[첨단 헬로티] 머신비전은 얼마나, 어디서, 어떻게, 누가 사용하는가? 머신비전 전문매체인 Vision System Design(이하 VSD)은 2020년과 그 이후의 머신비전의 주요 디자인 트렌드를 파악하기 위해 2020 Solutions in Vision 이라는 글로벌 고객 설문조사를 했다. VSD에 따르면, 320명의 머신비전 전문가를 대상으로 실시한 설문조사결과는 응답자들로부터 다음과 같은 가장 인기 있는 기술로서 딥러닝, 다중 스펙트럼/초분광, 편광, 임베디드 비전, 3D 이미징 및 컴퓨터 이미징을 얼마나 많이 사용하는지 보여준다. 또한 이 설문조사는 오늘날 응답자들이 직면한 주요 과제와 문제점을 나타낸다. 본지는 VSD 조사결과를 기반으로 현재 산업에서 사용되고 있는 머신비전 주요 기술에 대해 정리해봤다. 딥러닝(Deep Learning) 딥러닝은 의심할 여지없이 머신비전에서 가장 인기 있는 주제이다. 그런데 과연 몇 명이 이것을 사용할까? OEM 기계 제조업체의 경우 현재 73%가 딥러닝 기술을 사용하고 있으며 35%는 자주 사용하고 38%는 가끔 사용한다. 시스템통합업체(SI)의 응답자 중 41%는 이 기술을 자주 사용하고, 19%는 가끔 사용
[첨단 헬로티] 화인스텍, JAI의 GO-5100MP-USB와 FLIR의 BFS-PGE-51S5P-C 공급 편광 개념 이해 편광(Polarization)은 말 그대로 빛을 분극화 시키는 것이다. 여기서 ‘분극화’란 극성을 분리시키는 것을 뜻하는데, 이러한 말이 나온 이유는 빛에 극성(방향성)이 있기 때문이다. 광은 전기장과, 전기장에 직각으로 구성된 자기장으로 이루어져 있다. 그리고 이러한 광의 극성 중 원하는 극성만을 구별(Polarize 혹은 Filter)하여 특정한 극성의 광 성분만을 수신하기로 하는 것이 바로 ‘편광’이다. 이러한 편광에 대한 예를 들어보면 다음과 같다. 사진1 사진1의 왼쪽은 편광 필터를 적용하기 전의 이미지이고, 오른쪽은 편광 필터를 적용한 후의 이미지이다. 이 이미지를 촬상하는 데에 있어서 목적은 물의 난반사(특정한 각도로 들어오는 빛)를 제거하는 것이었고, 그것을 위해서 편광 필터를 적용한 것이다. 이와 같이 편광의 개념은 특정한 각도의 빛을 구별시켜 필터 해주는 것이다. 편광 카메라의 구조 화인스텍에서 취급하는 편광 카메라는 JAI의 GO-5100MP-USB와 FLIR의 BFS-PGE