이미지 처리
소프트웨어가 이미지에 생명을 불어넣는 방법
이미지 처리 - 정의 및 기능
이미지 처리는 디지털 이미지를 자동으로 처리하는 기술입니다. 이를 위해 다양한 알고리즘과 방법으로 이미지를 분석하고 편집하거나 추출합니다. 이미지 처리의 목적은 이미지에서 유용한 정보를 얻고, 이를 바탕으로 이미지 데이터에 대한 결론을 도출하거나 지능형 비전 시스템의 일부로 특정 작업 및 어플리케이션을 자동화하는 것입니다.
이미지 전처리
대부분의 경우 카메라로 캡처한 이미지는 어플리케이션에서 바로 처리되지 않습니다. 대신 해당 어플리케이션에 맞게 이미지를 개선하기 위해 전처리를 거칩니다. 이미지 전처리의 예로는 노이즈 감소, 밝기 조정, 대비 향상 등이 있습니다. 이러한 작업 중 일부는 카메라에서 직접 수행할 수 있어 호스트 측의 CPU 부하를 줄여줍니다. 전처리 기능이 우수할수록 어플리케이션의 이미지 품질과 이미지 처리 결과가 향상됩니다.
센서 및 카메라
센서와 카메라는 이미지 처리 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 카메라는 물체에서 반사된 빛을 디지털 신호로 변환하여 이미지 처리 시스템이 이를 처리할 수 있게 합니다. 시중에는 해상도, 속도, 감도 등이 서로 다른 다양한 종류의 카메라와 센서가 있습니다. 따라서 적합한 구성 요소를 선택하는 것은 특정 어플리케이션에 따라 달라집니다. Basler는 어플리케이션에 최적화된 비전 시스템을 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다..
카메라 보정
카메라를 측정 장치로 사용하기 위해서는 카메라를 물리적 상황에 맞게 보정해야 합니다. 카메라 보정은 두 가지 측면으로 구성됩니다.
기하학적 보정: 기하학적 보정을 통해 렌즈 왜곡을 보정할 수 있습니다. 또한 카메라의 픽셀과 밀리미터 또는 인치 간의 관계를 정확하게 설정할 수 있습니다.
색상 보정: 색상 보정을 통해 색상이 정확하게 재현되도록 합니다.
디지털 이미지 처리의 처리 기술
이제 이미지 처리와 그 처리 기술에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 각 기술에는 고유한 적용 분야가 있으며 특정 어플리케이션에 사용할 수 있습니다.
위치 지정
부품을 위치 지정 할 때는 일반적으로 비교가 필요합니다. 이는 미리 정의된 템플릿과 유사하거나 일치하는 영역을 검색하는 것을 의미합니다. 이 템플릿은 이미지, 엣지, 기하학적 특징에 대한 정보를 포함한 기하학적 패턴일 수 있습니다. 이러한 방법을 상관 관계 패턴 매칭 또는 기하학적 패턴 매칭이라고 합니다.
이미지 처리 어플리케이션 자세히 보기
위의 각 처리 기술은 광범위한 머신 비전 어플리케이션에 적용됩니다. 이를 결합하면 의료, 자동차, 보안 및 감시 시스템, 로봇 공학, 농업 등 다양한 시장에서 수많은 응용 가능성을 열어줍니다. 가장 중요한 사례를 요약해 드리겠습니다.
산업용 이미지 처리: Industry 4.0에서의 어플리케이션
산업용 이미지 처리 는 현대 제조업에서 필수적인 구성 요소입니다. 따라서 비전 솔루션은 Industry 4.0에서도 중요한 역할을 합니다. 고해상도 카메라와 지능형 이미지 처리 시스템을 생산 공정에 통합하면 실시간으로 데이터를 캡처하고 처리할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 생산 공정의 효율성과 유연성을 최적화하고 생산 비용을 절감하는 동시에 제품의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 머신 비전 시스템은 공정을 자동으로 제어하고 모니터링하기 위해 공장 자동화에서도 사용될 수 있습니다.
