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시스템27

BEVStereo로 이해하는 멀티뷰 3D 깊이 추정과 산업용 비전 응용 BEVStereo로 이해하는 멀티뷰 3D 깊이 추정과 산업용 비전 응용카메라만으로 3차원 공간을 이해하려면 결국 핵심은 ‘깊이(Depth)’입니다. 이번 글에서는 AAAI 2023 논문 BEVStereo: Enhancing Depth Estimation in Multi-View 3D Object Detection with Temporal Stereo를 바탕으로, 왜 기존 카메라 기반 3D 인식이 깊이 추정에서 한계를 가지는지, BEVStereo가 이를 어떻게 개선했는지, 그리고 이 아이디어를 산업용 머신비전과 반도체 장비에 어떻게 확장할 수 있는지 살펴보겠습니다.1. 카메라 기반 3D 인식에서 왜 Depth가 가장 어려운가?LiDAR는 레이저를 직접 쏘고 되돌아오는 시간을 측정하기 때문에 물체까지의 거리.. 2026. 9. 12.
반도체 웨이퍼 표면 결함을 CNN으로 분류하는 방법 반도체 웨이퍼 표면 결함을 CNN으로 분류하는 방법반도체 제조 공정에서 웨이퍼 표면에 나타나는 결함은 단순한 ‘불량 표시’가 아니라 공정 이상을 알려주는 중요한 신호입니다. 이번 글에서는 2020년 Applied Sciences에 발표된 Inspection and Classification of Semiconductor Wafer Surface Defects Using CNN Deep Learning Networks 논문을 바탕으로, CNN을 이용해 웨이퍼 결함을 어떻게 분류하고 공정 원인 추정까지 연결할 수 있는지 정리합니다.1. 왜 웨이퍼 결함 자동 분류가 필요한가반도체 공정은 박막, CMP, 포토리소그래피, 식각, 이온주입, 산화, 금속배선 등 여러 복잡한 공정으로 구성됩니다. 이 과정에서 로봇 핸.. 2026. 9. 11.
반도체 웨이퍼 미세 결함을 잡는 하이브리드 딥러닝 검사 기술 반도체 웨이퍼 미세 결함을 잡는 하이브리드 딥러닝 검사 기술반도체 웨이퍼 검사에서 가장 어려운 문제 중 하나는 아주 작은 결함을 거대한 고해상도 이미지 속에서 빠르게 찾아내는 일입니다. 이번 글에서는 Journal of Intelligent Manufacturing에 발표된 논문 Improving automated visual fault inspection for semiconductor manufacturing using a hybrid multistage system of deep neural networks를 바탕으로, 전통 영상처리와 딥러닝을 결합한 SH-DNN 방식의 핵심을 살펴봅니다.왜 웨이퍼 검사는 어려운가?웨이퍼 전체 이미지는 매우 크지만 실제 결함은 수 μm, 몇 픽셀 수준에 불과할 수 .. 2026. 9. 11.
천체망원경 연재 1 — 천체망원경은 어떻게 멀리 있는 별을 보여줄까? H1천체망원경 연재 1 — 천체망원경은 어떻게 멀리 있는 별을 보여줄까?밤하늘을 올려다보면 별은 작은 점처럼 보입니다. 하지만 천체망원경을 이용하면 달의 크레이터, 목성의 줄무늬와 위성, 토성의 고리, 성운과 성단처럼 맨눈으로는 보기 어려운 천체를 만날 수 있습니다.이번 글은 앞으로 약 100편에 걸쳐 진행할 ‘천체망원경 기초부터 자작 제작까지’ 연재의 첫 번째 글입니다. 광학의 기초, 굴절식과 반사식의 차이, 접안렌즈, 가대, 돕소니안, 주경 제작과 정렬, 모터 구동, OnStep, GOTO, FreeCAD 설계와 제작까지 차근차근 다룰 예정입니다.H21. 천체망원경은 단순히 ‘확대하는 기계’가 아니다천체망원경의 가장 중요한 역할은 배율을 높이는 것이 아니라 빛을 모으는 것입니다. 사람의 눈보다 훨씬 .. 2026. 9. 6.
[BlogPost] 엑시덴탈 디그니티와 에센셜 디그니티의 차이 점성술에서 디그니티는 행성이 얼마나 자기 역할을 잘 수행할 수 있는지를 판단하는 중요한 개념입니다. 그런데 디그니티에는 크게 두 가지가 있습니다. 하나는 에센셜 디그니티, 다른 하나는 엑시덴탈 디그니티입니다.에센셜 디그니티는 행성의 질적 상태를 보고, 엑시덴탈 디그니티는 행성이 현실에서 얼마나 강하게 발현되는지를 봅니다. 쉽게 말하면 에센셜 디그니티는 행성의 품질이고, 엑시덴탈 디그니티는 행성의 출력입니다.1. 에센셜 디그니티란 무엇인가에센셜 디그니티는 행성이 자신이 편안하게 기능할 수 있는 사인에 있는지를 보는 기준입니다. 행성이 자기 집에 있거나, 귀한 대접을 받는 자리에 있으면 그 행성은 자신의 본질을 더 순수하게 표현할 수 있습니다.대표적인 에센셜 디그니티에는 도머사일, 이그절테이션, 트리플리시티.. 2026. 9. 5.
1.3. SLAM의 주요 구성 요소 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 단순히 한 가지 기술이 아닙니다. 다양한 기능이 모여 서로 긴밀하게 작동하는 복합 시스템입니다. 이 장에서는 SLAM을 구성하는 핵심 요소들을 하나씩 살펴보겠습니다. 이 구성 요소들의 역할을 정확히 이해하는 것은 SLAM 시스템을 구현하거나 분석하는 데 반드시 필요한 기초입니다.🔹 1. 센서 입력 (Sensor Input)SLAM의 시작점은 센서로부터의 데이터 입력입니다. SLAM 시스템은 주변 환경을 인식하고 해석하기 위해 여러 가지 센서를 사용합니다. 각 센서는 서로 다른 정보를 제공하며, 이 정보를 융합(Fusion)하여 보다 정확한 위치 추정과 지도 생성을 가능하게 합니다.주요 센서 종류와 역할:센서 종류 설명카메라.. 2025. 4. 2.

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