Basler의 고유한 Beyond 기능
Compression Beyond를 통해 더 빠른 GigE 프레임 속도 구현
기가비트 이더넷의 대역폭이 시스템의 성능을 제한하고 있습니까?
Basler의 새로운 카메라 내장 기능인 Compression Beyond를 통해 보다 효율적인 대역폭 사용의 이점을 누려보세요.
최소한의 작업으로 GigE 극대화: Compression Beyond
머신 비전용 기가비트 이더넷(GigE Vision)은 전문 화상 처리 분야에서 다양한 이점을 제공합니다. 예를 들어, 멀티 카메라 시스템을 최적으로 구현할 수 있고 최대 100m나 되는 거리를 비용 부담 없이 네트워크 케이블로 연결할 수 있습니다. 120 MB/s의 데이터 전송 속도는 수많은 화상 처리 어플리케이션에서 작업하기에 아주 충분한 속도입니다.
그러나, 더 높은 해상도와 더 빠른 프레임 속도를 추구하는 현재의 트렌드로 인해 데이터 전송 속도에 대한 기대 수준도 갈수록 높아지고 있습니다. 그러나 대부분의 이러한 어플리케이션에서는 CoaXPress 2.0나 10GigE와 같은 새로운 인터페이스 기술을 통해 데이터 전송 속도를 10배나 향상시킬 필요가 없으며 이는 오히려 비용만 많이 증가시킬 수 있습니다.
해결책: 대역폭을 더 효율적으로 사용하세요. 카메라에서 직접 데이터를 압축하면 해당 이미지 콘텐츠에 따라 2~3배의 프레임 속도를 실현할 수 있습니다.
Compression Beyond의 작동 원리
이미지 데이터는 강력한 FPGA를 사용하여 카메라에서 직접 압축됩니다.
이미지 데이터를 손상 없이 압축하는 기본 원리는 중복성 활용에 기반을 두고 있습니다. 과거에 널리 사용되던 모스 부호와 마찬가지로, 이미지 데이터의 압축은 코딩이라는 기술을 포함합니다. 즉, 코드가 개별 메시지 나 데이터 블록에 할당됩니다. 더욱 빈번하게 발생하는 비트 패턴은 더 짧은 코드를 수신하고, 발생 빈도가 낮은 비트 패턴은 더 긴 코드를 수신합니다. 평균적으로 볼 때, 이처럼 중복성을 줄여 데이터의 양을 최적화 할 수 있습니다.
중복이 많은 이미지일수록 압축률이 높으며, 압축률이 구체적으로 얼마나 강력한지는 항상 해당 이미지 콘텐츠에 따라 달라집니다.
비교 이미지
Basler 코드북에 따른 코딩
Compression Beyond 기능은 Basler가 개발한 코드북을 기반으로 머신 비전 어플리케이션에 최적화되어 업계에서 독보적인 기능을 제공합니다. 엔트로피 코딩 원리를 통해 이미지 데이터의 무손실 압축이 가능하므로 이미지 품질은 완전히 보존되고 데이터 양은 크게 감소합니다.
또한 이미지 데이터를 압축된 형식으로 저장할 수도 있습니다. 이 경우 저장 용량이 줄어들므로 결과적으로 비용도 절감됩니다.
모든 어플리케이션에 동일한 수준의 압축 작업이 필요한 것은 아닙니다. 여유 공간을 최대한 많이 확보하기 위해, Basler는 한 단계 더 나아갑니다. 어플리케이션의 이미지 크기와 이미지 품질 간의 최적의 균형을 찾기 위해 압축비를 개별적으로 조정하고 손실이 발생하지만 더욱 강력한 압축 방법을 선택해 원하는 요구 사항에 가장 적합한 결과를 얻을 수 있습니다.
Pixel Beyond - 필요에 따른 픽셀 크기
해상도를 낮추되 시야각을 유지하고 싶으신가요? 일반적인 비닝(binning 요소로 인해 제한을 받고 계신가요? 더 높은 프레임 속도를 원하시거나 단종된 센서를 최대한 쉽게 교체하고 싶으신가요?
Pixel Beyond로 필요에 따라 센서를 맞춤 설정하세요.
픽셀 크기를 원하는 대로 조정 – Pixel Beyond라면 가능합니다
센서의 인접 픽셀 값을 요약하는 것을 비닝(binning)이라고 합니다. 비닝 작업을 수행하는 이유는 다양합니다. 일부 사용자는 이미지의 밝기를 높이려고 하고, 또 다른 사용자는 데이터 양을 줄이려고 합니다. 일부 제품에는 더 높은 프레임 속도가 필요하고, 또 다른 제품에는 단종된 센서를 손쉽게 대체할 방법이 필요합니다.
비닝은 이러한 모든 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비닝은 시야를 유지하면서 해상도를 낮추고 신호 대 잡음비(SNR) 및 다이내믹 레인지와 같은 특정 센서값을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 이론적으로는 처리할 데이터의 양을 줄이고 프레임 속도를 높이며 노출 시간을 단축하거나 이미지를 더 밝게 만들 수 있습니다. 그러나 실제로는 기존 비닝이 정수 요소에만 기반한다는 결정적인 단점을 갖고 습니다.
Pixel Beyond의 이점
기존의 비닝은 센서 수준에서 수행됩니다. 이 비닝 기법은 2x2 또는 3x3과 같은 정수 곱셈만 허용하기 때문에 해상도가 현저하게 낮아질 수 있습니다(예 : 1/4 또는 1/9). 그러나 대부분의 경우에 해상도의 갑작스러운 감소는 바람직하지 않으며 작업에 방해가 될 수도 있습니다. 최적의 목표 수준은 대부분 중간 수준에 위치하여 이는 정수 비닝에서는 실현될 수 없습니다.
Pixel Beyond와 픽셀 크기의 보다 유연한 확장성 Basler의 Pixel Beyond는 결정적인 이점을 제공합니다. 정수 인자 외에도 소수점도 사용할 수 있습니다. 그 결과 유연성이 크게 향상됩니다! Pixel Beyond 덕분에 고객은 ¼과 각각의 최대 센서 해상도 사이에서 상상할 수 있는 모든 해상도를 원하는 대로 구현할 수 있습니다. 강력한 FPGA의 도움으로 이 픽셀 사전 처리는 카메라에서 직접 이루어집니다. Basler가 개발한 새로운 보간 방법이 이를 위한 기초 역할을 합니다.
고객은 어떤 이점을 누릴 수 있을까요? 고객은 개별적으로 해상도를 조정하여 사용 가능한 대역폭을 보다 효율적으로 사용할 수 있으며, 호스트 측에서 처리해야 하는 데이터의 양을 크게 줄일 수 있습니다.
Pixel Beyond를 사용하면 다양한 센서를 사실적으로 시뮬레이션할 수 있으므로 비전 시스템을 다시 설계할 필요 없이 단종된 센서를 쉽게 교체할 수 있습니다. 반면에 최인접 또는 (2)선형과 같은 기존의 보간 방법을 사용하여 센서 속성을 재현하려는 접근 방식은 종종 잘못된 EMVA 데이터로 이어집니다.