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USB 카메라 모듈이 깊이 인식을 캡처하는 방법: 종합 가이드
생성 날짜 11.11
오늘날 스마트 기술의 세계에서 머신 비전은 얼굴 인식을 통해 스마트폰 잠금을 해제하는 것부터 조립 라인에서 제품을 검사하는 것까지 수많은 응용 프로그램에 필수적이 되었습니다. 이러한 시스템의 핵심에는 겉보기에는 간단한 구성 요소인 USB 카메라 모듈이 있습니다. 그러나 이러한 모듈을 더욱 강력하게 만드는 것은 깊이 인식을 캡처할 수 있는 능력입니다. 즉, 물체 간의 거리, 크기 및 공간적 관계를 "볼" 수 있는 능력입니다. 평면 이미지만 캡처하는 전통적인 2D USB 카메라와 달리, 깊이 감지 USB 모듈은 시각적 데이터를 3D 통찰력으로 변환하여 보다 직관적이고 정확한 상호작용의 문을 열어줍니다.
이 가이드는 어떻게USB 카메라 모듈깊이 인식을 달성하는 방법, 이를 지원하는 핵심 기술부터 실제 사용 사례, 기술적 도전 과제, 그리고 귀하의 필요에 맞는 올바른 모듈을 선택하는 방법까지. 스마트 홈 장치를 구축하는 개발자이든, 산업 장비를 설계하는 엔지니어이든, 아니면 단순히 기계가 세상을 어떻게 "보는지"에 대해 궁금한 사람이든, 이 기사는 USB 카메라 깊이 인식 뒤에 숨겨진 과학을 설명할 것입니다.
1. 깊이 인식이란 무엇이며, USB 카메라에 왜 중요한가?
기술적인 세부사항에 들어가기 전에, 기본부터 시작해 보겠습니다: 깊이 인식은 장면의 3차원 구조를 인식하는 능력입니다. 즉, 카메라는 물체가 얼마나 먼지, 다른 물체 앞에 있는지, 그리고 실제 크기(2D 이미지에서의 크기만이 아니라)를 알 수 있습니다.
인간에게 깊이 인식은 두 개의 눈(입체 시각)을 가지고 있기 때문에 자연스럽게 발생합니다: 각 눈은 세상의 약간 다른 모습을 보고, 우리의 뇌는 이러한 시각을 결합하여 거리를 계산합니다. 그러나 기계는 이를 복제하기 위해 전문 기술이 필요합니다. USB 카메라 모듈—작고, 저렴하며, 통합하기 쉬운 구성 요소—에서 깊이 인식은 게임 체인저입니다. 왜냐하면 이것이 기본 이미징을 넘어서는 기능을 제공하기 때문입니다. 2D USB 카메라는 얼굴을 캡처할 수 있지만, 깊이 감지 USB 카메라는 얼굴이 실제 3D 객체임을 확인할 수 있습니다(사진으로 스푸핑 방지) 또는 카메라와 얼굴 사이의 거리를 측정하여 초점을 맞출 수 있습니다.
깊이 인식이 없으면 USB 카메라는 화상 통화나 기본 감시와 같은 작업에 제한됩니다. 깊이 인식이 있으면 제스처 제어, 3D 스캐닝 및 장애물 감지와 같은 고급 기능을 지원할 수 있어 스마트 홈, 산업 자동화, 의료 등에서 필수적입니다.
2. USB 카메라 모듈의 기초
USB 카메라 모듈이 깊이를 캡처하는 방식을 이해하려면, 먼저 그 기본 설계를 파악하는 것이 도움이 됩니다. 표준 USB 카메라 모듈은 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:
• 이미지 센서: 일반적으로 CMOS(상보성 금속 산화물 반도체) 센서로, 빛을 전기 신호로 변환하여 디지털 이미지를 생성합니다.
• 렌즈: 이미지를 센서에 집중시키는 역할을 합니다. 깊이 감지 모듈은 종종 여러 개의 렌즈나 추가적인 광학 구성 요소(예: 적외선 필터)를 가지고 있습니다.
• USB 컨트롤러: 센서와 컴퓨터/장치 간의 데이터 전송을 USB 포트(예: USB 2.0, 3.2 또는 USB4)를 통해 관리합니다.
• 프로세서 (선택 사항): 일부 모듈에는 기본 이미지 처리(예: 밝기 조정) 또는 심지 계산을 위한 내장 프로세서가 포함되어 있어 연결된 장치의 작업 부담을 줄입니다.
USB 카메라 모듈이 인기가 있는 이유는 그 간단함에 있습니다: 이들은 "플러그 앤 플레이" 방식으로 (Windows, Linux, macOS와 같은 대부분의 운영 체제에 복잡한 드라이버가 필요하지 않음), 산업용 3D 카메라에 비해 저렴하며, 작은 장치(예: 스마트 도어벨, 노트북)에 들어갈 만큼 컴팩트합니다. 깊이 인식을 추가하기 위해, 제조업체들은 이 기본 설계를 수정하여 특수 하드웨어(추가 렌즈나 빛 방출기와 같은)와 소프트웨어 알고리즘을 통합합니다—모듈이 표준 USB 포트와 호환되도록 유지하면서 말이죠.
3. USB 카메라 모듈의 깊이 인식을 위한 핵심 기술
USB 카메라 모듈은 깊이를 캡처하기 위해 네 가지 주요 기술에 의존합니다. 각 기술은 고유한 강점, 약점 및 이상적인 사용 사례를 가지고 있습니다. 이를 자세히 살펴보겠습니다:
A. 스테레오 비전: 인간의 눈을 모방하기
작동 방식: 스테레오 비전은 가장 직관적인 깊이 감지 기술로, 두 개의 평행 렌즈(두 개의 "눈"처럼)를 동일한 USB 모듈에 장착하여 인간의 이목적 시각을 모방합니다. 각 렌즈는 동일한 장면의 약간 다른 이미지를 캡처합니다. 그런 다음 모듈(또는 연결된 컴퓨터)은 이 두 이미지를 비교하여 불일치를 계산합니다. 불일치는 두 이미지 간의 객체 위치 차이를 나타냅니다. 삼각 측량이라는 수학적 기법을 사용하여 모듈은 이 불일치를 깊이로 변환합니다: 불일치가 클수록 객체는 더 가까이 있고, 불일치가 작을수록 객체는 더 멀리 있습니다.
USB 모듈의 경우: 스테레오 비전은 USB 카메라에 대한 인기 있는 선택입니다. 이는 최소한의 추가 하드웨어(단지 두 번째 렌즈와 센서)만 필요하고 상대적으로 저렴하기 때문입니다. 대부분의 스테레오 USB 모듈은 USB 3.0 이상을 사용합니다. 이는 두 개의 동시 이미지 스트림을 전송하는 데 단일 2D 스트림보다 더 많은 대역폭이 필요하기 때문입니다. 예를 들어, USB 3.2 모듈은 10Gbps의 데이터를 전송할 수 있으며, 이는 30fps에서 두 개의 1080p 비디오 스트림을 처리하기에 충분합니다. 이는 실시간 깊이 계산에 매우 중요합니다.
장점: 낮은 비용, 외부 조명 소스가 필요 없음, 대부분의 실내/실외 조명에서 작동(장면에 충분한 질감이 있는 경우).
단점: 저질감 표면(예: 뚜렷한 특징이 없는 흰 벽)에서 어려움을 겪으며, 정확도가 먼 거리에서 감소합니다(일반적으로 0.5m–5m에서 가장 잘 작동합니다).
B. 구조화된 빛: 정밀도를 위한 패턴 투사
작동 원리: 구조화된 빛 기술은 두 가지 주요 추가 기능이 있는 USB 모듈을 사용합니다: 적외선(IR) 빛 방출기와 IR 카메라(경우에 따라 표준 RGB 카메라와 함께). 방출기는 알려진 패턴—보통 점, 줄무늬 또는 무작위 "스펙클" 패턴의 그리드—을 장면에 투사합니다. 이 패턴이 물체에 닿으면 변형됩니다: 가까운 물체는 패턴을 더 많이 늘리고, 먼 물체는 덜 늘립니다. IR 카메라는 이 변형된 패턴을 캡처하고, 모듈의 소프트웨어는 이를 원래 패턴과 비교하여 깊이를 계산합니다.
USB 모듈의 경우: 구조광은 짧은 거리(예: 0.2m–2m)에서 높은 정밀도가 필요한 USB 카메라에 이상적입니다. 많은 소비자 장치—예를 들어 얼굴 인식을 위한 노트북 웹캠(예: Windows Hello)—는 구조광 USB 모듈을 사용합니다. 이는 컴팩트하고 저렴하기 때문입니다. USB 포트는 IR 카메라와 RGB 카메라(포함된 경우)의 데이터 전송을 처리하며, 대부분의 모듈은 통합을 간소화하기 위한 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 제공합니다.
장점: 짧은 거리에서 높은 정확도, 저조도에서 잘 작동(가시광선의 영향을 받지 않는 IR을 사용하므로), 그리고 스푸핑에 강함(예: 얼굴 사진으로 속일 수 없음).
단점: 직사광선에서 성능이 저하됩니다(햇빛이 IR 패턴을 지워버릴 수 있음) 및 발광기가 소량의 전력 소비를 추가합니다(하지만 USB 포트는 일반적으로 이를 처리할 수 있습니다).
C. 비행 시간(Time-of-Flight, ToF): 빛의 이동 시간 측정
작동 원리: 시간 비행(ToF)은 빠르고 장거리 깊이 감지 기술입니다. ToF USB 모듈에는 장면에 변조된 빛 신호(시간에 따라 강도가 변하는 빛 파동)를 투사하는 IR 빛 방출기(일반적으로 레이저 또는 LED)가 포함되어 있습니다. 모듈에는 반사된 빛을 포착하는 센서도 있습니다. 빛이 방출된 시점과 반사되어 돌아오는 시점 사이의 시간 지연을 측정하여, 모듈은 다음 공식을 사용하여 깊이를 계산합니다: 깊이 = (빛의 속도 × 시간 지연) / 2 (빛이 물체까지 가고 다시 돌아오기 때문에 2로 나눕니다).
USB 모듈의 경우: ToF는 실시간 깊이 데이터가 필요한 USB 카메라에 가장 적합한 선택입니다(예: 1m–10m). 스테레오 비전과 달리 ToF는 이미지 텍스처에 의존하지 않으므로 평면 표면이 있는 장면(예: 창고 벽)에 적합합니다. ToF에는 대량의 시간 지연 데이터를 빠르게 전송할 수 있는 USB 3.2 또는 USB4 모듈이 선호됩니다. 예를 들어, 로봇 청소기의 ToF USB 카메라는 이동 중 장애물을 피하기 위해 실시간 깊이 데이터를 사용합니다.
장점: 빠른 응답 시간(움직이는 물체에 이상적), 더 긴 거리에서 작동하며, 장면에 텍스처가 필요하지 않음.
단점: 스테레오 비전보다 약간 높은 비용(변조된 빛 방출기 때문)과 정확도가 반사 표면(예: 거울—반사된 빛이 잘못된 깊이 측정을 유발할 수 있음)에 의해 영향을 받을 수 있습니다.
D. 단안 시각 + AI: 저비용 깊이 측정을 위한 알고리즘 사용
작동 방식: 단안 시각은 USB 카메라를 위한 가장 간단하고(가장 저렴한) 깊이 감지 방법입니다. 단일 렌즈(표준 2D USB 카메라와 같은)를 사용하고 AI 알고리즘에 의존하여 깊이를 추정합니다. AI 모델은 수백만 개의 2D 이미지와 해당하는 3D 깊이 데이터 쌍으로 훈련됩니다. USB 카메라가 새로운 2D 이미지를 캡처하면 AI는 시각적 단서를 분석합니다. 예를 들어 물체 크기(더 가까운 물체는 더 크게 보임), 원근감(평행선이 멀리서 수렴함), 그림자 등을 통해 깊이를 예측합니다.
USB 모듈의 경우: 단안경 + AI는 높은 정밀도가 중요하지 않은 예산에 민감한 프로젝트에 적합합니다. 단일 렌즈를 사용하기 때문에 USB 모듈은 작고 저전력입니다. 이는 스마트 온도 조절기(누군가 방에 있는지 감지하기 위해)나 기본 보안 카메라(사람이 카메라에서 얼마나 떨어져 있는지 추정하기 위해)와 같은 장치에 완벽합니다. 대부분의 단안경 USB 모듈은 연결된 장치(예: Raspberry Pi)에서 실행되는 경량 AI 모델(예: MobileNet 기반 아키텍처)을 사용하며, 강력한 GPU가 필요하지 않습니다.
장점: 매우 낮은 비용, 추가 하드웨어 없음, 그리고 작은 모듈 크기.
단점: 낮은 정확도(추정치, 정확한 측정이 아님), AI 모델의 품질에 크게 의존하며, 모델이 훈련되지 않은 장면(예: 비정상적인 물체)에서 어려움을 겪음.
4. 깊이 감지 USB 카메라 모듈의 실제 응용 프로그램
깊이 감지 USB 카메라 모듈은 저렴한 가격과 통합의 용이성 덕분에 다양한 산업에서 사용됩니다. 다음은 가장 일반적인 사용 사례입니다:
A. 스마트 홈 및 소비자 전자제품
• 얼굴 인식: 노트북과 스마트 초인종은 구조화된 빛 USB 모듈을 사용하여 장치를 잠금 해제하거나 사용자를 인증합니다(예: Windows Hello 웹캠). 이러한 모듈은 3D 얼굴 특징을 감지하여 스푸핑을 방지합니다.
• 제스처 제어: 스마트 TV 또는 홈 어시스턴트는 ToF USB 카메라를 사용하여 리모컨 없이 손 제스처(예: 비디오를 일시 정지하기 위해 손을 흔들거나 볼륨을 조절하기 위해 스와이프하기)를 인식합니다.
• 아기 모니터: 일부 고급 아기 모니터는 스테레오 비전 USB 모듈을 사용하여 아기의 움직임을 추적하고 아기가 뒤집힐 경우 부모에게 경고합니다. 깊이 데이터는 모니터가 장난감을 아기로 착각하지 않도록 보장합니다.
B. 산업 자동화
• 객체 크기 측정 및 정렬: 공장에서는 스테레오 비전 USB 카메라를 사용하여 제품(예: 과일, 볼트)의 크기를 측정하고 이를 카테고리로 분류합니다. USB 연결은 기존 컴퓨터와의 통합을 용이하게 합니다.
• 결함 탐지: ToF USB 카메라는 3D 물체(예: 자동차 부품, 플라스틱 용기)를 스캔하여 2D 카메라가 놓칠 수 있는 움푹 들어간 곳이나 균열과 같은 결함을 찾습니다.
• 로봇 내비게이션: 협동 로봇(코봇)은 ToF USB 모듈을 사용하여 실시간으로 장애물을 감지하고 작업자나 장비와의 충돌을 피합니다.
C. 의료
• 휴대용 의료 기기: 의사들은 휴대용 내시경에서 단안 + AI USB 카메라를 사용하여 검사 중 병변이나 종양의 깊이를 추정합니다—비싼 3D 의료 카메라가 필요 없습니다.
• 재활: 물리 치료사들은 구조화된 빛 USB 모듈을 사용하여 환자의 사지 움직임(예: 환자가 무릎을 얼마나 구부릴 수 있는지)을 추적하고 시간에 따른 진행 상황을 모니터링합니다.
• 낙상 감지: 노인 돌봄 장치는 ToF USB 카메라를 사용하여 사람이 넘어졌는지 감지하고 돌봄 제공자에게 알립니다—깊이 데이터는 낙상과 정상적인 움직임(예: 앉기)을 구별합니다.
D. 자동차 및 로봇 공학
• 저비용 ADAS: 예산 친화적인 자동차는 스테레오 비전 USB 모듈을 고급 운전 보조 시스템(ADAS)의 일환으로 사용하여 차량 앞의 보행자나 장애물을 감지합니다.
• 드론 내비게이션: 소형 드론은 ToF USB 카메라를 사용하여 고도(지면에서의 거리)를 측정하고 나무나 건물과 충돌하는 것을 피합니다.
5. 깊이 감지 USB 모듈을 위한 기술적 도전과 해결책
깊이 감지 USB 카메라 모듈은 다재다능하지만 여러 기술적 도전에 직면해 있습니다. 제조업체와 개발자들이 이를 해결하는 방법은 다음과 같습니다:
A. USB 대역폭 제한
도전: 깊이 데이터(특히 ToF 또는 스테레오 비전에서의 데이터)는 2D 이미지 데이터보다 훨씬 큽니다. 표준 USB 2.0 포트(480Mbps)는 고해상도 깊이 스트림을 처리할 수 없어 지연이나 프레임 손실이 발생합니다.
해결책: USB 3.2 또는 USB4 포트를 사용하십시오. 이 포트는 10Gbps–40Gbps의 대역폭을 제공하여 실시간 4K 깊이 데이터를 처리하기에 충분합니다. 일부 모듈은 중요한 깊이 정보를 잃지 않으면서 파일 크기를 줄이기 위해 데이터 압축(예: 비디오용 H.265)을 사용하기도 합니다.
B. 환경광 간섭
도전: 햇빛이나 밝은 실내 조명이 구조화된 빛을 방해할 수 있습니다(적외선 패턴을 지우거나) 또는 ToF(센서를 추가 빛으로 압도함).
해결책: 모듈의 센서에 IR 필터를 추가하여 가시광선을 차단합니다. 구조화된 빛의 경우, 주변 빛을 압도할 수 있는 고강도 IR 발광기를 사용합니다. ToF의 경우, 센서가 무작위 주변 빛과 구별할 수 있는 변조된 빛 신호를 사용합니다.
C. 보정 오류
도전: 스테레오 비전 모듈은 두 렌즈의 정밀한 정렬이 필요합니다. 작은 정렬 불량도 큰 깊이 오류를 초래할 수 있습니다. ToF 모듈은 또한 빛 반사 지연을 고려하기 위해 보정이 필요합니다.
해결책: 제조업체는 전문 도구(예: 알려진 패턴이 있는 보정 보드)를 사용하여 공장에서 모듈을 보정합니다. 많은 모듈에는 사용자가 모듈이 손상되거나 잘못 정렬된 경우 다시 보정할 수 있는 소프트웨어 도구도 포함되어 있습니다.
D. 전력 소비
도전: 구조화된 빛 및 ToF 모듈은 IR 발광기를 사용하며, 이는 표준 2D USB 카메라보다 더 많은 전력을 소모합니다. USB 포트는 제한된 전력을 제공합니다(예: USB 2.0의 경우 5V/2A).
해결책: 저전력 IR 발광기(예: 마이크로 LED)와 동적 전력 관리를 사용합니다. 모듈은 깊이 데이터를 캡처해야 할 때만 발광기를 활성화합니다(2D 이미징 중에는 활성화되지 않음). 일부 모듈은 필요할 경우 더 높은 전력을 위한 USB 전력 공급(PD)도 지원합니다.
6. 깊이 인식을 위한 올바른 USB 카메라 모듈 선택 방법
너무 많은 옵션이 있어 적절한 깊이 감지 USB 모듈을 선택하는 것이 압도적일 수 있습니다. 다음은 결정을 내리는 데 도움이 되는 단계별 가이드입니다:
1단계: 애플리케이션 요구 사항 정의
• 깊이 범위: 짧은 거리(0.2m–2m, 예: 얼굴 인식)를 측정해야 합니까, 아니면 긴 거리(1m–10m, 예: 로봇 내비게이션)를 측정해야 합니까? 짧은 거리에는 구조광을, 긴 거리에는 ToF를, 중간 거리에는 스테레오 비전을 선택하세요.
• 정확성: 정밀한 측정이 필요하신가요 (예: 산업 결함 탐지) 아니면 대략적인 추정이 필요하신가요 (예: 낙상 탐지)? 구조광 및 ToF는 높은 정확성을 제공하며; 단안 + AI는 추정에 더 좋습니다.
• 환경: 모듈이 실내(제어된 빛)에서 사용될 것인가요, 아니면 실외(햇빛)에서 사용될 것인가요? ToF는 햇빛에 더 강하며, 구조화된 빛은 실내에서 가장 잘 작동합니다.
단계 2: 기술 사양 확인
• USB 버전: 실시간 깊이 데이터를 위해 USB 3.2 이상을 선택하세요. USB 2.0은 저해상도, 저프레임 속도 애플리케이션(예: 기본 제스처 제어)에만 적합합니다.
• 해상도: 깊이 해상도(예: 640x480, 1280x720)는 정확도에 영향을 미칩니다. 더 높은 해상도는 세부 작업(예: 3D 스캐닝)에 더 좋지만, 더 많은 대역폭이 필요합니다.
• 프레임 속도: 움직이는 물체(예: 드론 내비게이션)의 경우 최소 30fps의 모듈을 선택하십시오. 정적 장면(예: 물체 크기 측정)의 경우 15fps면 충분합니다.
단계 3: 호환성 및 지원 고려
• 운영 체제: 모듈이 귀하의 OS(Windows, Linux, macOS)와 호환되는지 확인하십시오. 대부분의 모듈은 주요 OS에 대한 드라이버를 제공하지만, Linux 지원은 다를 수 있습니다.
• SDK 가용성: SDK가 있는 모듈을 찾으세요—이것은 개발을 간소화합니다 (예: 깊이 데이터 접근, AI 도구와의 통합). 인기 있는 SDK로는 OpenCV(컴퓨터 비전용)와 TensorFlow(AI용)가 있습니다.
• 보증 및 지원: 보증(최소 1년) 및 기술 지원을 제공하는 제조업체를 선택하세요. 이는 다운타임이 비용이 많이 드는 산업 또는 의료 응용 프로그램에 매우 중요합니다.
7. USB 카메라 깊이 인식의 미래 트렌드
기술이 발전함에 따라 깊이 감지 USB 카메라 모듈은 더욱 강력하고, 컴팩트하며, 저렴해지고 있습니다. 주목해야 할 주요 트렌드는 다음과 같습니다:
A. AI-강화 깊이 정확도
AI는 깊이 인식을 개선하는 데 더 큰 역할을 할 것입니다—특히 단안 및 스테레오 비전 모듈에 대해. 새로운 AI 모델(예: 변환기 기반 아키텍처)은 실시간으로 오류(예: 빛 간섭, 보정 문제)를 수정하는 방법을 학습하여 저비용 모듈의 정확성을 높일 것입니다.
B. USB4 통합
USB4 포트(40Gbps 대역폭)는 표준이 되어 USB 모듈이 8K 깊이 데이터를 캡처하거나 여러 센서(예: RGB, IR, ToF)와 동시에 동기화할 수 있게 됩니다. 이는 대형 물체의 다중 카메라 3D 스캐닝과 같은 더 복잡한 응용 프로그램을 가능하게 할 것입니다.
C. 소형화 및 저전력
모듈은 더 작아질 것이며(예: 썸네일 크기) 전력 소비가 줄어들어 착용 가능한 장치(예: 스마트 안경) 및 IoT 센서(예: 도어 잠금 장치의 작은 보안 카메라)에 적합하게 될 것입니다. 저전력 ToF 센서(마이크로 LED 사용)는 휴대용 장치의 배터리 수명을 연장할 것입니다.
D. 다중 기술 융합
미래의 USB 모듈은 두 가지 이상의 깊이 기술(예: 스테레오 비전 + ToF)을 결합하여 개별 약점을 극복할 것입니다. 예를 들어, 모듈은 짧은 거리 정밀도를 위해 스테레오 비전을 사용하고, 장거리 탐지를 위해 ToF를 사용할 수 있으며, 장면에 따라 이들 간에 전환할 수 있습니다.
8. 결론
USB 카메라 모듈은 단순한 2D 이미지 도구에서 발전하여 깊이 인식을 통해 이제는 차세대 스마트 장치를 지원하고 있습니다. 저비용 산업 분류를 위한 스테레오 비전, 얼굴 인식을 위한 구조화된 빛, 로봇 내비게이션을 위한 ToF, 또는 예산 IoT 프로젝트를 위한 AI 강화 단안 시력을 사용하든, 모든 필요에 맞는 깊이 감지 USB 모듈이 있습니다.
성공의 열쇠는 애플리케이션의 요구 사항(깊이 범위, 정확도, 환경)을 이해하고 성능, 비용 및 호환성의 균형을 맞춘 모듈을 선택하는 것입니다. USB4 및 AI 기술이 발전함에 따라 이러한 모듈은 더욱 다재다능해져 가정, 공장, 의료 및 그 이상에서 기계 비전을 위한 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.
깊이 감지 USB 카메라로 구축을 시작할 준비가 되었다면, 깊이 데이터를 실험하기 위해 SDK(예: OpenCV)가 포함된 모듈을 테스트하는 것부터 시작하세요. 약간의 연습을 통해 2D 이미지를 3D 통찰력으로 변환할 수 있게 될 것입니다. 모든 것이 간단한 USB 연결로 가능합니다.
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