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과일 품질 감지기 만들기
지침
과일 품질 감지기를 만들어보세요!
지금까지 배운 모든 것을 활용하여 과일 품질 감지기의 프로토타입을 만들어보세요. 근접성을 기반으로 이미지 분류를 트리거하고, 엣지에서 실행되는 AI 모델을 사용하며, 분류 결과를 저장소에 저장하고 과일의 숙성 상태에 따라 LED를 제어하세요.
지금까지의 모든 레슨에서 작성한 코드를 활용하여 이를 조합할 수 있어야 합니다.
평가 기준
| 기준 | 우수 | 적절 | 개선 필요 |
|---|---|---|---|
| 모든 서비스를 구성하기 | IoT Hub, Azure Functions 애플리케이션 및 Azure Storage를 설정할 수 있었음 | IoT Hub를 설정할 수 있었지만 Azure Functions 앱 또는 Azure Storage는 설정하지 못했음 | 인터넷 IoT 서비스를 전혀 설정하지 못했음 |
| 근접성을 모니터링하고 사전 정의된 거리보다 가까운 객체가 있을 경우 데이터를 IoT Hub로 전송하며 명령을 통해 카메라를 트리거하기 | 객체가 충분히 가까울 때 거리를 측정하고 IoT Hub로 메시지를 전송하며 명령을 통해 카메라를 트리거할 수 있었음 | 근접성을 측정하고 IoT Hub로 데이터를 전송할 수 있었지만 카메라에 명령을 보내는 데 실패했음 | 거리를 측정하고 IoT Hub로 메시지를 전송하거나 명령을 트리거하는 데 실패했음 |
| 이미지를 캡처하고 분류하며 결과를 IoT Hub로 전송하기 | 이미지를 캡처하고 엣지 디바이스를 사용하여 분류하며 결과를 IoT Hub로 전송할 수 있었음 | 이미지를 분류할 수 있었지만 엣지 디바이스를 사용하지 않았거나 결과를 IoT Hub로 전송하지 못했음 | 이미지를 분류할 수 없었음 |
| 분류 결과에 따라 명령을 통해 디바이스의 LED를 켜거나 끄기 | 과일이 덜 익었을 경우 명령을 통해 LED를 켤 수 있었음 | 디바이스에 명령을 보낼 수 있었지만 LED를 제어하지 못했음 | LED를 제어하는 명령을 보내는 데 실패했음 |
면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서를 해당 언어로 작성된 상태에서 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.