로봇팔 조립해서 두개 맹길어서유~ 크기 맞춰 보려구 그냥~대충~ 적당한 종이박스에 팔때기 달아봐서 크기를 맞춰봐야쥬~
워매~ 크기가 딱 맞구먼유~ 종이는 박스는 꾸겨지니까유 그까이꺼~ 그냥~대충~ 나무 판때기 잘라서유 몸통이랑 다리 맹길구 눈알이랑 팔이랑 바퀴를 붙여줘유~ 그리고 커피 가지고 와야허니까유 식탁 가서 로봇 크기가 적당한지 대충~ 대보면 되어유~ 로봇 하드웨어 맹그는거 쉽쥬?
필자는 인공지능 개발에 활용이 가능한 Edge TPU 가속모듈인 USB 타입 구글 코랄(Coral) 장치를 구입하고 코랄 공식홈페이에 제시된 예제인 분류모델을 실행해보았습니다. 이미지 파일을 입력받아 분류하는것이라 카메라의 실시간 영상을 입력받아 처리할수 있는 방법이 궁금하였습니다. 검색을 하다 보니 라즈베리파이 3와구글 코랄 USB 장치를 활용하여 Mobilenet-SSD v2로 카메라의 영상에서 사물을 디텍션하고 분류하는 내용을 찿아볼수 있어 실행해보기로 하였습니다.
■ 테스트 장치 환경
영상을 입력받아 발견(Detection)하고 이를 분류(Classification)하기 위해서는 이전 포스트 [2. 구글 코랄(Coral) 환경설정 및 예제 분류 모델 실행해보기.] 에서 활용했던 장치인 Raspberry3 b+ 와 USB 구글 코랄(Coral) 가속기외에 카메라 장치가 추가로 필요했습니다. 필자의 라즈베리파이는 케이스에 조립한 상태라 이번 포스트는 USB 웹캠을 사용하였습니다.
필자가 사용한 장치인 라즈베리파이3 b+, Google Coral Accelerator, Logitech C270 웹캠입니다.
장치를 연결후 USB 장치가 잘 인식되었는지 확인해보기위해 lsusb 명령어를 입력해보았습니다.
> lsusb Bus xxx Device xxx: ID xxxx:xxxx Google Inc. Bus xxx Device xxx: ID xxxx:xxxx Logitech, Inc. Webcam C270
구글 코랄(Coral) 딥러닝 추론 가속기 장치와 로지텍(Logitech) C270 웹캠 장치가 정상적으로 인식된것을 확인할수 있었습니다.
■ 실행코드 및 Open CV 설치
필자가 참조한 일본어 사이트의 포스트는 파이선 코드를 명세하고 있었습니다. 해당코드를 직접 편집기에 작성하여 py 파일을 생성하였습니다. 모델과 라벨파일은 예제 분류모델을 실행할때 다운받은것을 활용하면되었기 때문에 파이썬 실행 파일만 생성하면 실행이 가능하였습니다. 파일의 생성 순서는 다음과 같습니다.
> cd /home/pi/python-tflite-source/edgetpu/demo > nano MobileNet-SSD-TPU-async.py
iii. ctrl + o 키를 눌러 저장한후 ctrl + x 키를 눌러 편집기를 종료합니다..
실행해 보려고 하니 에러를 출력하는군요 MobileNet-SSD-TPU-async.py 파일의 코드를 확인해보니 import cv2 라인을 포함하고 있었습니다. 라즈베리안의 pythone3 에서 openCV를 사용하기위해 openCV를 빌드해보았으나 너무 오래걸리는 관계로 AI Robots KR 커뮤니티 카카오톡 오픈채팅방의 Gygy님께서 알려주신 링크인 [라즈베리파이 OpenCV 설치(빌드 없이 설치파일로)] 포스트의 내용을 참고 하여 OpenCV를 설치하였습니다.
■ 실행해보기 및 결과
OpenCV 설치가 완료 되었으니 실행을 해보기로 했습니다. 파이썬 코드만 작성하였기 때문에 모델과 라벨 파일을 지정해야 합니다. 참고한 일본어사이트에는 실행 명령어를 제시하고 있지 않는군요 일본어 사이트 포스트 제목에 MS-COCO라는 문구가 존재하네요 Edge TPU런타임의 디렉토리를 살펴보니 지정할수 있는 모델과 라벨 파일이 존재하고 있어 이것을 사용하기로 하고 명령어를 입력하였습니다.
> cd /home/pi/python-tflite-source/edgetpu/ > python3 demo/MobileNet-SSD-TPU-async.py --model test_data/mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite --label test_data/coco_labels.txt
위의 명령를 실행시켜보니 C270 카메라로 받은 영상이 정상적으로 디텍팅 되고 분류가 수행되는군요 (필자는 98% 사람으로 인식되는군요 그럼.... 나머지 2%는.....?????? ^^ ) 포스트의 사진에 표시된 플레이백 프레임과 디텍션 프레임은 참고한 사이트의 수치보다 낮은 수치가 나오고 있지만 라즈베리파이가 장시간 opencv 를 빌드하느라 발열로 인하여 성능이 떨어진 상태에서 실행한것을 촬영한것이라 낮게 나온것 같네요 다음날 다시 실행해보니 꽤 올라간 프레임 수치가 나오는것을 확인할수 있었습니다.
아쉽게도 필자가 보유하고 있는 SBC(Single Board Compuer)들은 모두 armv7아키텍쳐의 프로세서가 탑재된것이라 가지고 있는SBC는 사용을 할수가 없었습니다. 하지만 리눅스 박스로 사용하고있는 저전력 컴퓨터는 구형이기는 하지만 Atom330과 E350프로세서를 탑재하고 있기때문에 X86_64환경을 충족하고 있었습니다. 일단 예제를 실행 시켜보기위해 Edge TPU 런타임 설치 및 예제 실행 명령어를 입력해보니 Illegal instruction 에러가 출력되고 (E350의 데비안에서는 Illegal instruction (core dumped)라고 출력되는군요) 실행이 되지 않았습니다.
검색을해보니 텐서플로우 1.6 이상버전 부터는 CPU의 AVX명렁어가 사용되도록 빌드되어 CPU가 AVX를 지원하지 않을경우 Illegal instruction (core dumped) 에러를 띄운다는 내용을 찾을수 있었습니다. 정확히는 모르지만 edge TPU 런타임의 경우도 같은이유가 아닐까라는 추측하고 하고 명령어를 입력해 확인해보았습니다.
> grep avx /proc/cpuinfo
확인을 위해 위의 명령를 입력해보니atom330, E350 둘다 아무내용이도 출력되지 않는 것으로 보아 필자의 리눅스박스는 avx 명령어는 지원하지 않는 프로세서를 사용하고 있는 것이네요. 불필요한 삽질을 피하기 위해armv8 환경이 지원되는 프로세서가 탑재된 라즈베리파이3 b+ 모델을 구입하였습니다.
■ Edge TPU 런타임 및 Python 라이브러리 설치
> wget http://storage.googleapis.com/cloud-iot-edge-pretrained-models/edgetpu_api.tar.gz > tar xzf edgetpu_api.tar.gz > cd python-tflite-source > bash ./install.sh
Google Coral EdgeTPU 튜토리얼은 python 3.5버전 이상을 요구하고 있다고 합니다. 라즈베즈베리안의 파이썬3는 3.5버전이 이미 설치되어 있네요 다른 패키지를 설치할 필요 없이 예제 문서에 있는대로 설치 명령어를 입력하였습니다.
라즈베리파이 b+에서는 특별한 경고나 오류 없이 잘설치가 되는것을 볼수 있었습니다. bash ./install.sh 를 입력하면 최대 동작 주파수를 사용할것이냐는 질의가 나오는데 최대 주파수의 동작의 경우 발열이 있다는 내용이 있어 일단은 N 을 선택하여 설치를 진행하였습니다.
ERROR: Failed to retrieve TPU context ERROR: Node number 0 (edgetpu-custom-op) failed to prepare
에러가 출력되는군요 코랄 USB 가속기가 연결되지 않았다는 내용인데 설치하기전에 USB를 연결하고 설치 한것이 문제였나보네요 USB를 뽑았다 다시 연결하여 lsub명령어로 확인해보았더니 설치 스크립트 실행전에 는 Global Unichip Corp. 인식됬던 장치가 Google Inc. 장치로 변경된것을 확인하고 실행 명령어를 다시 입력해 보았습니다.
얼마전 텐서플로우(TenosrFlow) 관련 자료를 인터넷에서 검색하다보니 딥러닝 추론에 사용할수 있는 ASIC 형태의 구글 Edge TPU가 적용된 인공지능 가속모듈인 Coral의 소식을 접하고 조금더 알아보기위해Coral 공식 홈페이지를 방문해보았습니다.
Coral 공식 홈페이지를 방문해 보니 mouser와 seeedstudio사이트를 통해서 Coral 을 구입할수 있는것을 확인할수 있었습니다. 두곳다 해외인데다가 시드스튜디오는 프리오더 버튼이보이네요 예정일은 5월 정도로 표기되어 있었습니다. 마우저 사이트에서는 구매버튼이 활성화 되어있어 구매가 가능한데 예정일이 4월 16일로 표기되어 있어서 물품을 받으려면 시간이 좀 소요될것 이라고 생각하고 하고 주문을 하였습니다.. 주머니 사정을 생각해 SBC 보드타입이 아닌 USB타입을 구매해보았습니다. 주문페이지에는 배송비가 무료로 뜨는군요 배송비 없이 $74.99에 주문을 할수 있었습니다.
<위 - Coral 공식홈페이지, 가운데 - SeeeedStudio 사이트 coral 판매페이지 , 아래 - mouser 사이트 coral 판매페이지>
<박스를 열어봤더니 안에 Coral Accelerator 이라고 적힌 제품 박스가 보였습니다.>
<제품 박스 안에는 안내문, Coral 가속기 본체, USB케이블의 구성품이 들어 있었습니다.>
주문 페이지를 이것저것 눌러보다가 본 내용중에는 발송 예정일이 4월 16일로 표기된부분의 내용이 있어서 시간이 좀 걸릴것이라고 생각했었는데 주문 다음날 DHL KOREA로부터 통관정보를 입력해달라는 알림톡이 전달되었습니다. 운송번호를 추적해보니 주문일에 바로 배송이 시작된것을 확인할수 있었습니다. 주말이 지나고 어제(4월 1일) 제품이 도착했습니다. 목요일날 주문해서 월요일에 받으니 주말을 보내서 그런지 해외주문인데도 불구하고 국내택배로 착각할 정도로 배송이 빠르게 느껴졌습니다.
USB 타입 코랄 가속기 박스의 의 구성품 내용은 안내문, 코랄 가속기본체, USB케이블의 구성품이 들어있었습니다. 의외로 빨리 도착해 놀랍기도 했었지만 출시된지 얼마안된 것이라 그런지 적용사례 및 유저 튜토리얼 등의 자료를 검색하기가 아직은 어려웠습니다. 우선은 코랄 공식홈페이지 Docs 메뉴에서 볼수있는 머신러닝(ML) 예제 모델들을 하나씩 실행해 보면서 가속기의 성능을 체감해 보야야 할것같습니다.
얼마전 부터 24인치모니터가 하나더 필요하다는 생각이 들었습니다. 필자는 IPS패널을 선호해서 알아보던중 한성컴퓨터의 베젤리스 모니터인ULTRON2457Ultra 모델이 눈에 들어왔습니다. 지마켓의 한성컴퓨터 매장 제품들을 보던중에 ULTRON2435V 모니터가 출시기념으로 무결점 모니터를 10,000원 저렴하게 구매할수 있는 이벤트 내용을 제품 상세페이지에서 볼수 있었습니다.
ULTRON 2457Ultra 모델보다 ULTRON 2435V 모델이 20,000원 저렴한데 무결점 옵션을 선택하면 추가되는 10,000원을출시기념으로 추가되지 않고 무결점 옵션을 선택하여 구매할수 있는 이벤트였습니다.
모니터를 하나 구매해야 하는데 가격까지 저렴하게 구매할수 있다는 이벤트 내용은 꽤 매력적으로 다가왔습니다. 문제는 ULTRON 2435V 모델은필자가 선호하는 IPS 패널이 아니고 A-MVA패널이라는 점이 구매 선택을 망설이게 하는 요소였습니다. 모니터추천 내용과 'ULTRON 2435V' 검색어로 리뷰를 검색해보았지만 출시된지 얼마되지 않은 제품이라 많은 내용을 찾을수가 없었습니다. 많은 리뷰는 찾을수 없었지만 가성비모니터라는 내용과 최근 나오는 A-MVA패널들은 잔상도 어지간이 해결되었다는 내용을 검색할수있어서 한번 구매해 보기로 하였습니다.
설날이 얼마남지 않아 연휴후에 모니터를 구매하려했으나 ULTROL 2435V 모델 출시기념 이벤트 내용을 접하고 배송 마감전에 주문해서 설 명절전에 모니터를 받을수 있었습니다.
박스를 개봉해보았더니 모니터, hdmi 케이블, 아답타, 모니터 받침대, 받침대 조임나사, 설명서가 들어있는것을 확인할수 있엇습니다. 모니터는 기존에 사용하는 것들보다 상당히 얇고 가벼웠습니다.
모니터에 전원을 넣고 확인해보았습니다. 모니터를 켜면 한성 로고가 나오는것을 확인 할수 있었습니다. 무결점 옵션을 선택하여 주문 하였지만 다수의 불량화소(데드픽셀)가 존재하는것이 확인되어 교환신청을 하였습니다.
설 명절이 지난후에 택배로 돌려 보낸후 하루 이틀 지나니 접수내역이 확인 되었다는 안내전화와 함께 교환제품 발송안내 문자를 받을수 있었습니다. 금요일인 어제 교환된 제품이 도착해 있었습니다.
교환 제품의 모니터 테스트를 수행해보았습니다. 가리는 좌측 상단 모서리 부분에 가리는 부분이 보여서 설마 또 불량화소 제품일까 걱정했지만 각도를 살짝 바꾸어서 보니 화소들은 정상적으로 잘 보였습니다. 조립상 패널 갭부분 부품으로 인해 생기는 그림자 때문이 아닐까 추측 되었습니다. 정상 제품으로 판단하고 다음 테스트를 진행하였습니다.
교환받은 모니터를 테스트 하며 색상이상, 빛샘, 멍현상, 불량화소등을 천천히 체크해보았지만 이런 걱정되는 현상은 나타나지 않았습니다.
사용해보며 화면 반응속도 색상구현등을 확인해 본결과 꽤 좋은 성능을 발휘하는 것을 확인할수 있었습니다.
'A-MVA 패널' 검색어로 인터넷 검색해 보았을때 잔상이 문제가 있다는 내용과 최근의 나온것들은 잔상이 어지간히 해결되다는 내용이 검색되었는데 사용해보지 않아서 어느정도인지를 정확히 몰랐기 때문에 문제될 정도의 잔상이면 인터넷 검색이나 문서 작성등에 활용할 생각으로 구매를 하였습니다. 이번에 테스트 해보며 확인 해본결과 게이밍모니터로 활용해도 문제없을 만큼 빠른 반응속도를 보여주었습니다.
처음에 받은 제품에 발생한 불량화소로인해 AS로 교환받게 되어 조금 시간이 걸려 모니터를 사용할수 있었지만 덕분에 좀더 꼼꼼하게 체크해보는 계기가 되었습니다. 이번에 테스트하며 확인해본결과 한성컴퓨터 ULTRON 2435V 모델은 현재다른 동급 모델의 모니터와 비교했을때 비싸지 않은가격과 기대했던것보다 좋은 성능을 발휘해주고 있어 좋은 가성비모니터라고 생각되었습니다.
빗썸 api를 통해 수집한 가상화폐 시세 데이터를 활용해서 간단한 API트레이딩봇을 코딩해서 제작 해보았습니다. 처음에 테스트 해볼때는 코드와 파일이 많이 생성되지 않아 해당 소스 파일을 직접 수정해서 실행해보면서 테스트를 진행해도 큰 문제가 없었습니다. 백테스트만 진행하는중 인데도 매수 매도 타이밍을 잡는 것을 실험해 보기위해이것 저것 테스트 해보다보니 서로 다른 알고리즘을 적용한 파일이 자꾸 늘어나네요 프로세스 상태도 체크할 필요성이 느껴져서 컨트롤 프로세스까지 생겨나다보니 파일명만 봐서는 이제는 뭐가 뭔지 모르겠네요. 몇일전에 rm -rf * 명령어를 엉뚱한 곳에서 실행해서 작성 내용 전체를 날려먹는 바람에 삭제된 내용을 복구하느라 애먹었던 기억구 있구 여기서부터는 파일들의 형상과 코드 버전관리가 필요한 시점인것 같네요.
우선 GIT으로 수정 내용을 관리하고 브랜치관리를 통해서 테스트 프로세스 적용하고 시뮬레이션 해보면서 진행 해야겠네요 . ^^
요즘 연일 가상화폐 소식이 이슈가 되고 있군요. 부품함을 뒤져보니 몇년전에 비트코인 채굴기가 궁금해서 AVALON A3255-Q48 ASIC 칩을 이베이에서 조금 구해서 ASIC 비트코인 채굴기 만들어보고 남은 칩이 몇개 보이네요 예전엔 기판을 에칭해서 만들었었지만 이번엔 이 칩을 가지고 ASIC 어레이가 형태가 아닌 필요할때 추가가 가능할수 있도록 모듈형으로 만들수 있지 않을까 하는 생각이 문득 들었습니다.
부품함에 있던 사용하고 남은 AVALON A3255-Q48 채굴기 IC입니다. QFN48 패키지이기 때문에 칩에 다리가 없고 칩뒷면에 패드만 있군요
요즘들어 다시 비트코인이 이슈가 되고 있네요 인터넷 서핑을 하던중에WCX 거래소관한 내용을 검색하게 되었네요 WCX 거래소에서 발행하는 소량의 가상화폐 토큰을 무료지급 한다고 하는군요.
이메일만 있으면 간편하게 가입이 가능하고 50개 WCX 토큰을 준다고 해서 검색된 초대링크를 따라가서 간단히 가입을 하고 확인 메일 링크를 클릭하여 확인 했더니 정말 토큰이 50개 생겼군요.
그리고 자신의 초대링크도 생기네요 보니까 추천된 인원에 따라서 토큰이 추가 지급되는것 같습니다. 일단 조금조금 모아두면 비트코인으로 교환할수 있을거 같아 보이구 또 거래소가 활성화됨에 따라서 가치의 상승을 기대 할수도 있으니 조금씩이라도 지급되는것을 받아두면 좋을것 같습니다.
예제를 수행 해보기 전에 출력되는 파형에 대한 궁금증이 생기게 되어 생체측정 키트에서 출력되는 심전도(ECG), 근전도(EMG) 신호를 오실로스코프로 확인해보기로 하였습니다.
생체측정 키트와 테스트점퍼 케이블 오실로스코프를 준비하였습니다.
실험용 전원이 필요하므로 필자가 실험용 책상 한켠에 설치해둔 SMPS에 연결하였습니다.
생체측정 키트 전원 회로에는 LD1117-5V 레귤레이터가 실장되어 있었습니다.
검색한 데이터 시트에는 6.5~15v를 입력하라고 적혀 있었지만 구성품으로 들어이었던 전원 케이블이 USB-DC잭 타입이었던 관계로 USB로 전원을 입력 할경우를 가정해 SMPS의 5V채널에 연결하였습니다. 전원 입력후 멀티메타로 확인 해보았더니 입력 전압은 5.07v 이고 레귤레이터를 통과한 전압은 4.07v 인것을 확인 할수 있었습니다.
TL084C 연산증폭기 출력 측정에는 문제가 없을것 같아보여서 그대로 진행하였습니다.
오실로스코프의 프로브 후크를 보드의 TP1 포트에 연결한후 심전도(ECG) 신호를 측정해 보았습니다. 위의사진과 같이 규칙적인 파형이 출력되는 것을 확인할수 있었습니다.
다음으로 진행해본것은 팔안쪽 근육에 패드를 부착한후 수축과 이완을 해보며 근전도(EMG) 신호를 측정해보았습니다 . 힘을 주지 않았을때는 파형변화는 크게 없었지만 힘을주어 수축시켰을때는 파형이 나타나는 것을 확인할수 있었습니다.
아직은 생소한 부분인데다가 관련자료의 검색을 많이 해보지 않았기때문에 해당 파형이 어떤의미인지는 정확히 알수는 없었지만 오실로스코프로 파형을 관찰해 본 결과 신호가 발생하다는 것을 확인할수 있었습니다.
얼마전 동작하지 않는 220v 단상 순환펌프를 가져다가 고친후 워터플로우 센서와 ssr을 이용해서 디지털유량계 테스트를 해보았습니다.
마침 오래된 회로가 타버린 파워서플라이가 눈에보여서 정량인출 기능이 있는 유량제어 펌프 제어기를 만들어 보면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 우선 믿그림을 그리고 기준홀을 가공해보았습니다.
집에서 작업하는 것이라 소음이 생기지 않도록 핸드릴과 줄을 이용해 LCD가 설치된 구멍과 스위치및 가변 저항 조절기가 설치될 홀을 가공하고 전에 만들었던 회로를 넣어 우선 컨트롤 박스를 제작해보았습니다 필적당한 스위치는 가지고있는것이 없었기 때문에 우선 TACT 스위치를 임시로 설치해서 동작 여부를 확인해 보았습니다.
펌프 모터를 사용할것이때문에 전원이 좀 넉넉한 파워가 필요할것 같았습니다. 마침 부품상자에 문제가 있는 파워서플라이가 보였습니다. 일단 열어보니 캐패시터하나가 부풀어 있는것을 확인할수 있었습니다.
문제가 있는 캐페시터를 네임펜으로 표시한후에 컨트롤 박스 케이스에 들어있었던 회로가 타버린 파워서플라이 보드에서 캐패시터를 하나 뽑아 교환해주니 출력이 양호하게 동작하는것을 확인할수 있었습니다. 일단 이것으로 파워부분은 해결 됬었네요.
스위치는 하나 구매하기로 하였습니다. 동작시 점등이 되면 좋을것 같아서 led 내장형 스위치를 하나주문 했습니다. 이것의 홀가공역시 집에서 하는것이기 때문에 소음이 최대한 적도록 하기위해 핸드드릴, 와이어커터, 줄을 이용해 금속공예를 하여 버튼을 장착하였습니다.
케이블 타이를 이용해 워터 플로우 센서를 장착하여 완성한 정량인출 스위치 펌프 유량제어 장치를 완성하였습니다.
완성후 동작 테스트 영상입니다.
1리터 병에 담아서 200ml 눈금병에 따라서 확인해보니 약 5~20미리 정도 오차가 보이네오 우선 유속을 조절 하면 고정밀 인출도 가능할것 같지만 1리터 단위로 설정하는 것이이라 현재 필요로 하는 용도로 사용이 가능할것 같네요 다행히 코드 수정하지 않고 사용하여도 될것 같네요 ^^
- 2016.07.06 물의 날에 프미케 -
* 본 포스트의 원문은 프미케의 낙서장(http://pmice.tistory.com)에서 작성되었습니다. * 본 포스트의 오류 수정 및 갱신은 원문을 기준으로 진행합니다. * 원문이 아닌 경우 오류 수정 및 갱신은 지연 되거나 누락 될수 있습니다.
Create Date : 2015/12/03, Modified Date : 2015/12/04, Revision : 3. License : CC BY-NC-ND 4.0
필자는 레이저와 카메라를 이용한 방식의 3D 스캐너를 만들어 보려는 생각을 하고 있었습니다. 레이저와 카메라를 이용한 3D스캐너의 경우 대표적인 오픈소스 모델인 Ciclop 3D Scanner 가 공개되 있습니다. stl 파일 또한 공개하고 있기때문에 3D프린터를 소유하고 있다면 기구부를 출력하여 제작이 가능합니다. 하지만 필자는 3D 프린터를 가지고 있지 않기 때문에 자료를 수집해 주변재료와 경제적인 부품을 활용한 3D스캐너를 제작해 보기로 하였습니다.
조금더 경제적이고 접근하기 쉽게 제작할수는 방법이 없을까 생각해 보던중 주변재료와 저가 부품을 활용하여 카메라(camera)와 레이저(laser)를 사용한 방식의 3D스캐너(3D Scanner)를 제작해 보기로 하였습니다.
3D 스캐너의 기구부분을 크게 나누어 보면물체를 올려놓고 회전을 시켜주는 회전테이블과(Rotary Table) 레이저 모듈과 카메라 모듈을 거치해 주는 부분으로 나누어 볼수 있었습니다. 이번 포스트에서는 참치캔과 경제적인 재료를 사용하여 회전테이블을 제작해 보도록 하겠습니다.
사진1. 레이저와 카메라 모듈과 필자가 제작한 회전테이블을 가설치하여캘리브레이션을 진행한 모습입니다.
참치캔과 28BYJ-48/5V 저가형 스텝모터를 이용해 3D 스캐너 회전테이블을 제작해 보았습니다.
구동부에 저가형 스텝모터인 28BYJ-48모델을 적용하여이전에 NEMA17 스텝모터를 사용해 만들었던 회전 테이블에 비해 토크가 높지 않아 중량이 있는 물체를 스캔할 용도에는 적합하지 않았지만 상당히 경제적으로 구현이 가능하고 모터의 크기가 소형인 만큼 작은 사이즈로 제작이 가능했습니다.
일반적으로 사용하는 작은 플라스틱 소품등의 경우 무게가 많이 나가지 않으므로 이것들을 스캔할 경우 매우 효율적일 것이라 생각되었습니다.
다음 포스트인 '2. 참치캔으로 만들어 보는 3D 스캐너 - 레이저 및 카메라' 에서는 레이저와 카메라 모듈 거치대를 제작해 보고 간단한 레이저 출력 테스트를 진행 해보겠습니다.
감사합니다.
- 2015.12.03 나무의날에 프미케 -
* 본 포스트의 원문은 프미케의 낙서장(http://pmice.tistory.com)에서 작성되었습니다. * 본 포스트의 오류 수정 및 갱신은 원문을 기준으로 진행합니다. * 원문이 아닌 경우 오류 수정 및 갱신은 지연 되거나 누락 될수 있습니다.