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로봇 팔 손목 카메라로 활용하기 좋은 9종 깊이 카메라 비교 산업용 로봇이나 협동로봇을 활용한 자동화 공정이 늘어남에 따라, 3D 시각 센서를 통해 정확하고 유연한 작업을 수행하는 수요가 커지고 있습니다. 특히, 로봇 팔 말단(End-Effector)에 직접 카메라를 장착하는 “손목 카메라(Wrist Camera)” 방식은 픽앤플레이스, 정밀 검수, 조립, 머신비전 등 다양한 분야에서 활용도가 높습니다.본 포스팅에서는 인텔 RealSense 시리즈(D405, D415, D435, D455, SR305, L515), Azure Kinect, OAK-D-Lite, ZED Mini까지 총 9종 깊이 카메라를 간단히 비교해 보겠습니다. 각각의 카메라는 센서 방식, FOV, 무게, 동작 거리 등에서 차이가 있으므로, 로봇 팔에 최적화된 카메라를 선택할 때 도움이 되길 바랍.. 2025. 2. 2.
Project Digits - nvidia ai super compurer NVIDIA Project DIGITS는 고성능 Grace Blackwell Superchip 기반의 소형 폼 팩터 장치로, 주로 데이터센터급 AI 연구 및 대규모 모델 학습을 목적으로 합니다. 다음은 Project DIGITS의 주요 활용 방안을 정리한 내용입니다.1. 대규모 AI 모델 학습200B 매개변수를 가진 대규모 언어 모델(LLM) 또는 딥러닝 모델 학습.모델 프로토타이핑과 미세 조정(fine-tuning).다양한 AI 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)와 통합하여 고성능 AI 작업 수행.GPU와 CPU 간 고속 통신을 활용한 대용량 데이터 처리.활용 사례:ChatGPT, Bard, Claude 같은 초대규모 언어 모델 개발 및 테스트.컴퓨터 비전 모델(예: ViT, Swin .. 2025. 1. 14.
Pytorch 스터디 PyTorch 학습 목차PyTorch 기본 개념1.1 Tensor1.2 Autograd1.3 Dataset and DataLoader신경망 모델 구축 및 훈련2.1 신경망 모델 정의 (nn.Module)2.2 손실 함수 (Loss Function)2.3 옵티마이저 (Optimizer)2.4 훈련 루프 (Training Loop)이미지 분류 모델 훈련 실습3.1 CIFAR-10 데이터셋 로드3.2 CNN 모델 정의3.3 모델 훈련3.4 모델 평가이제 위 목차에 따라 "1. PyTorch 기본 개념"부터 진행하겠습니다.1. PyTorch 기본 개념1.1 Tensor정의: Tensor는 PyTorch의 가장 핵심적인 데이터 구조로, 다차원 배열을 나타냅니다. NumPy의 ndarray와 유사하지만, GPU를 .. 2025. 1. 3.
Jetson Orin Nano Jetson Orin Nano 특징 요약AI 성능 - 최대 67 Sparse TOPS, 실시간 추론 처리 최적화.저전력 - 15W 소비 전력, 배터리 기반 시스템에 적합.소형 크기 - 100mm x 80mm, 이동성과 공간 활용에 유리.고속 메모리 - 8GB LPDDR5, 102GB/s 대역폭으로 영상 처리 지원.AI 프레임워크 지원 - CUDA, TensorRT, DeepStream 활용 가능.다양한 입력 지원 - MIPI CSI, USB 3.2, GigE Vision 호환.엣지 컴퓨팅 특화 - 인터넷 없이 독립적 AI 분석 가능.비용 효율 - 약 $249, 저렴한 초기 비용.적합 용도: 실시간 결함 검출, 드론, 로봇 비전, IoT 시스템.주요내용 : https://www.nvidia.com/en-u.. 2024. 12. 24.

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