공간 지각 능력이 있는 로봇 3D 이미징을 통한 산업용 머신 비전 개선
핵심 3D 기술은 어떤 것들이 있을까요?
로봇, 공장 및 물류 자동화 그리고 의료 분야는 모두 3D테크놀로지가 크게 기여할 수 있는 분야인데 이는 이 기술이 복잡한 화상 처리 작업을 해결하기 위한 완전히 새로운 기회를 열 수 있기 때문입니다. 3D 화상 처리는 상품을 A에서 B 지점으로 빠르고 안전하게 운반해야 하는 물류 분야와 같이 물체의 부피, 모양 그리고 3D 위치 및 방향이 필요할 때 가장 적절합니다. 하지만 3D 화상처리 및 이미지 생성을 위해 필요한 기술은 무엇일까요?
로봇, 공장 및 물류 자동화 그리고 의료 분야는 모두 3D테크놀로지가 크게 기여할 수 있는 분야인데 이는 이 기술이 복잡한 화상 처리 작업을 해결하기 위한 완전히 새로운 기회를 열 수 있기 때문입니다. 3D 화상 처리는 상품을 A에서 B 지점으로 빠르고 안전하게 운반해야 하는 물류 분야와 같이 물체의 부피, 모양 그리고 3D 위치 및 방향이 필요할 때 가장 적절합니다. 하지만 3D 화상처리 및 이미지 생성을 위해 필요한 기술은 무엇일까요?
ToF
레이저 삼각 측량
스테레오 비전
구조형 광
이카메라들의 차이를 아래에서 확인해 보세요.
다양한 프로시저 및 애플리케이션 분야
스테레오 비전 및 구조형 광
스테레오 비전은 사람의 눈과 비슷하게 작동합니다. 두 대의 2D 카메라가 서로 다른 두 곳에서 하나의 물체를 촬영하고 삼각 측량 원리를 이용해 3D 깊이 정보를 계산합니다. 조명 여건이 좋지 않은 곳에서 균일한 표면을 볼 때는 데이터가 뒤죽박죽인 경우가 많아 확실한 결과를 얻을 수 없어 이 방식을 적용하기 어려울 수 있습니다. 이 문제는 구조형 광으로 이미지에 선명하고 미리 정의된 구조를 부여해 해결할 수 있습니다.
애플리케이션 분야
스테레오 비전은 작업 범위가 좁은 물체를 측정할 때 정확도가 높다는 장점이 있습니다. 이러한 높은 정확도를 위해서는 일반적으로 참조 마크, 임의의 패턴 또는 구조화된 광원에 의해 생성된 빛 패턴이 물체에 투사되어야 합니다. 스테레오 비전은 일반적으로 좌표 측정 기술과 작업 공간의 3D 측정에 효과적입니다. 그러나 산업용 어플리케이션에서 사용할 경우 프로세서 부하가 높고 전체 시스템 비용이 증가하기 때문에 생산 환경에는 적합하지 않은 경우가 많습니다.
레이저 삼각 측량
레이저 삼각 측량은 2D 카메라와 레이저 광원을 사용합니다. 레이저는 2D 카메라를 이용해 촬영할 대상 구역에 라인을 하나 투사합니다. 물체의 윤곽에 닿으면 이 라인은 휘어지며 물체와 레이저 광원 사이의 거리는 여러 장의 사진에서 얻은 라인의 위치 좌표를 바탕으로 계산됩니다.
레이저 삼각 측량
레이저 삼각 측량은 2D 카메라와 레이저 광원을 사용합니다. 레이저는 2D 카메라를 이용해 촬영할 대상 구역에 라인을 하나 투사합니다. 물체의 윤곽에 닿으면 이 라인은 휘어지며 물체와 레이저 광원 사이의 거리는 여러 장의 사진에서 얻은 라인의 위치 좌표를 바탕으로 계산됩니다.
ToF(Time-of-Flight)
ToF(Time-of-Flight) 방식은 깊이 데이터를 얻고 거리를 측정하는 아주 효율적인 기술입니다. ToF 카메라는 픽셀마다 그레이 값으로 표시되는 강도 값, 그리고 물체와 센서 사이 거리, 즉 깊이 값이라는 두 종류의 정보를 제공합니다.
ToF(Time-of-Flight) 기술은 다시 연속파와 펄스 ToF(Time-of-Flight)의 두 가지 방식으로 구분됩니다. 펄스 ToF(Time-of-Flight) 방식은 광 펄스의 여행 시간을 바탕으로 거리를 측정합니다. 이를 위해서는 아주 빠르고 정밀한 전자 기기들이 필요합니다. 최신 기술을 이용하면 정밀한 광 펄스 생성 및 해당 펄스의 정확한 측정을 합리적 비용으로 수행할 수 있습니다. 필요한 센서들은 연속파 프로세스용 센서에 비해 높은 해상도에서 작동합니다. 이는 보다 작은 픽셀이 센서 표면을 보다 효율적으로 사용할 수 있게 해 주기 때문입니다.
통합된 광원이 광 펄스를 보내면 물체에 부딪힌 뒤 카메라로 반사됩니다. 개별 픽셀 간 거리와 깊이 값은 빛이 센서에 다시 도달할 때까지 여행하는 데 걸린 시간을 기준으로 계산됩니다. 이것은 포인트 클라우드(point cloud)를 간단히 실시간으로 생성함과 동시에 강도 및 신뢰도 맵(confidence map)을 제공하는 데 사용됩니다.
애플리케이션 분야
ToF(Time-of-Flight) 프로세스는 물류 및 생산 환경에서 부피 측정, 팔레트 작업, 자율 주행 차량에 매우 적합합니다. ToF 카메라는 의료 분야에서 환자의 위치 파악 및 모니터링, 로봇 제어 및 빈 피킹 작업과 같은 공장 자동화에도 도움이 될 수 있습니다.
내 애플리케이션에는 어떤 3D 기술 구조가 적합할까요?
내 애플리케이션에는 어떤 3D 기술 구조가 적합할까요?
ToF(Time-of-Flight) 사례
이미지 가이드 로봇용 제품
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