촬영 거리 설정

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본 문서에서는 카메라 정밀도를 평가하는 주요 지표와, 정밀도에 영향주는 요소들을 설명합니다. 피킹(Picking) 및 포인트 클라우드 스티칭(Point Cloud Stitching) 프로젝트에서는 요구되는 데이터 품질에 따라 카메라와 대상 간의 거리를 적절히 조정해야 합니다.

개요

이 섹션에서는 정밀도(Accuracy), 이미징 품질(Imaging Performance), 거리(Distance)의 세 가지 핵심 개념을 소개합니다.

정밀도

카메라 정밀도는 절대 정밀도와 반복 정밀도의 두 가지로 나뉩니다.

  • 절대 정밀도

    절대 정밀도는 'VDI/VDE 측정 정밀도’라고도 하며, 측정값이 실제값과의 일치 정도를 나타냅니다.

  • 반복 정밀도

    카메라가 동일한 조건에서 동일한 대상 물체를 반복 측정할 때, 측정 결과가 얼마나 일관되게 나타나는지를 의미합니다.

이미징 품질

이미징 품질은 텍스처 이미지 선명도 및 포인트 클라우드 품질을 기준으로 평가됩니다. 포인트 클라우드 품질은 카메라 주변광 내성에 영향을 받습니다.

  • 텍스처 이미지 선명도

    텍스처 이미지(texture image) 선명도는 시각적으로 인지되는 이미지의 선명함 정도를 의미합니다.

  • 포인트 클라우드 품질

    포인트 클라우드 품질은 완전성(Completeness), 재현율(Fidelity), 공간 해상도(Spatial Resolution)의 세 가지 측면으로 평가됩니다. 포인트 클라우드 완전성과 재현율은 카메라의 주변광 내성에 영향을 받습니다.

    공간 해상도는 단위 부피(예: 1㎤) 내에 얼마나 많은 점이 포착되었는지를 나타냅니다. 공간 해상도가 높을수록 해당 영역에서 더 많은 세부 정보가 포착됩니다.

    각 모델의 공간 해상도 사양은 기술 사양의 공간 해상도 섹션을 참조하세요.

  • 주변광에 대한 내성

    주변광은 획득된 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)에 영향을 미칩니다. 주변광이 일정한 조건에서, 물체와 카메라 간의 거리가 짧을수록 SNR이 높아지며, 이는 주변광에 대한 저항성을 향상시킵니다.

거리

거리는 데이터 획득 중 카메라와 물체 사이의 간격을 말합니다. 여기에는 작업 거리, 추천 작업 거리, 초점 거리가 포함됩니다.

  • 초점 거리

    이 거리에서 카메라는 최적의 절대 정밀도, 포인트 클라우드 품질, 텍스처 선명도를 제공합니다.

  • 추천 작업 거리

    이 범위 내에서 카메라는 높은 절대 정밀도와 우수한 포인트 클라우드 품질을 제공합니다.

  • 작업 거리

    이 범위 내에서 정밀도와 포인트 클라우드 품질은 일반적인 사용 요구를 만족합니다.

각 모델의 거리 사양은 성능 사양 섹션을 참조하세요.

동일한 환경 조건에서도 카메라의 정밀도와 이미지 품질은 작업 거리, 추천 작업 거리 또는 초점 거리에서 데이터를 수집하는지에 따라 달라집니다. 프로젝트에서 정밀도 또는 이미지 품질에 특정 요구 사항이 있는 경우, 권장 거리는 다음과 같다.

프로젝트 요구 사항 거리

높은 절대 정밀도

'추천 작업 거리' 내에서 데이터를 수집하는 것이 좋으며, 물체를 '초점 거리’에 가깝게 배치할수록 데이터의 절대 정밀도가 높아진다.

높은 반복 정밀도

'작업 거리' 내에서 데이터를 수집하는 것이 좋으며, 이 범위 내에서 물체를 카메라에 더 가깝게 배치할수록 반복 정밀도가 향상됩니다.

높은 공간 해상도

'작업 거리' 내에서 데이터를 수집하는 것이 좋으며, 이 범위 내에서 물체를 카메라에 더 가깝게 배치하면 공간 해상도는 향상되지만, 시야(FOV) 범위는 좁아진다.

높은 텍스처 이미지 선명도

UHP-140-GL 및 PRO XS-GL : '초점 거리’에서 데이터 수집 권장

UHP-140-GL 및 PRO XS-GL : '작업 거리' 내에서 데이터를 수집 권장

주변광에 대한 높은 내성

'작업 거리' 내에서 데이터를 수집하는 것이 좋으며, 이 범위 내에서 물체를 카메라에 더 가깝게 배치할수록 주변광에 대한 저항성이 향상된다.

프로젝트 유형에 따른 거리 설정

프로젝트 유형에 따라 데이터 품질 요구 사항이 다릅니다. 프로젝트 특성에 따른 권장 거리는 다음과 같다.

프로젝트 특징 거리

무작위 피킹 (Random picking)

절대 정밀도 요구 수준은 중간이며, 이미징 품질에 대한 요구는 높습니다.

물체를 카메라에 최대한 가깝게 두고 '추천 작업 거리' 내에서 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.

포인트 클라우드 스티칭

높은 정밀도가 요구됩니다.

물체를 카메라에 최대한 가깝게 두고 '추천 작업 거리' 내에서 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.

치수 측정

높은 '절대 정밀도’가 요구됩니다.

물체를 카메라 '초점 거리'에 최대한 가깝게 배치하고, '추천 작업 거리' 내에서 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.

결함 검출

높은 절대 정밀도와 포인트 클라우드 품질이 요구됩니다.

작업 거리와 시야가 작은 카메라를 사용하며, 물체의 '초점 거리'에서 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.

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