프레임률 그 이상의 이벤트 기반 카메라
이벤트 기반 센서 기술이 적용된 카메라
빠른 움직임을 정확하게 기록하고 분석하는 것은 어려운 일입니다. 센서 해상도가 높고 프레임률이 빠른 고속 카메라는 상세한 정보를 제공하지만, 많은 양의 데이터를 저장, 전송 및 처리해야 합니다. 또한 많은 비용을 들여 필터링해야 하는 관련 없는 정적 정보가 대량으로 포함되어 있습니다. 프레임률이 낮은 경우 데이터 양이 줄어들지만 모션 블러가 발생하거나 디테일이 부족해집니다. 따라서 기존 (이미지 기반) 카메라를 사용하는 솔루션은 종종 품질 저하로 인한 영향을 받습니다. 그러나 움직임 정보는 완전히 다른 방식을 통해 훨씬 적은 양의 데이터로도 더 효율적으로 기록할 수 있습니다!
특히 자연과 인간의 뇌에서 영감을 받은 새로운 센서 기술은 바로 이러한 접근 방식을 추구합니다. 이 기술은 중복되는 이미지 정보를 대량으로 생성하는 대신 실제로 변화하는 것에만 집중합니다. 그 결과, 데이터 양을 대폭 줄이면서 고정밀 움직임 정보를 얻을 수 있습니다. 이는 특히 속도와 효율성이 중요한 애플리케이션에서 완전히 새로운 가능성을 열어줍니다. 이 획기적인 혁신은 바로 “이벤트 기반 비전 센서”, 줄여서 EVS입니다.
획기적인 센서 기술
이벤트 기반 이미징은뉴로모픽 센서 기술이라고도 하며, 이는 인간의 신경계와 유사한 방식으로 정보를 처리하는 기능을 갖춘 센서를 말합니다. 이를 위해서는 우리 뇌의 진화적 이점이 단순히 눈의 광수용체에서 나오는 지속적인 빛 자극에서 나오는 엄청난 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다는 것만이 아니라는 사실을 알아야 합니다. 밝기, 대비, 움직임의 차이와 같은 변화에 반응하는 능력은 매우 중요하지만, 균일한 자극은 대부분 무시됩니다. 즉, 주변의 모든 정적인 디테일을 지속적으로 다시 포착하는 대신 주로 장면의 움직임에 집중합니다. 이를 통해 우리의 뇌는 방대한 양의 불필요한 데이터 없이 관련 정보를 빠르게 처리할 수 있습니다.
이러한 능력을 재현하기 위해 Prophesee는 Sony와 협력하여 변화만을 감지하고 기록하는 특수 픽셀 전자 장치를 개발했습니다. 픽셀 값의 대비가 특정 임계값 이상으로 변경되면 소위 “변경 이벤트”가 트리거됩니다. 각 픽셀은 인접 픽셀과 독립적으로 실시간 작동합니다. 즉, 고정된 시간 간격에 구속되지 않습니다(프레임률 참조). 두 픽셀 이벤트 사이의 최소 시간 간격은 이 센서의 중요한 속성이며 “시간 해상도”라고 합니다. Sony는 IMX636 센서의 경우 이를 1마이크로초로 지정합니다. 이를 통해 움직임을 초고속으로 거의 “끊김 없이” 스캔할 수 있습니다. 이미지 기반 센서로 이러한 빠른 변화 속도를 구현하려면 10,000 fps 이상의 프레임률이 필요합니다!
이미지가 아닌 변화에만 집중
이미지 기반 센서는 항상 전체 센서 표면의 전체 데이터를 일정한 간격으로 전송하는 반면, 이벤트 기반 카메라는 같은 시간 동안 매우 적은 양의 데이터만 생성하는 경우가 많습니다. 즉, 애플리케이션 개발자는 빠른 속도의 이벤트를 정확하게 캡처하기 위해 높은 프레임률과 대량의 중복 데이터 사이에서 타협할 필요가 없습니다. EVS 카메라에서 생성되는 데이터의 양은 시야의 활동에 따라 달라지고 장면 조건이 변경되면 자동으로 조정되기 때문입니다. EVS 픽셀은 프레임률이 고정된 이미지 기반 센서와 달리 시야에 변화가 발생할 때만 정보를 전송하고 데이터 트래픽을 생성합니다.
모션 블러 없는 선명함
기존 센서는 기술 특성상 빠르게 움직일 때 모션 블러가 발생할 수 있습니다. 노출되는 동안 대비 경계(예: 물체 가장자리로 인해)가 인접한 여러 픽셀을 가로질러 이동할 때 발생합니다. 각 픽셀은 움직이는 물체의 다른 위치에서 빛을 포착합니다. 움직임이 빠르거나 노출 시간이 길수록 왜곡 없이 선명한 이미지를 얻기가 더 어려워집니다. 반면, EVS 픽셀은 입사광을 지속적으로 분석하여 빛의 양이 증가하거나 감소한 것만 비교기에 등록합니다. 설정된 임계값을 초과하면 약 1마이크로초의 시간 정확도로 켜짐 또는 꺼짐 변경 이벤트를 생성합니다. 아무리 빠른 움직임도 EVS 기술을 사용하여 픽셀 단위로 스캔합니다. 이렇게 하면 모션 블러 없이 모션 경로를 설명하는 독립적인 픽셀 이벤트의 고해상도 시퀀스(스트림)가 생성됩니다.
이미지 기반 카메라와 이벤트 기반 카메라의 데이터 비교
이미지 기반 카메라 |
이벤트 기반 카메라 |
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데이터 |
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추가 정보 |
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데이터 볼륨 |
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적은 데이터 - 더 효율적인 정보
EVS(이벤트 기반 비전 센서) 카메라의 기본 출력 데이터는 픽셀 위치(X/Y), 이벤트의 ON/OFF 극성, 타임스탬프(T)로 구성되어 있으며, 변화 이벤트의 스트림이 매우 간결하고 효율적입니다. 하지만 이는 전통적인 이미지 형태를 제공하지 않기 때문에 기계나 알고리즘이 처리하기에는 이상적이지만, 인간이 직관적으로 이해하거나 직접 사용하는 데에는 덜 직관적입니다. 결과 스트림을 이미지로 시각화하고자 할 때, 이는 엣지 감지(edge detection) 후의 2D 카메라 이미지와 유사한 형태로 나타납니다. 그 이유는 움직임 중 대비의 변화는 고르게 비춰진 표면에서는 눈에 잘 띄지 않고 객체의 경계(edge)에서 더 두드러지기 때문입니다.
관련성이 높은, 따라서 훨씬 적은 양의 데이터만 기록되므로 저장 공간에 대한 요구와 프로세싱 수고를 덜 수 있습니다. 또한 이벤트 정보는 이미 움직임 패턴과 방향 인식을 지원합니다. 기록된 이벤트 사이의 시간 간격을 이용해 많은 수의 이미지를 처리할 필요 없이 픽셀이나 물체가 움직이는 속도를 직접 계산할 수 있어 불필요한 정적 배경 데이터에서 관련 정보를 분리하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터의 양이 적기 때문에 많은 프로세스를 거의 실시간으로 분석할 수 있습니다. 멀티 카메라 시스템은 구현이 훨씬 수월하며, 필요한 기술적 노력도 훨씬 적습니다. 호스트 PC의 이미지 프로세싱 성능과 케이블, 전원 공급 장치 등의 구성 장치를 더 작고 비용 효율적 설계 가능합니다.
정보로서의 시간
마이크로초 단위의 정밀한 타임스탬프와 각 개별 픽셀 이벤트의 위치를 기반으로 완전히 새로운 애플리케이션의 가능성이 열립니다. 변화 이벤트는 이미 그 자체로도 가치 있는 정보를 담고 있으며, 이로부터 더 많은 중요한 정보를 도출할 수 있습니다. 고정된 프레임률을 가진 기존 카메라는 샘플링 속도가 일정하기 때문에 이러한 데이터를 캡처할 수 없고, 출력 형식상 많은 양의 중복 데이터가 손실됩니다.
이벤트 데이터를 사용해 슬로 모션 영상을 생성하는 것도 매우 흥미로운 분석 방법입니다. 캡처된 픽셀 이벤트를 시간 그리드에 누적하고 이를 통해 완전한 센서 이미지를 생성함으로써, 노출 시간을 가변적으로 조정할 수 있는 슬로 모션 영상이 만들어집니다. 재생 속도는 선택된 누적 시간 및 디스플레이 프레임률에 따라 가변적으로 유지됩니다. 실시간(이벤트당 프레임 하나의 슈퍼 슬로 모션)부터 실제 이동 속도(약 33ms당 프레임1개)와 정지 이미지까지 다양하게 조절할 수 있습니다. 모든 이벤트를 시간 기준으로 누적하면, 전체 움직임의 이력이 시각화됩니다.
속도 및 방향 정보 또한 정확하고 수치적으로 분석할 수 있어 복잡한 이미지 프로세싱이 더 이상 필요하지 않습니다. 반면, 3D 시각화로 특정 시간 범위에 걸쳐 여러 픽셀 이벤트의 위치와 시간을 누적하면 동작 경로의 질적 표현이 결과로 나타납니다. 이 방법은 예를 들어 유체 및 기체의 고정밀 흐름 분석(flow analysis)에 활용되어, 어떻게 그리고 어떤 경로로 객체들이 시간 영역 내에서 이동하는지를 이해하는 데 도움이 됩니다.
"1000Hz의 매우 높은 프레임 속도를 요구하는 흐름 시각화와 같은 응용 분야에서는, 이미지 기반 카메라를 사용하는 구현 방식이 매우 복잡하고 비용도 많이 듭니다. 그렇지만 이벤트 기반 카메라 기술로 10,000 fps 이상의 프레임률을 구현할 수 있습니다. 데이터 양이 대폭 줄어들었기 때문에, 표준 USB 같은 일반 PC 인터페이스만으로도 데이터 전송이 가능합니다. 이러한 점 덕분에 이 혁신적인 카메라 기술은 소규모 교육 및 연구 기관에도 특히 매력적인 선택지가 됩니다."
이벤트 기반 흐름 시각화에 대한 더 많은 정보는 애플리케이션 스토리에서 확인할 수 있습니다: 사례 연구 "변경 감지를 통한 흐름 분석"
새로운 데이터, 새로운 처리 방식
이러한 새로운 센서 정보를 제대로 활용하려면, 개발자들은 기존의 주기적인 이미지 기반 처리 방식과는 다른 접근이 필요합니다. 물론 여러 이벤트 데이터를 기존 프레임으로 묶어서 일정한 프레임률로 기존 이미지처럼 처리하는 것도 가능합니다 하지만 이 방법은 데이터 동적 특성을 제대로 활용하지 못하기 때문에 반드시 최적이라고 할 수는 없습니다. 예를 들어, 빠른 움직임을 위한 높은 시간 정밀도, 에너지 소비를 낮출 수 있는 적은 데이터의 효율적인 처리 등의 이점을 살리지 못하는 것입니다. 이벤트 데이터에서 패턴, 움직임, 시간, 구조 등을 빠르고 효율적으로 추출하고 처리하려면, 그에 적절한 기능, 도구, 알고리즘이 필요합니다. 현재까지 알려진 표준vision framework(이미지 기반)에는 이러한 기능이 제공되지 않고 있습니다.
그러나 이 새로운 센서 기술의 제조사인 Prophesee와 Sony는 이에 맞는 적절한 처리 방식을 개발하여, 소프트웨어 개발 키트 Metavision SDK에서 유용한 기능을 상세한 문서와 다양한 샘플과 함께 제공하고 있습니다. 사용자는 이 혁신적인 기술을 바로 시작하고 활용할 수 있습니다.
IDS의 EVS 카메라 의"uEye XCP-E”를 사용하기 위해서는 호스트 PC에 IDS HAL 플러그인만 설치하면 됩니다. 이후 카메라는 Prophesee의 Metavision SDK에서 바로 사용할 수 있습니다. 사용 방법 영상 보기:
품질 보증 애플리케이션을 위한 실시간 고정밀 EVS
뉴로모픽 센서의 기능은 품질 보증 및 개선 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 특히 결함 및 오류 감지의 정확성, 속도, 효율성이 요구되는 애플리케이션에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 기계나 공정 모니터링에서 픽셀 단위로 작은 물체나 소재의 변화까지 실시간으로 기록할 수 있는 능력은 매우 큰 가치를 가집니다. 마이크로초 단위의 높은 시간 해상도 덕분에, 진동이나 음향 신호 같은 고주파 움직임도 시각화할 수 있습니다. 이러한 분석은 마모나 오작동 및 고장 등으로 인한 이상 패턴을 조기에 감지할 수 있어, 손상이나 생산 중단을 예방하는 데 큰 도움이 됩니다.
뉴로모픽 센서는 움직임이나 대비만 인식하기 때문에 빛의 변화에 훨씬 덜 민감하므로 조명 조건(예: 반사, 그림자)이 크게 변하는 상황에서 기존 이미지 프로세싱 시스템보다 훨씬 우수한 성능을 보입니다. 따라서 어려운 조건에서의 신속한 결함 감지, 공정 모니터링 또는 검사와 같은 품질 보증 프로세스는 뉴로모픽 센서의 기능을 통해 가능합니다.
EVS – 단순한 트렌드인가, 필수 기술인가
이벤트 기반 센서는 완전한 이미지를 캡처하는 것이 아니라, 시간에 따른 픽셀의 변화를 기록합니다. 그러나 이 데이터를 기반으로 매우 다양한 시각화를 동적으로 구성할 수 있어, 기존 이미지 센서만만으로는 얻기 어려운 풍부한 움직임 정보를 애플리케이션에 제공합니다. 따라서 이 기술의 경쟁이 중요하지 않습니다! 이벤트 기반 센서는 기존의 이미지 기반 카메라나 AI 기반 이미지 프로세싱을 대체하는 것이 아닌, 이를 보완하는 역할을 하기 때문입니다. 이는 움직임을 기록하는 데 있어 새로운 가능성을 열어줍니다. 다양한 애플리케이션에서 단일 센서 유형이나 결과 데이터 형식으로는 충분하지 않은 경우가 있습니다. 그렇기 때문에 요구 사항을 충족시키기 위해서는 다양한 정보를 조합하여 여러 카메라 카테고리를 사용해야 하는 경우가 많습니다. 이벤트 기반 카메라는 빠른 동작 분석, 산업 품질 보증, 로봇 공학, 자율 시스템 전반에 걸쳐 매우 유용한 구성 요소로 주목받고 있습니다.
참고 사항
“IDS는 이미 uEye EVS 카메라 양산을 앞두고 있으며, 가스, 액체, 진동을 분석하는 구체적인 적용 사례를 다수 보유하고 있습니다.”
추가 정보
- 이 프레젠테이션에서는 uEye EVS 카메라의 작동 방식과 적용 분야에 대해 설명합니다: 동영상 보기
- 이를 통해 이벤트 기반 카메라를 빠르고 효율적으로 작동시킬 수 있습니다: 및 동영상 바로가기
- 이벤트 기반 흐름 시각화 예시를 통해 uEye EVS 카메라가 어떻게 사용되는지 확인해 보세요: 사례 연구
- uEye EVS 카메라에 대해 자세히 알아보세요: 카메라 제품군
- 카메라의 기술적 세부 정보: 카메라 찾기에서 선택하기
공학 석사 Heiko Seitz는 2001년부터 IDS에서 근무하고 있습니다. 카메라 소프트웨어 개발자로 수년간 근무한 후, 현재 IDS에서 제품 마케팅 매니저로 기술 커뮤니케이션을 지원하고 있습니다. Heiko Seitz의 경험은 복잡한 기술과 실용적 지식 전달 사이의 간극을 메우며, 기술 문서, 웨비나, 강연 등에서 이를 효과적으로 구현합니다.
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