လေ့ကျင့်ရိုးတစ်ခုအတွက် ယာဉ်ပြင်ဆင်မှု စနစ်လေးမျိုးအခြေခံအမျိုးအစားများ သိရှိခြင်း

မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် သက်ဆိုင်ရာအလုပ်အတွက် ပณ္ဏီကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ အလှည့်လုပ်ငန်းစဉ်များကို တိုးချဲ့ခြင်းနှင့် ဒေတာဖိုင်များကို ယူဆခြင်းတို့တွင် မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြုသည်။ Sinoseen တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ မျိုးစိတ်များကို ရှာဖွေရန်အတွက် အခြေခံလိုအပ်သည်ဟု တွေ့ရပါသည်။မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များဤဆောင်းပါးတွင် မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ အခြေခံမျိုးစိတ်များနှင့် သိချက်များကို အသေးစိတ်စာဖတ်ထားပါသည်။

2D မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ
2D မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များသည် အခြားသော မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အတူတူပင် အခြားသော မူရင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြုသည်။ ဒီဇိုင်းများကို အမြင့်နှင့် အကျယ်တို့ကို သာ ဖော်ပြသည်။ အားကစားနှင့် ရောင်းဝယ်ရေးအတွက် အသုံးပြုသည့် စနစ်များကို အသုံးပြုသည်။

အဓိက လက္ခဏာများ
တစ်ခုလုံးသော က্যামရာဖောင်း:ဒီဇိုင်းတစ်ခုသာ အသုံးပြုသည်။ ဒီဇိုင်းများကို အသုံးပြုသည်။

ဓာတ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း-2-D ပုံများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းစနစ်များနှင့် 2-D ပုံများကို အသုံးပြုသည့် စနစ်များကို အသုံးပြုသည်။ ဥပမာ အစွန်များ၊ ပုံစံများနှင့် ပုံစံများကို ထုတ်ယူနိုင်သည်။

အသုံးပြုမှုများ:စနစ်က အများဆုံး ပြင်ပစစ်ဆေးလုပ်ငန်းများ၊ ဘာကုဒ်ဖတ်ခြင်းနှင့် အခြေခံအညွှန်းစစ်ဆေးခြင်းတွင် သုံးလေ့ရှိသည်။

3D vision systems
3D vision စနစ်များက အထိပ်နှင့် အကျယ်အဝန်းကို အလျင်းပြင်စာရင်းဖြင့် ပြည့်စုံစေရန် ကူညီပါသည်။ ဒီစနစ်များက အရာဝတ္ထုများ၏ ပုံစံကို သုံးมျဉ်းလေးတွင် ပြသရန် အထောက်အကူပြုသော အခြေခံသော ဆိုင်ရာ ဆိုင်းသောင့်များ သို့မဟုတ် အယူအဆများ သို့မဟုတ် ကင်မရာများကို အသုံးပြုသည်။

အဓိက လက္ခဏာများ
အလျင်းကို တွေ့ခဲ့ရာမှာ:အလျင်းအချက်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် တင်汜်သိမ်းဆည်းခြင်းပြုလုပ်သည်။ ဒီအရာကို သုံးမျဉ်းလေးပြဿားသော ပြဿားချက်ကို ပိုမိုကျော်ကြားစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

အကူးအတွေ့အကြုံများ:အကွာအဝေးကို တိုင်းတာခြင်းဖြင့် အမျိုးမျိုးသော tekniques များကို အသုံးပြု၍ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။ ဥပမာ laser triangulation နှင့် stereo vision။

အသုံးပြုမှုများ:ရှုံးကောင်းသော မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့် စစ်ဆေးခြင်းအတွက် ရှုံးကောင်းသော ပုံစံအတွင်း အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

Color Vision systems
စနစ်က ပုံမှန်အထဲမှ ရောင်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူဖြည့်စွက်ရန် လုပ်ဆောင်သည်။ အရောင်တစ်ရောင်စနစ်များသည် ရောင်များအကြောင်း မကြိုးစားဘဲ လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း ဒီစနစ်များသည် အရောင်ကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး များစွာသော လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် အရေးကြီးဖြစ်သည်။

အဓိက လက္ခဏာများ
အရောင်အား အသုံးပြုနိုင်သည်-အရောင်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဖမ်းယူနိုင်သော က্যামရာများရှိသည်။

ဆုံးဖြတ်ချက်-အရောင်ပုံများကို အသုံးပြု၍ အမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လုပ်ဆောင်သည့် အခါသို့မဟုတ် အခြေအနေများကို ဆုံးဖြတ်ရန် လုပ်ဆောင်သည်။

အသုံးပြုမှုများ:ထုတ်ကုန်များကို အရောင်အခြေပြီး စီမံခန့်ခွဲရန်၊ အရောင်များအခြေပြီး အမျိုးအစားများကို ရှာဖွေရန်၊ အရောင်များပေါ်မူတည်၍ 昳ိသော အရည်အချင်းများကို ဆောင်ရွက်ရန် အတော်ကောင်းဖြစ်သည်။

Multispectral and hyperspectral vision systems
ဒီစနစ်များသည် လျှပ်စစ်လှုပ်ရှားမှုပုံမှန်အပြင် အမျိုးမျိုးသော လျှပ်စစ်လှုပ်ရှားမှုအလျော်များကို အသုံးပြုပြီး များစွာသော လျှပ်စစ်လှုပ်ရှားမှုအလျော်များတွင် ပုံများကို ရိုက်ထားသည်။ ဒီသဘောတူညီမှုက ပစ္စည်းများ၏ အခြေအနေများနှင့် အခြေအနေများကို ပိုမိုသော အသေးစိတ်ကို လေ့လာနိုင်စေသည်။

အဓိက လက္ခဏာများ
လျှပ်စစ်လှုပ်ရှားမှုအလျော်များ-များစွာသော လျှပ်စစ်လှုပ်ရှားမှုအလျော်များတွင် ဒေတာကို ရယူပြီး ပစ္စည်းများ၏ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ရှာဖွေနိုင်သည်။

ဒေတာ ရယူခြင်း:အိုင်းတန် ဖြစ်သည့် ဒီများကို ပုံမှန်အလုပ်ဆောင်ရွက်မှုကို အသုံးပြု၍ စံပုံအချက်အလက်များကို အက်ချုပ်ရန် အသုံးပြုသည်.

အသုံးပြုမှုများ:အားလုံးအပြင် လုပ်ငန်းများအတွက် အရည်အသွေးအထောက်အပံ့အတွက် အသုံးဝင်သည်၊ ဥပမာ- စိုက်ပျိုးရေး အပင်များနှင့် အများသူငယ်များ၏ မျှော်လင့်မှုနှင့် ပတ်ဝန်းကျင် မျှော်လင့်မှု.

သင်ရွေးချယ်သော စက်ရုပ်မြင်ကွင်းစနစ်တိုင်းတွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များရှိပြီး သတ်မှတ်ထားသော လျှောက်လွှာများအတွက် သင့်လျော်မှုရှိသည်။ ထို့ကြောင့် 2D စနစ်များကို ၎င်းတို့၏ ရိုးရှင်းမှုအတွက် သာမန်အားဖြင့် ရွေးချယ်ကြပြီး 3D စနစ်များကို ၎င်းတို့၏ အနက်အမြင်အတွက် ရွေးချယ်ကြသည်၊ အရောင်မြင်စနစ်များကို အရောင်ဖြင့် ရုပ်ပုံကို သိမ်းဆည်းနိုင်မှုအတွက် ရွေးချယ်ကြသည်၊ မျိုးစိတ်စက်နှင့် အထူးမျိုးစိတ်စက်များကို အထူးအသေးစိတ် ချုပ်ချယ်မှုအတွက် ရွေးချယ်ကြသည်။