머신 비전 시스템의 이미지 전처리

이미지 데이터 클렌징의 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 디베이어링: 컬러 필터 어레이(Color Filter Array, CFA)를 사용하는 센서 신호로부터 컬러 정보를 재구성

• 화이트 밸런스: 다양한 광원 또는 조명 조건에서 정확한 색 재현을 위해 이미지의 색상을 보정하는 기능

• 노이즈 감소: 필터 또는 모델 기반 기법을 적용하여 이미지 노이즈를 감소시키는 처리

• 이미지 샤프닝: 이미지 내 디테일과 엣지의 선명도를 향상시켜 시인성을 높이는 처리

• 음영 보정 및 평면 필드 보정 (Flat Field Correction) : 전체 이미지 영역에 걸쳐 발생하는 밝기 또는 색 편차를 보정하는 기능

• 데드 픽셀 보정(Dead Pixel Correction): 결함이 있는 센서 픽셀을 검출하고, 인접 픽셀 값을 기반으로 보간하여 대체하는 처리

• 기하학적 보정: 배럴 왜곡 또는 핀쿠션 왜곡과 같은 광학 왜곡을 보정하며, 일반적으로 아핀 변환 또는 투영 변환 과 같은 기하학적 변환을 적용

이러한 단계는 핵심 구조를 더욱 명확하게 부각시키고, 유의미한 이미지 정보를 유지한 상태에서 재현성 있는 검사 결과를 보장합니다.

데이터를 줄이는 이미지 전처리 방법은 다음과 같습니다:

• 관심 영역(ROI) 선택: 자동 또는 수동으로 의미 있는 이미지 영역만 선택하여 필요한 이미지 데이터만 처리하거나 전송

• JPEG 압축: 품질 손실을 제어할 수 있는 손실 압축 방식을 통해 데이터 용량 감소

• 비트 전송률 감소: 그레이스케일 또는 컬러 해상도를 낮춤(예: 12비트 → 8비트)으로써 데이터 전송량 감소

• 히스토그램 늘이기 또는 플래트닝: 그레이 값 재분포를 통해 대비를 조정하여 사용 가능한 다이내믹 레인지를 효율적으로 활용 단, 정보 밀도는 증가할 수 있으나, 데이터 양 자체를 직접적으로 줄이지는 않음

• 불필요한 콘텐츠 필터링: 저장 또는 전송 전에 배경, 노이즈, 중요하지 않은 주파수 성분 등 불필요한 이미지 영역이나 요소를 억제 또는 제거

• JPEG 압축: CPU 부하 없이 압축 수행. 지능형 이미지 전처리를 통해 대역폭을 유지하면서 JPEG 아티팩트를 최소화

이러한 방법을 사용하면 데이터 처리량을 크게 늘리고 전송 병목 현상을 방지하며 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 고속 애플리케이션이나 리소스가 제한된 임베디드 비전 시스템에서 특히 중요합니다.

VisualApplets - FPGA 프로세서에서 실시간 애플리케이션의 이미지 전처리

Basler의 FPGA 전문가들은 VisualApplets를 사용하여 강력한 이미지 전처리를 개발합니다. RAW-to-JPEG 압축, 블롭 분석 및 이미지 최적화를 위한 기타 연산자와 같은 기능은 비전 시스템의 속도와 견고성을 높여줍니다.

이미지 데이터 정리

픽셀 오류, 기하학적 왜곡, 노출 산란 또는 색상 부정확성은 다양하고 강력한 연산자의 도움으로 안정적으로 최소화할 수 있습니다.

데이터 절감

블롭 분석, 고효율 RAW-to-JPEG 압축 또는 이미지 전처리 기능을 카메라의 FPGA로 직접 이전하는 지능형 프로세스를 통해 데이터 발생 단계에서부터 데이터 양을 줄일 수 있습니다.