ITIV AI Tech Blog | 2.5D·3D Vision Series — 2회차. 표면 결함을 더 잘 보이게 하는 2.5D 카메라
2 회 | 표면 결함을 더 잘 보이게 하는 2.5D 카메라: DH200 Photometric Stereo
2.5D 검사의 핵심은 “결함이 잘 보이는 이미지 데이터”를 만드는 것입니다.
3초 요약
- 2.5D 는 표면 결함 가시화에 효과적 / 스크래치, 오염, 요철을 AI 가 식별하기 쉬운 형태로 강조
- Photometric Stereo 는 다방향 조명을 활용 / 조명 방향별 표면 정보를 계산해 결함 특징을 분리
- DH200 은 AI 검사 데이터 품질을 향상 / 결함을 선명하게 표현해 학습과 판정 안정성을 높임
2.5D 카메라는 무엇을 해결하기 위한 장비인가?
1 회차에서는 기존 2D 비전 검사가 조명, 반사, 그림자, 높이 정보 부족 때문에 한계를 갖는다는 점을 살펴보았습니다. 2 회차에서는 이 문제 중 특히 “표면 결함이 잘 보이지 않는 문제”를 해결하기 위한 2.5D 카메라 기술을 다룹니다.
2.5D 카메라는 3D 카메라처럼 실제 높이 값을 정밀 측정하는 장비라기보다, 2D 평면 이미지를 유지하면서 조명, 음영, 표면 방향, 반사율 등의 정보를 활용해 표면 결함을 더 잘 보이게 만드는 장비에 가깝습니다. 따라서 2.5D 는 다음과 같은 검사에서 강점을 가집니다.
- 조명 각도에 따라 보였다가 사라지는 미세 스크래치
- 오염, 유분, 질감과 결함이 서로 섞여 보이는 표면
- 금속, 도장면, 코팅면처럼 반사가 강한 검사 대상
- AI 모델이 결함과 배경 패턴을 혼동하기 쉬운 검사
2D 이미지와 2.5D 이미지의 차이
2D 이미지는 카메라가 보는 장면을 그대로 기록합니다. 이때 결함 정보와 조명 효과, 반사, 그림자, 질감 정보가 하나의 이미지 안에 함께 섞입니다. 반면 2.5D 이미지는 여러 조명 조건에서 얻은 정보를 계산해 결함을 더 잘 보이도록 가공합니다.
| 구분 | 일반 2D 이미지 | 2.5D 이미지 |
|---|---|---|
| 데이터 성격 | 한 번 촬영한 평면 이미지 | 다중 조명 정보를 계산한 프로세스 이미지 |
| 강점 | 문자 색상, 위치, 외곽 확인 | 스크래치, 오염, 요철, 찍힘 등 표면 결함 강조 |
| 주요 목적 | 보이는 그대로 판단 | AI 와 작업자가 결함을 더 쉽게 구분하도록 가시화 |
Photometric Stereo 원리: 조명을 바꿔 표면 정보를 분리합니다
그림 1. Photometric Stereo 동작 개념
Photometric Stereo 는 하나의 검사 대상을 여러 방향의 조명으로 촬영한 뒤, 각 이미지의 밝기 변화를 이용해 표면 방향과 반사 특성을 계산하는 방식입니다. 평평한 영역과 미세한 스크래치, 찍힘, 요철은 조명 방향에 따라 밝기 변화가 다르게 나타납니다.
이 차이를 계산하면 일반 2D 이미지에서는 배경 질감이나 반사에 묻혀 있던 결함이 특정 채널 이미지에서 더 선명하게 드러날 수 있습니다.
DH200 의 핵심: 다중 이미지를 한 번에 검사 데이터로 만듭니다
그림 2. DH200 이 표면 결함 검사에 주는 가치
DH200 은 Hybrid Data Camera 계열의 장비로, Photometric Stereo Mode 와 Phase Measuring Deflectometry Mode 를 지원하는 DH 시리즈입니다. 이번 글에서는 표면 결함 가시화에 직접 연결되는 Photometric Stereo 관점에 집중합니다.
제조사 자료 기준으로 HDC 는 원본 이미지에 대한 실시간 처리 기능을 통해 고품질 2D 및 2.5D 이미지를 직접 출력하고, 40 장 이상의 원본 및 프로세스 이미지를 제공할 수 있습니다. 이는 결함 검출 정확도 향상, AI 학습 효율 개선, 프로젝트 구현 시간 단축에 기여할 수 있습니다.
| 항목 | DH200 관점의 의미 |
|---|---|
| 제품군 | DH Series Hybrid Data Camera |
| 지원 모드 | Photometric Stereo Mode + Phase Measuring Deflectometry Mode |
| 해상도 | 20M, 4512 × 4512 px |
| 주요 목적 | 2D/2.5D 다중 이미지 기반 표면 결함 검출 |
| 개발 환경 | Windows 7/8/10/11, C/C++/C# SDK 지원 |
※ 제품 사양은 제조사 자료 기준이며, 실제 적용 가능성은 샘플 평가와 현장 조건 검토가 필요합니다.
어떤 검사에 DH200 2.5D 가 적합한가?
그림 3. 검사 항목별 DH200 2.5D 적합도 개념 비교
DH200 2.5D 는 높이·단차를 수치로 정밀 측정하는 목적보다는 표면 결함을 안정적으로 드러내는 목적에 적합합니다. 즉, “치수를 몇 μm 로 측정할 것인가”보다 “결함이 잘 보이도록 만들 것인가”가 핵심인 검사에서 효과적입니다.
다음과 같은 경우에는 일반 2D 카메라보다 2.5D 카메라 적용을 우선 검토할 수 있습니다.
- 스크래치와 표면 패턴이 유사하게 보이는 경우
- 오염, 유분, 얼룩과 실제 결함을 분리해야 하는 경우
- 반사광 또는 그림자 때문에 결함 위치가 불안정하게 보이는 경우
- AI 모델 학습 시 결함보다 배경 질감이 더 강하게 학습되는 경우
자동차 QC/QA 에서의 적용 포인트
그림 4. DH200 적용이 유리한 표면 결함 검사
자동차 및 배터리 분야에서는 금속, 코팅, 도장, 용접, 플라스틱 등 다양한 표면 재질이 동시에 존재합니다. 이 표면들은 조명 조건에 민감하고, 반사와 질감이 결함 판단을 방해하 경우가 많습니다.
예를 들어 EV 배터리 상단 커버 용접부에서는 용접 누락, 피트, 블로홀, 슬래그와 같은 결함을 확인해야 합니다. 금속/엔진 부품에서는 오일 얼룩, 표면 질감, 미세 스크래치가 동시에 나타날 수 있습니다. 고광택 도장면에서는 반사 간섭 속에서 요철, 오렌지필, 스크래치를 분리해야 합니다.
DH200 데이터는 AI 검사 자동화의 입력 품질을 높입니다
그림 5. DH200 데이터가 AI 검사로 연결되는 구조
AI 검사 시스템에서 중요한 것은 모델 자체만이 아닙니다. 결함이 이미지에 명확히 표현되어야 AI 가 정상과 불량의 차이를 안정적으로 학습할 수 있습니다. DH200 의 다중 채널 이미지는 결함 특징을 다양하게 표현하므로, 검사 목적에 맞는 채널을 선택하거나 조합해 AI 입력 데이터로 사용할 수 있습니다.
실제 시스템에서는 DH200 촬영 데이터가 AI 모델 분석으로 이어지고, 이후 OK/NG 판정, 결함 위치 저장, 결함 유형 분류, PLC·로봇·MES·DB 연동으로 확장됩니다. 즉, 2.5D 카메라는 단순 촬영 장비가 아니라 AI 품질검사 자동화를 위한 데이터 입력 장치로 보는 것이 적절합니다.
마무리: 2.5D 는 “결함을 보이게 하는 기술”입니다
DH200 Photometric Stereo 2.5D 카메라는 기존 2D 이미지에서 불안정하게 보이던 표면 결함을 더 명확하게 드러내기 위한 검사 장비입니다. 특히 스크래치, 오염, 요철, 찍힘, 반사 간섭처럼 조명과 표면 상태에 민감한 결함 검출에 적합합니다.
2.5D 카메라의 가치는 단순히 이미지를 예쁘게 만드는 데 있지 않습니다. 결함 정보가 잘 담긴 데이터를 만들고, 그 데이터를 통해 AI 모델이 더 안정적으로 판단할 수 있도록 만드는 데 있습니다. 다음 3 회차에서는 높이와 형상을 정량적으로 측정하는 3D 구조광 카메라, 특히 SQ081043 4 방향 구조광 3D 센서를 중심으로 살펴보겠습니다.