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Dec 11

모아레(Moiré) 패턴 분석 및 응용 (2)

  • December 11, 2023
  • Aerok Moon
  • 애플리케이션
  • more, pixelshift, pixelshift camera, 머신비전, 모아레, 비전머신, 픽셀시프트, 픽셀시프트 카메라

이번 포스팅에서는 1편 ( 모아레(Moiré) 란? (1) ) 에 이어서

모아레(Moiré) 패턴 분석을 통한 Application에 대해 소개하겠습니다.

1편의 내용을 잘 읽어보셨다면 2편의 내용도 쉽게 이해하실 수 있을 겁니다.

이제 본격적으로 모아레(Moiré) 패턴 분석이 머신 비전 분야에서 어떻게 활용될 수 있을지 알아보도록 하겠습니다.

Application

아래 그림은 1편에서 보았던 iPhone13 Promax의 Blue OLED 패턴입니다.

[그림 1. iPhone13 Promax ( APPLE )의 Blue OLED 패턴과 연산을 통해 생성된 모아레 패턴]

그림 1 좌측 영상의 Blue OLED 패턴이 갖는 소자 크기 및 주기를 파악하기 위해 좀 더 자세히 보도록 하겠습니다.

[그림 2. Blue OLED 패턴 크기 및 주기 측정]

간단한 계산을 통해 Blue OLED 소자의 크기를 측정해 보니 대략 38 ~ 44 um 정도로 파악됩니다.

그리고, 이 때의 개별 소자 간격(주기)은 65 ~ 72 um 정도 되는 것 같습니다.

만약, 이 소자를 어떤 필요성에 의해 특정 패턴 등과 정확하게 정렬해야 한다고 하면,

물리적 진동이나 영상 처리 과정 등에서 발생하는 문제로 어려움이 발생하기 마련입니다.

자, 그럼 영상 획득 시의 광학 setting을 다시 보겠습니다.

카메라Vieworks, 29M Area ( VX-29MG-M2A0 )
Pixel Size5.5 um
FoV36 x 24 mm
배율1 배

패턴 정렬을 함에 있어서 현재의 상태로는 최소 11 um 정도 (2 Pixel) 오차를 감수해야 한다고 볼 수 있습니다.

그런데 이러한 오차 범위를 줄이기 위해서 고배율의 렌즈를 사용해야 한다면,

당연히 F.o.V에서 손해를 보게 됩니다.

이 때!

모아레(Moiré) 패턴 분석을 하게 되면 저배율 상태를 유지하면서(고배율 렌즈를 쓰지 않고) 정밀한 정렬이 가능합니다.

다음 그림을 보시죠.

원본영상(좌) 겹쳐진 패턴(가운데) 모아레 패턴(우)

[그림 3. 패턴 움직임에 따른 모아레 패턴 변위]

원본 영상은 필터 역할을 하는 패턴과 겹쳐져서 우측의 모아레 패턴을 생성하게 됩니다.

우측의 패턴 영상에서 생성된 덩어리들이 이동하고 있는 게 보이시나요?

사실 왼쪽 패턴은 가로 방향으로 각 10 Pixel 씩 이동하여 촬영한 영상입니다.

Pixel Size가 5.5 um 이니까, 약 55 um 정도의 위치 차이라고 볼 수 있겠죠.

그런데 생성된 모아레 패턴은 1155um(210 Pixel)을 이동했습니다. 21배 확대된 상태로 말입니다.

이제 간단해졌습니다.

예상하셨겠지만 모아레 패턴을 보면서 원본 패턴의 움직임을 21배 정확하게 보면서 실시간으로 정렬을 할 수 있게 되었습니다.

[그림 4. 모아레 패턴 검출]

모아레 패턴은 간단한 영상처리 과정을 통해 이진화 영상으로 변환할 수 있고,

이 경우 비전 머신에서 쉽게 좌표 검출이 가능합니다.

또한,

원본 패턴이 회전된 상태로 놓여져 있거나 이물을 포함하고 있어도 모아레 패턴에 동일하게 나타납니다.

그렇기 때문에 당연히 시료가 회전한 정도를 모아레 패턴 분석으로 역 측정하는 것도 가능합니다.

[그림 4. 회전된 상태로 있으면서 이물을 포함한 패턴과 모아레 ]

이번 포스팅을 위해 진행한 실험 환경은 아래와 같습니다.

[그림 5. Test 환경 ]

Summary

두 번의 포스팅을 진행하면서 Area 카메라를 활용한 모아레 패턴 분석 및 응용 방법에 대해 알아봤습니다.

포스팅에 대해 다시 한 번 간단히 요약하자면,

  1. 저해상도 카메라를 활용하여 넓은 F.o.V를 갖는 영상을 얻고 높은 정렬 성능을 얻는다.
  2. 영상 기반의 가상 필터 적용으로 오차가 적었을 때 더 큰 변위를 나타내는 모아레 확대현상의 물리적 제한을 극복할 수 있다.
  3. 높은 해상도의 Area 카메라를 사용할 경우 정렬 및 검출 시간이 획기적으로 단축된다.

Vieworks에서는 저 해상도 Area 카메라부터 200 M 이상의 초고화소 카메라까지 다양한 제품들을 제공하고 있습니다.

이미 출시되었거나 출시 예정인 카메라 라인업들을 활용하여 다양한 Application을 소개하고 이를 적용한 Solution을 제공할 계획입니다.

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Application engineer, Aerok

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