SBX 로보틱스

SBX 로보틱스

SBX Robotics

소수의 실물 사진을 수만 장의 고정밀 합성 데이터로 변환하여 로봇의 시각 인지 학습을 돕는 솔루션

유료Web
웹사이트 방문하기sbxrobotics.com

가격 정보

유료시작 가격: 별도 문의 (맞춤형 견적)

투명한 가격 정책이 공개되어 있지 않으며, 사용 규모와 요구 사항에 따라 맞춤형 견적을 제공합니다. 공식 홈페이지를 통해 문의하시기 바랍니다.

소개AI 요약

SBX Robotics는 로봇이 주변을 인식하고 이해하도록 돕는 고품질의 합성 데이터를 생성하는 전문 솔루션입니다. 이 플랫폼의 핵심 기능은 고도화된 시뮬레이션 소프트웨어를 통해, 기존의 데이터 주석 서비스나 자체 개발팀이 데이터를 수집하는 방식보다 10배 더 빠르고 저렴하게 학습용 데이터를 구축하는 것입니다. 사용자는 단 25장의 로봇 카메라 원본 이미지만 전송하면, 25,000장에 달하는 완벽하게 라벨링된 합성 훈련 이미지 세트를 제공받을 수 있어 데이터 확보의 병목 현상을 해결할 수 있습니다. 생성된 모든 데이터는 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 모델 훈련에 바로 사용 가능한 형태로 최적화되어 있습니다. 주 타겟 사용자는 산업용 자동화 로봇이나 자율 주행 시스템을 개발하는 로봇 공학자 및 AI 연구원입니다. 실제 활용 사례로는 창고 물류 환경에서의 물체 파악, 제조 현장의 정밀 검사 등이 있으며, 정확한 가격 정보는 공개되어 있지 않아 별도 문의가 필요합니다.

활용 워크플로우

입력

3D CAD 파일 (.obj, .fbx, .stl, .step)현장 참조 이미지 (로봇 카메라 원본 25장 내외)객체 클래스 및 라벨링 정의 (Segmentation, 6D Pose 등)환경 시뮬레이션 파라미터 (조명, 배경 재질, 물리적 배치)

SBX 로보틱스

고해상도 게임 엔진 기반 가상 환경 구축 (Unity/Unreal Engine)도메인 랜덤화 (Domain Randomization) 엔진을 통한 광범위한 환경 변이 생성픽셀 수준의 자동 주석(Annotation) 및 합성 이미지 렌더링Sim-to-Real 품질 검증 및 실사 이미지 기반 벤치마킹 테스트

출력

25,000장 이상의 고정밀 라벨링 합성 데이터셋 (COCO/JSON)객체 인식 및 분할(Segmentation) 모델 훈련용 데이터6D 포즈 추정(6D Pose Estimation)용 정밀 좌표 데이터합성-실사 데이터 간극 분석 및 품질 리포트

산업용 빈 피킹(Bin-Picking)

무작위로 쌓여 있는 부품 인식을 위해 오클루전(Occlusion) 및 Depth Map 데이터를 포함한 데이터셋 생성

인체 키포인트(Human Keypoint)

로봇과 인간의 협업(Cobot) 시나리오를 위한 인체 관절 위치 및 동작 인식 데이터 생성

핵심 차별점: 단 25장의 실사 이미지만으로 수만 장의 고정밀 합성 데이터를 생성하여 Sim-to-Real 간극을 최소화하고 데이터 구축 비용을 90% 이상 절감합니다.

주요 기능AI 요약

  • 실제 영상 25장으로 합성 훈련 이미지 25,000장 생성
  • 객체 감지·세그멘테이션·6D 포즈 추정 지원
  • 영화·게임 기술 기반 실사 수준 합성 데이터
  • 완벽 라벨링된 훈련 데이터셋 자동 생성
  • 10,000개 이상 비전 모델 훈련 경험

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 실제 이미지 25장만으로 25,000장의 완벽하게 라벨링된 합성 훈련 이미지 생성 가능
  • 기존 인간 어노테이션 서비스 대비 10배 빠르고 저렴한 비용으로 데이터 처리
  • 객체 감지, 세그멘테이션, 추정 등 복잡한 작업에서 인간 오류 없는 완벽한 라벨링 제공
  • 실제 환경에서 포착 어려운 희귀 엣지 케이스를 게임 엔진에서 쉽게 시뮬레이션 가능
  • 빈 피킹, 식료품 감지 등 특정 로봇 작업에 최적화된 장면 구성으로 데이터 생성
  • 실제 환경 전송 성능을 측정하기 위해 내부 모델 훈련으로 사전 벤치마킹 수행

단점

  • Reddit 사용자들, 2D 키포인트 감지 등 일부 작업은 이미 해결된 문제로 혁신성 의문
  • 모든 합성 데이터 도구처럼 시뮬레이션에서 실제 배포 시 현실 간극 문제 존재
  • 대규모 합성 데이터셋 생성 및 벤치마킹에 상당한 GPU 리소스와 연산 시간 필요
  • 데이터 품질이 고품질 3D 모델링에 크게 의존하며 전문 Unreal Engine 지식 필요
  • 예측 불가능하거나 완전히 알려지지 않은 환경에서 작동하는 모바일 로봇에는 적용 제한

활용 사례AI 요약

  • 로봇 컴퓨터 비전 모델 훈련용 합성 데이터 생성
  • 실제 촬영 데이터 부족 시 합성 데이터로 대체
  • 객체 감지·세그멘테이션·6D 포즈 추정 모델 개발

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