동일한 조건이며, 다른 조건의 조명에 비해 대비가 강하고 선명한 이미지는 획득하는 것을 확인할 수 있다. 같은 검사물이라 하더라도, 어떤 조명을 사용하느냐에 따라 영상의 품질이 크게 달라지는 것이 확인할 수 있다.
또한 같은 검사물과 같은 광학계 조건, 같은 조명이라 하더라도, 그림7에서 보는 이미지처럼 조명을 어떤 위치에서 사용하느냐에 따라 빛의 조사 방향이 다르기 때문에, 영상이 달라짐을 확인할 수 있다.
품질 검사를 위한 머신비전 시스템을 구성할 때 조명은 필수적임과 동시에 매우 결정적인 요소라고 할 수 있다. 인간의 경우 색깔, 원근감, 음영, 시차 등을 개개인의 총체적인 경험을 토대로 다양한 범위에서 사물을 판단하고 인지할 수 있다 하지만 머신비전 시스템은 비교 결정을 내릴 수 있는 경험적인 기반을 가지고 있지 않으며, 모든 것은 특별히 지정해주어야 한다.
예를 들면 꼭대기와 바닥, 구멍 찾기, 위치 찾기 등 이러한 문제들은 머신비전에서 복잡한 과제가 되는 것이며, 여기서 변수를 줄이기 위해서는 비전 시스템 에게 최상의 이미지를 제공해 주어야 한다.
여기서 말하는 최상의 이미지란 관심있는 영역을 뚜렷이 나타내고 그렇지 않은 영역을 약한 배경으로 비추어내는 그러한 탁월한 대조성을 가지는 것을 말하며 이러한 탁월한 대조성을 갖는 최상의 이미지를 제공하기 위해서는 재질의 특성과 검사항목에 맞는 조명 선정 만이 해답이 되며, 조명을 선택할 때에는 정형화된 기준이 아닌영상의 품질을 기준으로 도입되어야 할 것이다.
