최신 CMOS 카메라를 비교하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
깜박이는 픽셀: 눈으로 바로 확인되는 허상(이미지)의 예입니다.
특정 애플리케이션용 카메라를 선택할 때 어떤 기준을 적용할 것인지에 대한 질문은 분명 새로운 것이 아니며 EMVA(유럽머신비전협회, European Machine Vision Association)에서도 검토했던 것입니다. 그 결과가 바로 EMVA 1288 표준입니다. 이 표준은 산업용 카메라나 산업용 카메라용 센서의 이미지 품질 및 감도를 결정하는 데이터를 확인하기 위한 방법을 규정합니다.
적합한 모델 선택에 있어서 카메라의 EMVA 데이터 비교는 매우 중요합니다. 카메라의 기능이나 적합성을 입증할 수 있는 것은 EMVA 데이터뿐입니다.
하지만, EMVA 데이터가 센서 설계와 관련된 문제를 파악하지 못할 때도 있습니다. 이러한 예 중 하나가 소위 셔터 라인(shutter line)이라 부르는 허상(이미지)입니다. 이런 유형의 오류는 육안으로 바로 확인되지만 EMVA 값에는 영향을 주지 않습니다. 또 다른 예는 간헐적으로 발생하는 오류인데 결함이 있거나 깜박이는 픽셀을 들 수 있습니다.
샘플 카메라에 대한 철저한 테스트가 사용자에게 훨씬 큰 도움이 될 것입니다. 이런 테스트에서 중요한 것은 카메라를 가능한 애플리케이션 환경/작업에 맞춰 세심히 검토하는 것입니다. 이미지 품질 문제에 모든 알고리즘이 동일한 감도로 반응하는 것은 아닙니다. 각각의 케이스별로 유명한 브랜드의 제조업체들만이 제공하는 확인된 이미지 품질 기준에 의지하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 테스트 시간을 절약할 수 있으며 사용하는 애플리케이션의 지루한 최적화에 들이는 노력을 줄일 수 있습니다.
카메라의 크기, 하드웨어 성능 및 방대한 기능 세트는 전시용에 지나지 않습니다.
EMVA 표준에서 다루지 않는 카메라 특성들 중 에서는 너무나도 확연한, (이를 테면) 설계 사이즈 및 사용된 하드웨어 뿐만 아니라 환경적 영향으로 인한 민감도를 포함하며, 특히 온도 및 온도 변화 또는 전자기 간섭에 대한 민감도도 포함 됩니다. 이 기준은 데이터만 놓고 봤을 때에 애플리케이션에 적용 하는데 적합 할 수 도 있는 카메라를 선택하는데 장애 요인이 될 수도 있습니다.
카메라 크기
완전히 다른 카메라 형태에서 동일한 센서들을 발견할 수 있습니다. 29x29 규격과 C-마운트는 머신 비전 시장에서 2/3"까지 그리고 때로는 1"의 센서 크기에 대한 표준으로 자리잡았지만 보다 작은 규격 또는 심지어 보드 레벨(하우징 없이 보드에 완전한 산업용 카메라 구성) 카메라에까지 탑재되는 보다 작은 규격의 CMOS 센서도 있습니다. 규격이 작아지면 유연성이 커지고 시스템 내부에서 차지하는 공간을 줄일 수 있습니다. 하지만 전력 소모 및 발열 관리도 고려해야 하기 때문에 카메라 크기가 가장 작다 해서 반드시 가장 적합한 것은 아닙니다. 표준 공장 자동화 애플리케이션에서 이 점은 대개 가장 중요한 기준입니다. 하지만 의료 기술처럼 하우징이 업종별 요구 사항을 만족시켜야 하는 다른 분야의 애플리케이션들도 있습니다. 좋은 느낌과 매력적인 디자인은 카메라가 노출되는 경우가 많은 디지털 현미경과 같은 분야에서 보다 중요한 요소가 될 수 있습니다.
카메라에서의 하드웨어
카메라의 하드웨어 카메라 하드웨어의 경우, 동일한 센서가 탑재된 카메라의 서로 다른 성능에 기여하는 눈에 띄지 않는 다양한 부품들이 있습니다. 이러한 부품으로는 하드웨어쪽에 디지털 스위치를 설치한 형태부터 전문적인 마이크로프로세서까지 다양한 형태로 탑재되는 복합적이고 구성 가능한 논리 회로인 FPGA가 대표적입니다. FPGA는 많은 카메라 컨셉의 핵심에 해당됩니다. 강력한 FPGA는 효율적인 펌웨어와 결합되면 PC나 프로세싱 보드에 부하를 가중시키지 않고도 카메라 내부적으로 많은 펌웨어 기능(특히, 이미지 최적화)을 처리할 수 있게 해 줍니다. RAM 또한 이미지의 임시 저장소로 하드웨어에 유익할 수 있습니다. RAM은 데이터 안정성을 높이며 특히 짧은 시간에 많은 이미지를 전송해야 해 높은 대역폭이 필요한 애플리케이션에서 중요한 부품입니다.
카메라 온도/발열
신형 CMOS 센서들은 구형 CMOS 센서나 CCD 센서들에 비해 훨씬 높은 프레임 속도로 실행됩니다. 이러한 특성은 보다 나은 성능을 제공하지만 전력 소모량이 증가하고 카메라 내부에서의 열 방출이 많아집니다. 카메라 내부 온도가 높아지면 다양한 애플리케이션에서 문제가 발생할 수 있고 이미지 품질이 저하될 수 있습니다. 카메라 온도를 비교하려면 동일한 프레임 속도와 해상도 수준에서 측정하도록 항상 주의해야 합니다. 카메라 디자인은 열이 발생할 때 이를 방출하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 이러한 방열이 제대로 이루어지지 않으면 온도 상승으로 인한 이미지 노이즈 심화뿐 아니라 구성 요소 손상으로까지 이어질 수 있습니다. 카메라의 발열 설계 차이는 하우징 절대 온도보다는 카메라 코어와 외부 하우징 사이의 온도 비교를 통해 탐지할 수 있습니다. 온도 측정을 위해 카메라는 의도한 애플리케이션에 장착 된 상태에서 온도 측정이 이루어 져야 합니다. (렌즈 및 인접 물체의 배열까지 감안)
보너스: 펌웨어 기능 및 높은 데이터 전송 안정성 같은 센서를 탑재한 카메라일 경우에도 펌웨어 및 소프트웨어 차이로 인해
카메라의 펌웨어와 소프트웨어가 다양하기 때문에 동일한 센서를 장착한 카메라도 매우 다르게 작동할 수 있습니다. 여기서는 GenICam과 같은 표준 준수(카메라 "주소 지정")와 GigEVision 및 USB3 Vision 인터페이스 표준과의 호환성이 중요할 수 있습니다. 이러한 표준은 카메라의 통신 채널과 인터페이스를 규제하고 정의하며, 데이터 전송 중에 안정적인 품질을 제공하면서 통합에 대한 노력을 줄여줍니다.
펌웨어 및 관련 소프트웨어의 효율에도 다양한 차이가 있을 수 있습니다. 펌웨어는 카메라 통합에 필요한 작업과 관련됩니다: 모든 카메라 제조업체가 카메라나 확립된 프로그래밍 환경의 제어를 위해 성숙한 소프트웨어와 드라이버 환경(다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어와 호환)을 제공할 수 있는 것은 아닙니다. 하지만 이것들은 모든 주요 디자인에 절대적으로 필요합니다.
데이터 안정성은 또 다른 차이를 보여 줄 수 있습니다. 예를 들어 프레임 버퍼를 지원하도록 카메라 펌웨어를 설정하면 데이터 안정성이 크게 향상되며 특히 높은 대역폭/프레임 속도로 동작할 때 더욱 그러합니다.
몇몇은 같은 센서에서 더욱 더 나은 결과를 달성하기도 하지만 대부분의 경우에는 비전 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있는 표준화 된 기능 혹은 전용 기능 입니다.
다음은 Basler ace 카메라를 바탕으로 한 두 가지 예입니다.
카메라에서 가치 있는 펌웨어 기능으로는 이미지 품질 최적화와 같은 요소가 포함됩니다. 이것은 높은 색 충실도(제약), 정교한 윤곽(코드나 번호판 판독), 컬러 판독과 선명한 디테일의 조합이 필요한 애플리케이션(전자 회로기판 생산 분야에서의 구성 요소 감지 및 배치 위치)에 유용합니다.
일부 카메라에서는 시퀀서 기능을 제공합니다. 사진 배열 중에 이 기능은 사전 정의된 계획에 따라 이미지 간 카메라 설정을 빠르게 변경할 수 있게 합니다. 시퀀서는 단시간에 물체의 다양한 특성을 강조하는 데 꼭 필요합니다. 교통 감시, 유리 검사 시스템 및 실험실 자동화 시스템을 예로 들 수 있습니다.
카메라 선택: 장기적인 “파트너” 선택
시스템에 어떤 카메라를 사용할 것인지 결정하는 것은 여러 해 동안 함께 설계를 할 파트너를 결정하는 일을 의미합니다. 탄탄한 대형 카메라 제조업체와의 협력이 좋은 선택이 될 수 있습니다.
배송 능력 또는 품질 측면이 중요한 역할을 합니다. 린 생산 프로세스(lean production process)의 일환으로 공급망에서 '낭비'를 피하고자 최소한의 자본 투입, 재고 상황 및 적시 납품을 우선시할 때 부품을 납품하는 회사의 능력은 더욱 중요해집니다. 이는 모든 산업용 카메라 제조업체가 충족할 수 없는 까다로운 과제입니다. 카메라 공급업체 역시 짧은 납기, 변동이 심한 주문량, 대규모 프로젝트의 신속한 처리를 유연하고 잘 계획하고 회사의 DNA에 정착시켜야 합니다.
카메라의 품질 및 기능에 있어서 신뢰성과 안정성은 모두 필수입니다. 테스트 및 꼼꼼한 보정은 모든 카메라가 기대한 대로 작동하고 수집된 데이터는 생산 공정의 지속적인 통제를 가능케 합니다.
카메라가 예상대로 작동하지 않으면 어떻게 될까요? 브랜드의 규모와 시장에서의 위치는 일반적으로 제조업체가 품질 문제를 관리하는 방식을 반영하며, 문제를 신속하게 분석하고 오류를 통해 학습하여 생산 라인과 고객 모두에서 문제를 신속하게 해결합니다.