Tech도 없다

안녕하세요~~ 오늘은 KG_KAIROS 통합프로젝트에서 진행하는 사항들 중제가 맡은 부분에 대해 포스팅하려 합니다. 팀 내에서 저의 역할은팀장 + 장치 간 통신 + 회로 설계 + 리프트 제어 + SubRobotArm S/W설계   오늘 저의 역할은 SubRobotArm에서 F/W설계를 했습니다.업무: mg996r 서보 모터 6개를 이용한 6축 로봇암 만들기1단계 : 회로설계 (완)     - VCC, GND, pin으로 되어있으니까 어렵진 않아요2단계 : CUBE IDE Setup     - 제어용 통신 전공에서 3학년 2학기에 했었어서 할만했어요     - clock설정이랑 hz 세팅은 조금 어려웠는데.. 하다 보니...3단계 : ISR이랑 메인문 작성 정도?     - 이것도 기억 더듬어가면 할만했습..

TIM4 채널 1234TIM3 채널 34 여기서 그동안 삽질한게 요고였음.HSE로 하고 막 이랬는데 까불지마셈./.  여기도 건든건 없음 건든건 오직!!!TIMER뿐TIM3에서 Clock은 Internal Clock channel은 5,6번 서보모터만 추가로 넣은거라 CH3,4 PWM으로 Generation갈겨주기 자 그리고파라미터 셋팅 Prescaler 84에 priod는 2000그리고 여기서!!! 계속 실수한거!!~스크롤 내리면 이게 있음. 이거 Pulse100으로 맞추기Timer 4 도 다 똑같음마저 다 체크해주기 자 그러면 main문은 어떻게 테스트 했나?? int main(void){ /* USER CODE BEGIN 1 */ /* USER CODE END 1 */ /* MCU Config..

🔧 시스템 구조우리는 Flask 서버를 활용하여 **PLC(Programmable Logic Controller)**와 로봇팔 간의 동작을 제어하는 시스템을 만들고 있습니다. 이 시스템은 Flask 서버를 통해 PLC 데이터를 수신하고, 그 데이터를 바탕으로 로봇팔을 제어하는 방식으로 동작합니다.💻 시스템 흐름:PLC → Flask 서버: PLC에서 Flask 서버로 데이터를 전송Flask 서버 → 로봇팔 제어: Flask 서버에서 받은 데이터를 이용해 로봇팔을 동작시킴🖥️ Flask 서버의 역할Flask 서버는 웹 서버로서, 사용자가 웹 페이지에서 요청을 보내면 이를 처리하여 로봇팔의 동작을 제어합니다.웹 페이지에서 데이터를 받아 처리하고, 그에 따라 로봇팔을 움직이는 방식입니다.🌐 HTML 출..

저번시간에는 로봇암을 위주로 설계했다면이번엔!!!로봇팔에서도 중요한 그리퍼를 중점적으로 설계해 보겠습니다.사실 너무 어려웠지만...최대한 따라가 보았습니다.레쓰고정면도에서 새로운 스케치로그리퍼를 스케치해줍니다. 요래 저래 라인을 따면 아래처럼 됩니다.미러 삭 해주고하지만 Fusion 360 밑에 작업 과정들을 볼 수 있기에나중에 캡처해서 업로드하겠습니다.요기 포인트들을 설정해줘야 하는데첨엔 이상하게 안 돌더라고요??그래서 연결해 주려고 하나씩 점들을 선택세부적으로는 각도를 -25부터 25로 설정하면됩니다요!! 그리고 동작구현으로 점 두 개 찍고애니메이션 돌리면 완성 그리고 여기다가 아두이노도 넣어주고그리고 to be continue...목요일 이어서상황에 맞는 적합한 그리퍼 설계를 진행합니다.

오늘 학습 내용 소개!!전이 학습 (Transfer Learning):전이 학습은 기존에 학습된 모델의 지식을 활용하여 새로운 작업에 적용하는 기법입니다.예를 들어, VGG16과 같은 사전 훈련된 모델을 사용하여 초기 가중치를 가져오고, 그 다음 새로운 데이터셋에 맞게 모델을 미세 조정(fine-tuning)할 수 있습니다.이미지 데이터 전처리 및 증감 (Data Preprocessing & Augmentation):이미지 데이터를 사용하기 전에 전처리 과정이 필요합니다. 이는 이미지 크기 조정, 정규화, 밝기 조절 등을 포함합니다.증감은 데이터셋을 더 다양하게 만들기 위해 이미지를 변형하는 기법입니다. 회전, 반전, 확대/축소 등이 있습니다.웹에서 이미지를 다운로드하고 스레딩을 사용하여 효율적으로 처리..

Precision recall and f1 score(sklearn.matirxs.classification_report())  모델의 성능을 측정하는 데 있어 정밀도(Precision), 재현율(Recall), 그리고 **F1 점수(F1 Score)**는 중요한 지표입니다. 이 지표들은 특히 이진 분류 문제에서 모델의 성능을 평가하는 데 유용합니다.정밀도 (Precision)정밀도는 모델이 양성으로 예측한 샘플 중 실제로 양성인 샘플의 비율을 나타냅니다. 즉, 정밀도 = TP / (TP + FP), 여기서 TP는 True Positive, FP는 False Positive입니다.재현율 (Recall)재현율은 실제 양성 샘플 중 모델이 양성으로 올바르게 예측한 샘플의 비율을 나타냅니다. 즉, 재현율 = ..

network 문제로 어제 학습한거 리뷰!! x = np.array([[1.0,0.5]])W1 = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])# A1을 계산하세요B1 = np.array([[0.1,0.2,0.3]])# A1을 계산하세요 # sigmoid함수를 적용하여 Z1을 구하세요W2 = np.array([[0.1, 0.4 ], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]])    # (3, 2)B2 = np.array([[0.1, 0.2]])#  A2  &  sigmoid 함수를 적용하여 Z2를 구하세요W3 = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])B3 = np.array([0.1,0.2])# 항등함수 (입력 그대로 출력하기)를 이용하여 아웃풋 y를 구하세요 ..

2024.08.13(화) 오늘은!!!PLC 마지막 정규수업이자최종 프로젝트날프로젝트 주제는RC카 경주장 만들기 강사님께서 간단하게프로젝트를 설명해주시고우리가 배운 모든 걸활용해라!!룰도 직접 만들어라트랙도 직접 제작해봐라팀별로 해도 좋고 반 전체가같이 만들어도 좋다 하셨습니다.시작시간 10:00마감시간은 14:00점심시간 포함해서4시간 안에다 만들어야 했습니다.이 프로젝트에서는아무래도 강사님께서창의력과 추진력,시간관리 능력을기르게끔해주신 것 같습니다.저희 반은 팀별로 하기엔너무 적고반별로 하기엔 너무 과해서앞열 2개 팀과뒷열 2개 팀으로 나눠서제작하였습니다.저희 앞열 2개 팀은 총 9명가산 C402 말고가산 C403이 비어서빈 강의실에서 진행했습니다.  빠른 경기장 제작을 위해PLC 보관하는 선반에 있던..

오늘은 PLC(Programmable Logic Controller)의 기초부터 시작해서 자기유지회로와 XGB PLC의 특징을 간단하게 살펴보겠습니다. 더불어, 시뮬레이션 모드와 모니터 모드의 차이도 비교해보며, SCADA 시스템의 활용법도 알아보겠습니다. 🚀     ⚙️ 자기유지회로 (Self-Holding Circuit)자기유지회로는 PLC 프로그래밍에서 자주 사용되는 중요한 회로로, 입력 신호가 끊겨도 출력 상태가 유지되도록 만들어주는 회로입니다. 이를 통해, 모터나 히터와 같은 장치들을 안정적으로 제어할 수 있습니다.어떻게 작동할까요?🔑 입력 신호가 활성화되면, 출력을 유지하도록 만들어줍니다. 이때, 출력 상태를 끄기 위해서는 별도의 신호가 필요합니다.🔍 XGB PLC의 특징XGB PLC는 ..

24.06.27파이썬 강의를 시작하였다. 파이썬 기초 예제를 실습하면서 지나간 오전수업. 그리고 틈새미션을 통해서 수준을 파악해보았습니다. 첫번째,  메뉴 추가하고 추가된 메뉴를 정렬하기!! list를 활용해 보았습니다.  두 번째, 홀짝 판별!! 연산을 활용 하였습니다.   세 번째, 학점 등록기!! 비교를 통해서 학점을 입력시 해당되는 학점을 알려주는 미션을 제작해보았습니다.    오후에는 Turtle 예제를 통한 드로잉 실습을 진행했습니다. 다양한 예제를 풀어보았습니다. 이후 주어진 미션은????검은 배경에 무작위로 띄워지는 별(STAR)을 그리고 별들이 내리는 모습을 코딩하기!! 먼저 저는 터틀 예제로 수정을 해 나가 봤습니다. #터틀 함수 설명 : https://docs.python.org/3..