고속 Area scan Color 카메라의 Real-time Bayer conversion을 위한

FPGA 솔루션

 

 

Bayer color filter

 

 

 

Falcon2 Color 4M, Falcon2 Color 8M, Falcon2 Color 12M 카메라 시리즈 및 Condor Color 25M 카메라 등의 고속 고해상도 Area scan 카메라의 경우, Bayer color filter ●●●를 이용하여 color를 구현합니다. Bayer color filter ●●●는 이미지 센서의 사각형 그리드에서 RGB 컬 러 필터를 배열하는 Color Filter Array(CFA)입니다.

 

 

Color conversion

 

 

 

Bayer color filter ●●●를 사용하면, 각 픽셀은 R, G, B 등 3개 색상 중 1개의 정보만을 가지기 때문에 full-color 이미지를 얻기 위해서는 나머지 2개의 색상 정보를 추출하여 한 픽셀에 대해 “full” RGB 데이터가 필요합니다. 이를 Color conversion 또는 Color interpolation이라고도 합니다. 이것은 인접 픽셀의 데이터를 이용하여 Average, Bi-linear, Adaptive 등 여러 알고리즘을 이용해 카메라 내부 또는 외부의 PC 또는 프레임 그래버를 통해 구현됩니다.

 

 

Falcon2 Color 카메라 또는 Condor Color 카메라와 같이 높은 Bandwidth의 카메라들은 Camera link 인터페이스의 Bandwidth를 모두 활용한 속도를 제공하기 위해 카메라 외부에서의 Color conversion 방식을 선택해야만 합니다. 이 경우, Color conversion이 수행되어야 하는 데이터의 throughput은 monochrome 카메라 출력의 3배(RGB)가 되므로 PC에서 실행되면 CPU에 심각한 부하가 걸립니다.

 

 

Color conversion 작업을 할 때 필요한 데이터 throughput (Falcon2 및 Condor Color 카메라)

Falcon2 Color 12M 58fps → 12M x 58 x 3 = 2,088MByte

Condor Color 25M 30fps → 25M x 30 x 3 = 2,250MByte

 

 

위와 같이 방대한 데이터 throughput이 발생하기 때문에 PC에서의 Color conversion 수행은 CPU에 심각한 부하를 주게 됩니다. 이로 인한 delay로 인해 카메라의 최고 속도 구현을 할 수 없습니다.

 

 

고속 컬러 영상 실시간 변환 모듈

FPGA 보드에서의 고속 Bi-Linear Bayer conversion 데모

다음은 Condor Area scan Color 카메라를 사용하여 CPU 및 FPGA에 의한 CPU 점유율을 비교한 자료입니다.

 

 

 

(Condor Area scan Color 카메라를 사용한 비교)

 

 

CPU에 의한 프로세싱은 약 75%의 CPU 점유율을 보이는 반면, FPGA를 이용한 하드웨어 가속으로는 CPU 점유율이 0%입니다. 즉, FPGA를 이용한 하드웨어 가속 방법을 사용하면 카메라의 속도를 모두 이용할 수 있는 Real-time Bayer conversion을 할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

현재 출시된 Falcon2 Color 카메라 및 Condor Color 25M 카메라와 같은 High end Area scan 카메라 제품군의 Real-time Color conversion을 지원 할 수 있는 3GB In/Out FPGA를 장착한 프레임 그래버로는 Radient eCL 제품이 있으며 이에 대한 자세한 정보를 아래 링크를 클릭하면 확인 하실 수 있습니다.

 

 

또한, 앤비젼에서는 Real-time Color conversion을 위한 FPGA 프로그래밍을 지원해 드립니다.

 

 

 

(CPU 및 FPGA를 사용한 color conversion의 CPU 사용률 비교)

* 단, 전체 구현 속도는 호스트 전송 인터페이스인 PCIe x8에 의해 제한됩니다.

 

 

Average 2x2 vs Bi-linear vs Radient 촬영 이미지 비교

 

 

 

(Edge의 zipper와 같은 계단 형상 개선 및 전체적인 edge가 뚜렷해지는 효과)

 

 

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