검사용 카메라에 대한 사양 논의는 대개 ‘메가픽셀’이라는 하나의 수치로 귀결되는 경향이 있습니다. 이 수치는 견적서를 비교할 때 명확한 기준이 되며, 데이터시트에도 간결하게 기재할 수 있습니다. 하지만 현장에서는 정반대 방향에서 똑같은 불만이 제기되고 있습니다. 고해상도 카메라는 인접 라인의 저해상도 시스템이 포착하는 흠집조차 놓치는 반면, 좁은 시야각을 겨냥한 평범한 센서는 가격이 몇 배나 더 비싼 장비보다 더 뛰어난 성능을 발휘하기도 합니다.
카메라가 감지할 수 있는 가장 작은 결함은 해상도만으로 결정되는 것이 아닙니다. 이는 부품 상의 한 픽셀이 차지하는 공간적 크기에 의해 결정되며, 이는 시야각을 해당 축을 가로지르는 픽셀 수로 나눈 값과 같습니다. 샘플링 이론에 따르면, 결함이 식별되려면 최소 두 픽셀에 걸쳐 있어야 하며, 안정적으로 감지되려면 세 개에서 다섯 개, 치수 측정의 경우 열 개 이상의 픽셀에 걸쳐 있어야 합니다. 따라서 픽셀 크기는 각 샘플이 수집하는 빛의 양을 결정하며, 그 이론적 한계가 실제 광학 조건, 조명 및 움직임 속에서도 유지될 수 있는지를 좌우합니다.
아래 섹션에서는 이 두 수치를 픽셀당 밀리미터 단위의 척도로 변환한 다음, 샘플링, 회절, 명암비 및 속도가 어느 부분에서 결과의 범위를 좁히는지 살펴봅니다.
해상도와 픽셀 크기가 서로 다른 개념을 나타내는 방식
해상도는 샘플의 수를 나타내고, 픽셀 크기는 샘플 간의 거리를 측정합니다. 픽셀 수가 많을수록 동일한 영역에 샘플이 더 촘촘하게 배치되는 반면, 픽셀 크기가 클수록 각 샘플에서 더 많은 빛을 수집합니다. 이 두 수치만으로는 카메라가 무엇을 감지할 수 있는지 알 수 없으며, 시야각과 결함에 대한 기준이 함께 제시되어야만 그 의미를 파악할 수 있습니다.
두 사양은 모든 데이터시트에 나란히 기재되어 있어, 이들이 하나의 주제에 대한 변형이라는 추측을 불러일으킵니다. 하나는 측정 지점을 세는 것이고, 다른 하나는 샘플링 간격의 폭을 설정하는 것입니다. 요구사항은 존재 여부 확인부터 전체 세트에 이르기까지 다양하기 때문에 육안 검사 탐지 기능 다양한 작업이 혼합된 환경에서는 어떤 단일 조합도 모든 작업에 적합할 수는 없습니다.
해상도는 픽셀 수입니다
해상도는 센서에 있는 픽셀 수를 의미하며, 직사각형 배열 형태로 표기됩니다. 2,448×2,048 크기의 센서는 500만 개가 조금 넘는 포토사이트를 포함하며, 5메가픽셀 제품으로 판매됩니다. 이 총 픽셀 수는 비교하기에는 편리하지만, 공학적인 측면에서는 거의 쓸모가 없습니다. 왜냐하면 수평으로 뻗은 결함은 해당 축의 2,448픽셀에 의해 제한되기 때문입니다. 40mm 화각에서 5메가픽셀을 적용하면 픽셀당 0.016mm가 되며, 600mm 화각에서는 픽셀당 0.245mm가 되어 하드웨어를 변경하지 않아도 해상도가 15배 더 낮아집니다.
픽셀 크기는 샘플링 간격입니다
픽셀 크기는 하나의 포토사이트의 물리적 너비를 마이크로미터 단위로 나타낸 것입니다. 이 값에 픽셀 수를 곱하면 센서의 크기를 구할 수 있습니다. 5.5 마이크로미터 픽셀로 구성된 1,024×1,024 배열은 5.6mm²의 면적을 차지하는 반면, 3.45 마이크로미터 픽셀로 구성된 동일한 배열은 3.5mm²의 면적을 차지합니다. 포토사이트는 면적에 비례하여 광자를 변환하므로, 픽셀이 클수록 약 2.5배 더 많은 빛을 수집합니다. 큰 픽셀은 신호량을 확보해 주고, 작은 픽셀은 샘플링 밀도를 높여줍니다.
| 속성 | 카메라 해상도 | 픽셀 크기 |
| 단위 | 픽셀 | 마이크로미터 |
| 설명합니다 | 샘플을 몇 개 채취하나요? | 샘플 간의 간격 |
| 이를 늘리다 | 고정된 센서 영역 내에서 더 정밀한 샘플링 | 샘플당 더 많은 빛, 더 뭉툭한 샘플링 |
| 가장 작은 가시적 결함에 미치는 영향 | 픽셀당 밀리미터 수를 낮춥니다 | 각 샘플에 할당되는 조명 예산을 설정합니다 |
| 주요 비용 | 대역폭, 프레임 속도, 렌즈 품질 | 감도, 다이내믹 레인지, 센서 면적 |
카메라가 감지할 수 있는 가장 작은 결함 크기 계산하기
시야를 해당 축의 픽셀 수로 나누어 픽셀당 밀리미터 수를 구한 다음, 가장 작은 결함을 그 수치로 나누어 결함이 차지하는 픽셀 수를 확인합니다. 2픽셀보다 좁은 결함은 원칙적으로 식별할 수 없으며, 3~5픽셀이 신뢰할 수 있는 검출을 위한 실질적인 기준입니다.
견적 산출에는 2분이 소요되며, 견적서를 작성하기 전에 적합하지 않은 카메라 대부분을 걸러냅니다. 시야각, 결함 크기, 그리고 한 축을 따라 측정된 픽셀 수만 있으면 됩니다.
픽셀당 밀리미터 계산식
이 계산은 견적 검토 과정에서 수행하기에 충분히 간단하기 때문에, 종종 생략되곤 합니다. 픽셀당 밀리미터는 한 축의 시야를 같은 축의 픽셀 수로 나눈 값과 같습니다. 300mm를 4,096픽셀에 걸쳐 촬영해야 한다면, 각 픽셀은 0.073mm를 나타내며, 0.3mm 크기의 결함은 대략 4픽셀을 차지합니다.
사양 산출 과정에서는 계산 순서를 역으로 따릅니다. 필요한 픽셀 수는 시야를 결함 크기로 나눈 값에, 결함 영역을 가로지르는 목표 픽셀 수를 곱한 것과 같습니다. 300mm 시야 내에서 0.3mm 크기의 결함에 대해 4픽셀을 목표로 할 경우, 해당 축상의 픽셀 수는 4,000픽셀이 됩니다. 4,096픽셀 센서는 이 요구 사항을 충족하지만, 2,448픽셀 센서는 메가픽셀 수치가 얼마든 상관없이 요구 사항을 충족하지 못합니다.
결함을 가리기 위해서는 몇 픽셀이 필요할까요?
정답은 결함의 외관 변화에 따라 달라지기 때문에, 보편적으로 적용되는 상수는 존재하지 않습니다. 부품이 누락되면 넓은 영역이 급격하게 변하지만, 브러시 마감 처리된 표면의 미세한 흠집은 회색조를 몇 퍼센트 정도만 변화시킬 수 있습니다. 이러한 수치는 표준이라기보다는 공학적 출발점에 불과하며, 각각 실제 시료를 통해 확인해야 합니다.
| 점검 업무 | 전체 영역에 걸친 픽셀 | 추론 |
| 존재 여부 | 2에서 3까지 | 안정적인 면적 변화만으로도 충분하다 |
| 표면 결함 검출 | 3~5 | 명암은 마감 처리, 각도 및 조명에 따라 달라집니다. |
| 치수 측정 | 10개 이상 | 내구성과 가장자리 반복성이 가장 중요한 요소로 꼽힌다 |
| OCR 및 바코드 판독 | 한 번에 5개 이상 | 인쇄 품질과 왜곡으로 인해 마진이 줄어든다 |
| 로봇 안내 | 기준점에서 5 이상 | 크기보다 위치의 반복 정밀도가 더 중요하다 |
여백은 변동을 흡수할 뿐, 시각적 품질을 향상시키지는 않습니다. 정확히 1픽셀을 차지하는 특징은 부품이 움직일 때마다 밝고 어두운 상태 사이를 오가며 깜빡거리는데, 그토록 불안정한 신호를 안정화시킬 수 있는 분류기는 없습니다.
세 가지 시야 크기에 대한 예제
4,096픽셀 배열을 가진 12메가픽셀 센서 하나를 사용하여 세 가지 시야에 초점을 맞춥니다. 카메라는 변하지 않지만, 그 기능은 달라집니다.
| 시야 | 픽셀당 밀리미터 | 2픽셀 바닥 | 실질적인 한계는 5픽셀입니다 |
| 60 mm | 0.0146 | 0.029 mm | 0.073 mm |
| 300 mm | 0.073 | 0.146 mm | 0.366 mm |
| 600 mm | 0.146 | 0.293 mm | 0.732 mm |
시야를 두 배로 늘리면 실제 해상도는 절반으로 줄어들기 때문에, 동일한 센서로 두 배의 영역을 커버할 경우 감지 가능한 결함 크기도 두 배로 커집니다. 넓은 시야와 미세한 결함 감지가 모두 필수적인 경우에는 카메라 수를 늘리거나, 스테이션당 시야를 좁히거나, 라인 스캔 방식을 채택하는 것이 해결책이 됩니다.
나이퀴스트 한계가 물리적 하한을 정하는 이유
표본 추출 이론에 따르면 패턴을 재구성하려면 주기당 최소 두 개의 표본이 필요하며, 이는 영상 처리에서 결함이 주변 영역과 최소 한 픽셀 이상 떨어져 있어야 함을 의미합니다. 대략 두 픽셀보다 좁은 특징은 소프트웨어를 어떻게 조정하더라도 보이지 않습니다.
해당 기준은 전자적 요소보다는 기하학적 특성에 기반하므로, 모든 센서, 렌즈 및 알고리즘 조합에 동일하게 적용됩니다.
샘플링, 앨리어싱 및 2픽셀 규칙
서로 가까운 거리에 위치한 두 개의 밝은 특징을 상상해 보십시오. 그 간격이 픽셀 하나가 완전히 들어갈 수 있을 정도로 넓어 신호가 기록되지 않는다면, 두 특징은 별개로 보입니다. 간격이 픽셀보다 좁다면, 그 어두운 샘플은 전혀 발생하지 않으므로 두 특징이 합쳐지고, 알고리즘이 이를 인식하기도 전에 정보가 사라집니다. 이것이 바로 나이퀴스트-섀넌 샘플링 정리 이 원리는 영상 처리 분야에 적용되며, 바로 이 때문에 작은 픽셀은 성능을 향상시키는 반면 보간은 그렇지 못한 것입니다.
한계에 가까워지면 디테일이 자연스럽게 사라지지 않습니다. 대신 잘못된 패턴, 모이어 줄무늬, 또는 부품이 움직일 때 이리저리 흔들리는 가장자리 형태로 나타납니다. 검사원들은 때때로 이러한 인공적 현상을 실제 결함으로 오인하기도 하는데, 이로 인해 샘플링이 부족한 시스템은 해상도가 명백히 낮은 시스템보다 더 문제가 됩니다.
렌즈가 병목 현상이 될 때
센서는 광학계가 전달하는 세부 정보만 기록할 수 있습니다. 조리개는 빛을 점(point)이 아닌 스팟(spot) 형태로 회절시키며, 이 스팟의 지름인 에어리 디스크(Airy disk)는 파장과 f-값에 비례하여 결정됩니다. 550 nm에서 f/4일 때 그 크기는 약 5.4 마이크로미터입니다. 해당 렌즈 뒤에 2.4 마이크로미터 크기의 픽셀을 배치하면, 각 픽셀은 자기 자신보다 더 넓은 흐림 영역을 샘플링하게 됩니다. 추가된 픽셀들은 더 많은 세부 정보를 드러내지 않으면서도 흐림 현상을 더 정밀하게 기록합니다. 이 원리는 광학 분해능 예외는 없다: 가장 약한 고리가 한계를 결정한다.
카메라에 적합한 픽셀 크기는 얼마인가요?
보편적으로 옳은 픽셀 크기는 없으며, 주어진 조명 조건과 요구되는 세부 수준에 적합한 크기만 있을 뿐입니다. 제어된 조명 하에서 이루어지는 일반적인 산업용 검사에는 3.45~5.5 마이크로미터가 균형 잡힌 범위입니다. 2.4 마이크로미터는 밝고 균일한 조명 조건에서 작은 시야를 대상으로 하는 고배율 작업에 적합하며, 6 마이크로미터 이상은 신호 품질이 미세한 디테일보다 더 중요한 저조도 또는 고속 작업에 적합합니다.
가용 조도, 예상 결함 대비도, 라인 속도라는 세 가지 변수를 고정하면 선택의 폭이 좁아집니다.
| 픽셀 크기 | 일반적인 역할 | 강점 | 제약 조건 |
| 약 2.4 마이크로미터 | 고배율, 좁은 시야 | 픽셀당 최상의 밀리미터 | 풀웰 용량이 낮고, 높은 조도가 필요한 |
| 약 3.45 마이크로미터 | 일반 검사 | 상세한 정보와 신호의 균형 | 렌즈는 샘플링 주파수와 일치해야 합니다 |
| 약 4.8 마이크로미터 | 범용, 중간 속도 | 우수한 신호 대 잡음비, 다양한 조명 조건에 강함 | 동일한 화소 수를 가진 더 큰 센서 |
| 5.5~6.5 마이크로미터 | 저조도, 고속, 넓은 시야 | 높은 감도, 넓은 다이내믹 레인지 | 샘플링 간격이 더 넓고, 광학 부품이 더 부피가 크다 |
가장 작은 픽셀 크기는 얼마인가요?
현재 소비자용 센서의 해상도는 1 마이크로미터 미만에 이르며, 사진 촬영에는 훌륭하지만 검사용으로는 부적합합니다. 산업용 센서의 해상도는 2.2~2.4 마이크로미터 수준이며, 이는 세 가지 제약 조건에 의해 결정됩니다. 풀웰 용량은 픽셀 면적에 비례하므로, 픽셀 폭을 절반으로 줄이면 용량은 4분의 1로 감소하고 다이내믹 레인지도 좁아집니다. 미세한 포토사이트 위에 위치한 마이크로렌즈는 거의 수직 입사광에 대해서만 빛을 효율적으로 받아들입니다. 따라서 축외 광선은 크로스톡 형태로 인접 픽셀로 누출되어 변조 전달 함수(MTF)를 저하시킵니다. 또한, 에어리 디스크가 픽셀 폭의 몇 배를 초과하면 회절 현상으로 인해 더 이상 성능 향상이 불가능해집니다.
이 비용은 사양 미달이라기보다는 잡음으로 나타납니다. 포토사이트가 작을수록 동일한 노출 시간 동안 수집되는 광자가 줄어들기 때문에 신호 대 잡음비가 떨어지며, 이를 보상하기 위해서는 노출 시간을 늘리거나 조도를 높여야 합니다. 고속 라인에서는 두 가지 방법 모두 사용할 수 없습니다. 바로 이 지점에서 해상도 결정이 처리량 결정으로 바뀌게 되며, 다음과 같은 프레임워크 하에서 비교된 측정 특성은 EMVA 1288 표준 헤드라인의 픽셀 수보다 더 중요합니다.
해상도, 메가픽셀 및 비디오 표준
1080p는 1,920×1,080 픽셀로 약 2.1메가픽셀인 반면, 12메가픽셀 산업용 센서는 일반적으로 4,096×3,000 정도입니다. 더 큰 장치는 픽셀 수가 거의 6배에 달하고 수평 해상도도 2배 이상 높기 때문에, 두 형식은 검사 용도로는 비교할 수 없습니다.
이 두 용어는 서로 다른 산업 분야에서 유래했으며, 서로 다른 질문에 대한 답을 제시합니다.
12MP는 1080p와 같은 것인가요?
이러한 혼란은 두 용어 모두 조달 분야에서 다소 모호하게 사용되기 때문인데, 하나는 방송 분야에서 차용된 것이고 다른 하나는 센서 마케팅 분야에서 유래한 것입니다. 화면비는 총 화소 수만큼이나 중요합니다. 16:9 비율의 12메가픽셀 센서는 4:3 비율의 센서보다 세로 화소 수가 적으며, 세로 방향으로 나타나는 결함은 더 짧은 축에 의해 제한을 받습니다.
| 서식 | 픽셀 배열 | 메가픽셀 | 가로 픽셀 |
| VGA | 640 × 480 | 0.3 | 640 |
| 720p | 1,280 × 720 | 0.9 | 1,280 |
| 1080p | 1,920 × 1,080 | 2.1 | 1,920 |
| 5메가픽셀 | 2,448 × 2,048 | 5.0 | 2,448 |
| 1,200만 화소 | 4,096 × 3,000 | 12.3 | 4,096 |
카메라 해상도의 최저값은 얼마인가요?
공식적인 최소 기준은 없으며, 부품이 고정 장치에 제대로 장착되었는지 확인하는 등 정밀도가 높지 않은 작업에서는 640×480 해상도의 VGA 센서가 여전히 사용되고 있습니다. 최소 기준은 관례가 아닌 산술적 계산에 의해 정해집니다. 640픽셀 축이 200mm를 커버한다면, 각 픽셀은 0.31mm를 나타내며, 현실적으로 약 1mm 이상의 결함만 감지할 수 있습니다. 이 정도 해상도로 충분하다면 저해상도 센서가 올바른 선택이며, 비용도 저렴하고 조명 설정도 더 쉽습니다. 그렇지 않은 경우, 어떤 소프트웨어로도 그 격차를 메울 수 없습니다.
검출과 측정에는 서로 다른 분해능이 필요합니다
‘검출’은 특정 대상이 존재하는지 여부를 확인하는 것이며, ‘측정’은 정해진 허용 오차 범위 내에서 그 크기가 어느 정도인지 파악하는 것입니다. 검출은 특징 부위의 너비가 3~5픽셀만 되어도 성공할 수 있는 반면, 측정은 대개 10픽셀 이상이 필요하며, 여기에 보정, 왜곡 보정 및 반복 가능한 부품 제시가 추가로 요구됩니다.
구매자들은 종종 측정 성능을 기준으로 카메라를 선정한 뒤 감지 결과를 바탕으로 평가하거나, 그 반대의 경우도 있습니다. 칩이 발생한 가장자리를 확실하게 식별해 주는 시스템이라도 칩의 깊이를 10 마이크로미터 단위로 보고하지 못할 수도 있습니다. 예를 들어, 광학 측정기, 여기서 중요한 수치는 전체 체인의 불확실성입니다. 렌즈 왜곡, 원근 오차, 보정 편차, 스테이지 반복정밀도, 경계 선명도 등이 모두 이에 기여합니다.
서브픽셀 처리에는 한계가 있다
서브픽셀 알고리즘은 명확하게 정의된 가장자리의 위치를 픽셀의 일부, 때로는 10분의 1 단위까지 추정할 수 있으며, 이는 측정 및 정렬에 유용합니다. 이는 해상도를 대체할 수 있는 것은 아닙니다. 애초에 분해되지 않았던 가장자리는, 해당 가장자리에 대한 정보가 전혀 포함되지 않은 샘플들 사이에서 보간을 통해 복원할 수 없습니다. 서브픽셀 처리는 눈에 보이는 특징의 측정 정확도를 높여주지만, 보이지 않는 특징을 드러내게 하지는 않습니다.
가시적인 가장 작은 결함을 제한하는 다른 요인은 무엇인가
해상도와 픽셀 크기는 시스템이 인식할 수 있는 범위가 아니라 센서가 샘플링할 수 있는 범위를 결정합니다. 명암비, 초점, 피사계 심도, 모션 블러는 각각 독립적인 한계를 부과하며, 이 중 가장 엄격한 조건이 최종 결과물을 좌우합니다.
아래의 제약 조건들은 계산된 해상도가 생산 라인과의 접합 과정에서 유지될 수 있는지 여부를 결정합니다.
명암은 픽셀이 아니라 조명에서 비롯됩니다
카메라는 카메라에 도달하는 빛에 아무런 차이를 일으키지 않는 특징은 감지할 수 없습니다. 광택이 난 금속 표면의 미세한 흠집은 전면에서 확산된 조명을 받으면 보이지 않을 수 있지만, 저각도 암시야 조명 아래에서는 선명하게 드러납니다. 이는 흠집이 빛을 렌즈 쪽으로 산란시키는 반면, 주변 표면은 그렇지 않기 때문입니다. 역광을 배경으로 한 실루엣은 전면 조명에서는 절대 드러나지 않는 윤곽상의 결함을 보여줍니다. 해상도는 세부 정보를 제공하며, 조명은 그 세부 정보를 의미 있게 만드는 차이를 만들어 냅니다.
모션 블러와 피사계 심도
셔터가 열린 상태에서 부품이 움직이면 이미지가 번집니다. 픽셀 단위의 번짐 정도는 부품 속도에 노출 시간을 곱한 값을 픽셀당 밀리미터로 나눈 값과 같습니다. 번짐이 약 1픽셀을 초과하면 미세한 디테일이 손실되고, 측정 정확도도 더 일찍 저하됩니다. 노출 시간을 짧게 하면 흐림 현상은 해결되지만 수집되는 빛의 양이 줄어들어, 다시 픽셀 크기와 조도 문제로 돌아오게 됩니다. 이때 피사계 심도가 또 다른 제약 요인으로 작용하는데, 높이가 다르거나 컨베이어 위에 느슨하게 놓인 부품들은 사용 가능한 초점 범위 밖으로 벗어나게 되며, 샘플링 간격이 좁아질수록 이 범위는 더욱 좁아지기 때문입니다.
복잡한 부품에 대한 다각도 촬영
카메라 한 대로는 한 면만 볼 수 있습니다. 패스너, 커넥터, 성형 부품 등은 여러 표면에 동시에 결함이 발생하기 쉬우며, 해상도와 상관없이 윗면만 검사하면 나머지 부분은 검사되지 않은 채 남게 됩니다. 여러 대의 카메라를 사용하거나 인덱스 회전 방식을 활용한 다중 뷰 구성 방식이 일반적인 해결책이며, 이것이 바로 6면 외관 검사 장비 존재함: 해상도만으로는 기하학적 오류를 보정할 수 없습니다.
실제 검사 작업에 대한 해상도를 지정하는 방법
메가픽셀 수치부터가 아니라 결함과 시야 범위부터 고려하십시오. 픽셀당 밀리미터를 계산하고, 작업에 적합한 여유를 두며, 렌즈가 해당 크기를 분해할 수 있는지 확인하고, 조명이 결함을 드러내는지 검증한 후에야 비로소 하드웨어를 확정하십시오.
공급업체는 입력 정보가 모두 갖춰져 있을 때는 시스템 규모를 신속하게 산정할 수 있지만, 그렇지 않을 때는 잘못된 추정을 하게 됩니다.
카메라를 선택하기 전에 준비해야 할 정보
- 전체 시야 범위와 그 범위 내에서 부품의 위치 변화까지 포함합니다.
- 가장 좁은 치수를 기준으로 측정했을 때, 불량으로 판정되어야 하는 최소 결함.
- 수락 기준: 명시된 허용 오차 범위 내에서의 검출, 분류 또는 측정.
- 사이클 시간 또는 라인 속도로, 이를 통해 최대 노출 시간과 필요한 프레임 속도가 결정됩니다.
- 작동 거리 및 카메라 배치에 대한 기계적 제약 사항.
- 자연적인 변이를 보여주는 대표적 양품, 불량품 및 경계선 샘플.
- 조명 전략과 명암 대비를 결정하는 표면 마감과 색상.
이러한 입력값을 바탕으로 위의 산술 계산은 타당한 사양을 도출해 냅니다. 이를 정렬 시스템에 적용하면, 왜 특정 시스템에 대해 제시된 해상도 수치가 광학 선별기 이 정보는 이송 속도, 스테이션당 시야 범위, 그리고 구분해야 할 결함 등급이 없으면 별 의미가 없습니다. 좁은 트랙에서 높은 해상도로 사양이 지정된 기계는 픽셀 밀도가 절반인 넓은 벨트를 커버하는 기계와 비교할 수 없습니다.
대부분의 프로젝트는 그 후 익숙한 순서를 따릅니다. 먼저 계산을 통해 선택지를 좁히고, 렌즈와 조명 테스트를 통해 그중 일부를 제외시킨 뒤, 실제 샘플을 대상으로 한 타당성 테스트를 통해 최종 후보를 확정합니다.
자주 묻는 질문
5메가픽셀 카메라로 0.05mm 크기의 결함을 감지할 수 있을까요?
가능하긴 하지만, 시야각이 좁은 범위에서만 가능합니다. 결함 부위를 가로로 4픽셀씩 포착하도록 설계된 2,448픽셀 축의 센서는 픽셀당 0.0125mm가 필요하므로, 시야각이 대략 30mm로 제한됩니다. 이 너비를 초과하면 카메라는 결함을 식별할 수 없습니다. 카메라 자체의 성능은 충분하지만, 기하학적 구조가 제약 요인입니다.
컬러 카메라는 흑백 카메라에 비해 해상도가 떨어지나요?
실질적인 해상도가 떨어집니다. 컬러 센서는 각 포토사이트를 필터링하여 하나의 기본 색상만 기록하도록 하며, 누락된 값은 인접한 값을 바탕으로 보간됩니다. 이로 인해 달성 가능한 변조 전달 함수(MTF)가 낮아지고 미세한 디테일이 흐려집니다. 미세한 표면 작업에는 여전히 흑백이 더 나은 선택이며, 색상은 색조가 식별 정보를 전달하는 작업에 한정하여 사용해야 합니다.
어떤 경우에 라인 스캔 카메라가 에어리어 스캔 카메라를 대체해야 할까요?
라인 스캔은 필름, 시트, 와이어 또는 직물과 같은 연속적인 소재, 면적형 센서를 사용할 경우 과도한 픽셀 수가 필요한 매우 넓은 시야, 그리고 시야를 통과하며 회전하는 원통형 부품에 적합합니다. 스캔 방향의 해상도는 픽셀 수보다는 라인 속도와 부품 속도에 의해 결정되므로, 운동 계산이 가장 중요한 요소가 됩니다.