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지능형 구조 인식, 정확한 오브젝트 위치 선정과 강력한 코드 인식: 카메라 제어 및 이미지 획득을 통해 한 번에 디자인 및 테스트하고 해당 어플리케이션에 유연하게 통합할 수 있습니다! Basler의 카메라 포트폴리오와 완벽한 조화를 이룹니다. 지금 무료로 테스트해보세요!
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Embedded vision meets simplicity: We focus on the simple integration of vision with embedded designs. In this way, we help our customers develop applications that create a smarter future.
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Color cameras can be calibrated in seconds for maximum color fidelity, i.e. for reproducible, standardized color information. In the video we show you how.
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거의 모든 사람들이 컬러의 개념과 개인적인 경험을 연계해 생각합니다. 우리의 눈이 수백만 개의 색조를 구분할 수 있다는 점은 진화의 과정에서 커다란 장점으로 작용했습니다. 무엇보다 우리가 갖고 있는 컬러 시각 덕분에 우리는 식품을 유해하거나 상한 것들과 구분할 수 있습니다. 이것이 사람의 눈이 최종적인 이해를 하게 될 많은 화상 처리 애플리케이션이 컬러 재현을 사람의 눈에 특별히 최적화되도록 설계하는 이유입니다.
컬러란? 인체 관점에서 볼 때 컬러에 대한 인상은 380 nm와 780 nm 사이의 파장을 가진 전자기파로 인해 발생합니다. 이 범위를 벗어난 파장은 사람의 눈에는 보이지 않지만 특수한 기술을 사용한 장비에는 감지됩니다. 우리의 눈은 세 가지 서로 다른 색 감도를 가진 수용체를 통해 우리에게 보이는 범위를 인식합니다. 우리의 뇌는 이 신호를 처리해 컬러에 대한 인상으로 전달합니다.
컬러를 활용하는 안과(망막 이미지)
모노크롬 이미지로 충분한 경우도 자주 있습니다.
컬러 카메라를 사용해 컬러 정보를 만드는 일은 결코 사소한 일이 아닙니다: 가장 단순한 형태의 일반적인 컬러 카메라는 소위 Bayer 패턴에서 픽셀의 컬러값을 계산하는 데 2x2 픽셀의 정보를 필요로 합니다(2x2 디베이어링).
이것은 보간법이기 때문에 2x2 매트릭스의 결과는 상대적으로 좋지 않습니다. 3x3 이상의 매트릭스가 더 자주 사용됩니다. 모노크롬 카메라는 픽셀에 대한 정보를 훨씬 선형적인 방식으로, 즉 픽셀 어레이로부터 1:1로 받아들입니다. 하지만 사람의 눈은 만능입니다. 컬러 인식 능력이 항상 필요한 것은 아닙니다. 인식된 물체의 밝기 값으로 제공된 정보만으로도 충분한 경우가 많습니다. 이는 화상 처리와 매우 유사합니다. 많은 경우에 컬러 카메라를 사용한 컬러 묘사는 불필요하며 애플리케이션 요구 사항을 꼼꼼히 분석한 뒤에 이와 관련된 기술적 어려움은 피할 수 있습니다. 많은 애플리케이션의 화상 처리 과정에서 컬러 정보를 완전히 배제할 수 있습니다. 한편, 유색 조명이나 컬러 필터 그리고 모노크롬 카메라를 사용해 선택적 컬러 정보를 만들 수 있습니다. 예를 들어 적색 물체에 적색 조명을 사용하면 녹색 부분은 검게 보입니다.
컬러라는 주제의 중요성은 점점 더 커지고 있습니다.
그럼에도 컬러 카메라에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 이렇게 많은 관심은 이미지를 더 이상 컴퓨터 기반 분석용으로만 사용하지 않고 오히려 사람의 눈으로 감상하기에 좋은 수준의 품질이어야 하는 새로운 애플리케이션들의 등장으로 설명할 수 있습니다. 아울러, 이미지의 추가적인 컬러 정보는 화상 처리 및 분석에서 점점 더 광범위하고 다양한 가능성을 열어줍니다.
컬러 카메라에서의 애플리케이션 분야
산업용 컬러 화상 처리의 예로 인쇄 검사 분야를 들 수 있습니다. 첨단 기술 덕분에 인쇄물 검사가 이제 자동화된 공정이 되었습니다. 정교한 카메라 기반 검사 시스템이 라벨 및 포장 등을 검사합니다. 구매 욕구를 자극하기 위해 식품이 소비자에게 “아삭아삭”하고 “신선”해 보여야 하는 식품 포장 검사와 같은 경우에 연색 제어는 특히 중요한 작업입니다.
컬러 확인을 위한 검사 시스템은 최적화 및 표준화된 컬러 표현에 의지하는데 이는 이것만이 다양한 장치 및 시스템에서 동일한 컬러 데이터가 전달되었을 때 동일한 결과를 만들어 내도록 할 수 있는 유일한 방법이기 때문입니다. “고객”은 그리고 모든 사물의 평가 기준은 사람입니다. 예를 들어 인쇄업계에서 모니터를 통해 최종 인쇄될 이미지 관리를 수행하는 것은 언제나 사람의 눈입니다. 우리의 시각 기관은 아주 작은 차이에도 민감하기 때문에 모니터의 연색은 실수를 피할 수 있도록 가능한 한 사실적이어야 합니다. 이는 높은 색 정밀도가 중요한 많은 잠재적 애플리케이션들 중 하나에 지나지 않습니다.
컬러를 활용하는 안과(망막 이미지)
요약
컬러는 중요한 정보 매체이며 다양한 애플리케이션에서 화상 처리 중의 검사 작업을 다루는 데 사용할 수 있습니다. 하지만 사람의 뇌는 컬러 이미지를 처리하는 능력이 엄청난데 이는 우리가 컬러 이미지의 화상 처리를 올바로 수행하는 일이 얼마나 어려운지 과소평가하는 경우가 자주 있음을 의미합니다. 다행히도 많은 애플리케이션들은 모노크롬 카메라만 필요로 합니다. 실제로 컬러 카메라가 필요한 다른 경우들을 위해 많은 컬러 카메라에는 프로세서의 부하를 너무 높이지 않으면서 컬러 이미지를 다루는 데 도움이 되는 유용한 기능들이 내장되어 있습니다.
