저는 20년 넘게 이미지 측정 업계에 종사해 왔으며, 검사 과정에서 다양한 종류의 측정물과 예상치 못한 "현상"을 접해 왔습니다. 한 가지 흔한 문제는 측정물 표면이 비교적 거칠거나 특수 코팅이 되어 있을 때 이미지 측정기의 엣지 인식이 불안정해지고 측정 결과에 뚜렷한 편차가 발생한다는 것입니다. 이는 특정 제조업체의 장비 문제가 아니라 광학 원리와 재료 특성의 결과입니다.

이상적으로는 이미지에서 작업물의 가장자리가 선명한 회색조 변화로 나타나야 합니다. 즉, 밝은 부분에서 어두운 부분으로, 또는 어두운 부분에서 밝은 부분으로 뚜렷한 그라데이션을 형성해야 합니다. 이를 통해 소프트웨어의 가장자리 감지 알고리즘이 안정적인 신호를 포착하고 경계를 정확하게 추출할 수 있습니다. 하지만 현실은 이상과는 거리가 먼 경우가 많습니다. 예를 들어, 알루미늄 부품을 샌드블라스팅할 때 표면은 작고 불규칙적인 요철로 채워집니다. 입사광은 확산 산란을 겪으면서 카메라에 보이는 회색조 분포가 혼란스러워집니다. 밝은 부분과 어두운 부분이 번갈아 나타나고 곡선이 심하게 변동합니다. 원래는 선명한 "경계선"이어야 했던 것이 불안정한 회색조 프로파일로 변합니다.

표면에 산화막이 있는 정밀 금형 부품을 검사했던 적이 생각납니다. 반사율이 영역별로 크게 달랐습니다. 어떤 영역은 지나치게 밝게 보였고, 어떤 영역은 매우 어둡게 보였습니다. 그 결과, 가장자리 전환이 깨지고, 경사도가 불안정해졌으며, 추출된 경계가 흐릿해지거나 심지어 깨졌습니다. 당시 고객은 장비 정확도가 부족해서 그런 줄 알고 당황했지만, 근본적인 원인은 복잡한 표면 반사였습니다.

거친 표면으로 인해 발생하는 또 다른 문제는 소음입니다. 저는 자동차 부품 공장에서 샌드블라스팅된 주물을 검사하는 일을 도운 적이 있습니다. 이미지를 확대해 보니 밝은 반점과 거친 무늬가 가득했습니다. 알고리즘이 여러 반점을 모서리 점으로 잘못 처리하여 수십 미크론의 측정 편차를 초래했습니다. 정밀 부품의 경우 이러한 오류는 절대 용납될 수 없습니다.

금속 코팅을 추가하면 상황은 더욱 복잡해집니다. 코팅은 미세 반사를 유발하여 인접 픽셀 간에 뚜렷한 밝기 차이를 발생시킵니다. 그러면 이미지는 작고 밝은 점과 어두운 점으로 가득 차게 됩니다. 이러한 간섭 신호는 실제 경계선과 섞여 소프트웨어가 실제 경계선을 파악하기 어렵게 만듭니다. 종종 시스템은 간격을 감지하지 못하거나 "가짜 경계선"을 생성합니다.

스마트폰 프레임에서도 이런 현상을 겪었던 기억이 납니다. 양극 산화 처리된 표면은 이미지에 미세한 반사점을 여러 개 만들어냈습니다. 소프트웨어는 이를 가장자리의 일부로 해석했고, 계산된 길이는 실제 치수보다 훨씬 컸습니다. 이 사례를 통해 노이즈 간섭이 많은 사람들이 생각하는 것보다 측정 정확도에 훨씬 더 큰 악영향을 미친다는 것을 깨달았습니다.

이 분야에서 20년 넘게 활동하면서 저는 한 가지 사실을 깨달았습니다. 거친 표면과 특수 코팅의 가장 큰 어려움은 장비의 품질이 아니라 광학 이미징 자체의 한계라는 것입니다. 불균일한 회색조 분포는 에지 신호를 불안정하게 만들고, 노이즈 간섭은 알고리즘을 "혼란스럽게" 만듭니다. 이것이 인식률이 떨어지는 진짜 이유입니다. 이러한 상황에 직면했을 때 단순히 장비 탓만 할 수는 없습니다. 조명 설계, 재료 특성, 그리고 소프트웨어 처리라는 세 가지 측면에서 해결책을 찾아야 합니다. 이러한 원리를 이해해야만 이미지 측정 장비의 성능을 최대한 끌어낼 수 있습니다.