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머신비전 카메라 SNR(Signal to Noise)


SNR 이란?

SNR이란 Signal to Noise의 약자로 신호대잡음비 입니다.

SNR은 수신된 신호에 잡음이 얼마나 섞여 있는가를 비율로 나타낸 것으로 이미지의 품질에 큰 영향을 끼치는 요소 입니다. SNR이 높을수록 센서의 성능이 좋다고 말할 수 있습니다.

예를 들어 같은 두개의 다른 센서의 카메라 A와 B로 같은 환경에서 같은 시료를 촬영했다고 가정합니다.

이미지의 평균 밝기(Grey Value)가 200DN인 A 센서와 평균 밝기(Grey Value)가 100DN인 B 센서를 비교했을 때 감도가 더 좋게 나온 A 카메라가 더 좋다고 생각 할 수 있지만 노이즈가 A가 심하게 나온다면 A카메라가 더 좋다고 말할 수 없습니다. 반대로 두 카메라가 노이즈가 같지만 GV값이 다르면, 두 센서의 성능이 같다고 말할 수 없습니다.

이처럼 센서의 품질 평가는 노이즈나 밝기 만으로는 비교할 수 없고 노이즈와 밝기의 조합 즉, SNR로 평가 할 수 있습니다. 보통 SNR은 제품의 데이터 시트를 보시면 표기가 되어있으며, SNR이 높을수록 성능이 좋습니다.

위는 두 카메라의 데이터 시트를 비교한 것입니다. 좌측 카메라의 SNR은 43.dB, 우측 카메라의 SNR은 41dB로 우측보다 좌측카메라의 SNR이 더 우수한 것을 볼 수 있습니다.

SNR이 높을 시 장점은 저조도의 환경에서도 이미지 품질이 좋아지며 노이즈가 없는 깨끗한 이미지를 얻을 수 있고, 더 정확한 검사가 가능합니다.

반대로 SNR이 낮다면 노이즈가 심해져 이미지의 품질이 떨어지며 노이즈로 인한 오검이 발생 할 수 있는 문제점이 있습니다.

SNR은 조리개나 노출시간을 조절하여 빛의 입사량을 늘리거나, 조명의 광량을 올리는 등 신호의 세기를 늘리면 높일 수 있습니다.

반대로 조명이 균일하지 못하거나 센서의 온도가 높아지면 노이즈가 증가하며 SNR이 줄어들 수 있습니다.

SNR을 구하는 공식은 아래와 같습니다.

참고로 DN은 디지털 이미지의 밝기 또는 색상 정보를 표현하는 값입니다.

참고로 DN은 디지털 이미지의 밝기 또는 색상 정보를 표현하는 값입니다.

위 그래프를 해석해 보겠습니다.

X축 : 입력되는 빛의 양

Y축 : 센서에서 측정된 신호 값

입니다. Noise Floor(잡은 바닥)은 센서의 최소 잡음 수준을 의미고 Total Noise(총 잡음)은 렌즈와 기타 요인까지 포함한 전체 잡음 수준입니다.

SNR은 특정 빛의 강도에서 신호와 잡음의 비율을 의미하기 때문에 Total Noise(총 잡음)을 기준으로 시작하여 빛의 강도에 따라 증가합니다.

반면에 Dynamic Range는 센서가 감지할 수 있는 최저 신호 수준부터 최고 신호 수준까지의 범위를 의미합니다.

그래프에서 SNR이 1인 지점은 신호와 잡음이 동일한 수준으로 잡음 속에서 신호를 구별할 수 없습니다.

SNR이 1인 지점은 센서가 신호를 감지할 수 있는 최소한의 빛 강도를 결정하는 기준이 되며, “신호 감지 한계”라고도 표현합니다.

그럼 실제 이미지를 촬영하여 SNR을 구해보도록 하겠습니다. 보통 SNR의 계산 대상은 신호가 평균값이고 노이즈는 픽셀 간의 표준편차에 해당합니다. 즉, 노이즈가 심하다는 것은 평균 GV (Grey Value) 값과 픽셀의 GV (Grey Value) 값 편차가 심하다 라고 할 수 있습니다.

표준편차 구하는 방법은 아래 공식을 참고하세요.

SNR 구하는 방법

일정한 GV를 가진 시료를 촬영합니다.(좌측 이미지) “Image J”를 이용하여 이미지의 GV평균 값과 표준편차를 확인할 수 있습니다.

평균값과 표준편차의 값을 공식에 대입하여 계산합니다. (해당 계산은 8비트 이미지로 계산되었습니다.)

copyright by Camila

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