පරාවර්තනය මත පදනම්ව මිනුම් ඉලක්ක තෝරා ගන්නේ කෙසේද

නවීන කර්මාන්ත, සමීක්ෂණ, සමීක්ෂණ, ස්වාධීන රියදුරු සහ පාරිභෝගික ඉලෙක්ට්රොනික උපකරණවල ලේසර් පරාසය, ලීඩාර් සහ වෙනත් උපාංග බහුලව භාවිතා වේ. කෙසේ වෙතත්, බොහෝ පරිශීලකයින් ක්ෂේත්රයේ ක්රියාත්මක කිරීමේදී සැලකිය යුතු මිනුම් අපගමනයන් පෙන්නුම් කරයි, විශේෂයෙන් විවිධ වර්ණ හෝ ද්රව්යවල වස්තූන් සමඟ ගනුදෙනු කිරීමේදී සැලකිය යුතු මිනුම් අපගමනයකි. මෙම දෝෂයේ මූල හේතුව බොහෝ විට ඉලක්කයේ පරාවර්තකතාවයට සමීපව සම්බන්ධ වේ. මෙම ලිපිය දුර මැනීම පිළිබඳ පරාවර්තකතාවයේ බලපෑම පිළිබඳව සොයා බලා ඉලක්කගත තේරීම සඳහා ප්රායෝගික උපාය මාර්ග සපයයි.

1. පරාවර්තනය යනු කුමක්ද සහ එය දුර මිනුමට බලපාන්නේ ඇයි?

පරාවර්තනය යනු සිදුවීම් ආලෝකය පරාවර්තනය කිරීම සඳහා පෘෂ් from යෙහි ඇති හැකියාව සාමාන්යයෙන් ප්රතිශතයක් ලෙස ප්රකාශ වේ (උදා: සුදු බිත්තියක් 80% ක් පමණ වන අතර කළු රබර් ඇත්තේ 5% ක් පමණි). ලේසර් මිනුම් උපාංග විමෝචනය වන හා පරාවර්තනය කළ ආලෝකය (පියාසැරි මූලධර්මය භාවිතා කරමින්) අතර කාල වෙනස ගණනය කිරීමෙන් දුර තීරණය කරයි (පියාසැරි මූලධර්මය). ඉලක්කයේ පරාවර්තනය ඉතා අඩු නම්, එය හේතු විය හැක.

- දුර්වල සං signal ා ශක්තිය: පරාවර්තනය කළ ආලෝකය ඉතා දුර්වල නම්, උපාංගයට වලංගු සං .ාවක් ග්රහණය කරගත නොහැක.

- මිනුම් දෝෂ වැඩි කිරීම වැඩි කිරීම: ඉහළ ශබ්ද ඇඟිලි ගැසීම් සහිතව, නිරවද්යතාව අඩු වේ.

- කෙටි කළ මිනුම් පරාසය: උපරිම effective ලදායී දුර 50% කට වඩා පහත වැටිය හැකිය.

2. පරාවර්තනය වීමේ වර්ගීකරණය සහ ඉලක්ක තේරීමේ උපාය මාර්ග

පොදු ද්රව්යවල ලක්ෂණ මත පදනම්ව, ඉලක්ක පහත සඳහන් කාණ්ඩ තුනට වර්ග කළ හැකිය:

Me ඉහළ පරාවර්තක ඉලක්ක (> 50%)

- සාමාන්ය ද්රව්ය: ඔප දැමූ ලෝහ පෘෂ් on ය, දර්පණ, සුදු පිඟන් මැටි, ලා පැහැති කොන්ක්රීට්

- වාසි: පුළුල් සං signal ා නැවත පැමිණීම, දිගු දුර සඳහා සුදුසු (මීටර 500 ට වැඩි) ඉහළ නිරවද්ය මිනුම්

- අයදුම්පත්ගේ අවස්ථා: ගොඩනැගිලි මැනීමේ, විදුලි දුරකථන පරීක්ෂාවන්, ඩ්රෝන් භූමි පරිලෝකනය

- සටහන: ශාස්ත්ර පරාවර්තකයන්ට තුඩු දිය හැකි දර්පණ මතුපිටින් වළකින්න (එමඟින් ස්ථානගත කිරීම පෙන්නුම් කරයි).

මධ්යම පරාවර්තක ඉලක්ක (20% -50%)

- සාමාන්ය ද්රව්ය: ලී, ඇස්ෆල්ට් මාර්ග, අඳුරු ගඩොල් බිත්ති, හරිත පැල

- ප්රතිප්රහාර:

මිනුම් දුර කෙටි කරන්න (නිර්දේශිත <200m).

උපාංගයේ ඉහළ සංවේදීතා ප්රකාරය සක්රීය කරන්න.

මැට් මතුපිටට වැඩි කැමැත්තක් දක්වන්න (උදා: ශීත කළ ද්රව්ය).

Dea අඩු පරාවර්තක ඉලක්ක (<20%)

- සාමාන්ය ද්රව්ය: කළු රබර්, ගල් අඟුරු ගොඩවල්, අඳුරු රෙදි, ජල කඳ

- අවදානම්: සං als ා නැතිවීම හෝ පැනීමේ දෝෂ වලින් පීඩා විඳින්න.

- විසඳුම්:

රෙට්රෝ-පරාවර්තක ඉලක්කයක් භාවිතා කරන්න (පරාවර්තක මණ්ඩල).

ලේසර් සිදුවීම් කෝණය 45 ° (විසරණය වන පරාවර්තනය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා) සකස් කරන්න.

තරංග ආයාම 905 හෝ 1550nm (වඩා හොඳ විනිවිද යාම සඳහා) හි ක්රියාත්මක වන උපාංග තෝරන්න.

3. විශේෂ අවස්ථා උපාය මාර්ග

① ගතික ඉලක්ක මැනීම (උදා: චලනය වන වාහන):

- වාහන බලපත්ර තහඩු (ඉහළ පරාවර්තත්ව ප්රදේශ) හෝ සැහැල්ලු පාට කාර් සිරුරු ප්රමුඛත්වය දීම.

- බහු ප්රතිරීම් හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය (වැසි සහ මීදුම ඇඟිලි ගැසීම් පෙරීමට) භාවිතා කරන්න.

Current සංකීර්ණ මතුපිට ප්රතිකාර:

- අඳුරු පාට ලෝහ සඳහා, මැට් කෝට්ස් යොදන්න (එමඟින් 30% සඳහා පරාවර්තනය වැඩි දියුණු කළ හැකිය).

- වීදුරු තිරය ඉදිරිපිට (ශාස්ත්ර පරාවර්තනය මැඩපැවැත්වීම සඳහා) ධ්රැවීකරණ පෙරහන් සවි කරන්න.

Articer පාරිසරික ඇඟිලි ගැසීම් වන්දි:

- දීප්තිමත් ආලෝක තත්වයන් තුළ පසුබිම් සැහැල්ලු මර්දන ඇල්ගොරිතම සක්රීය කරන්න.

- වැසි හෝ හිම වලදී, ස්පන්දන පරිවර්ථන මොඩියුලේෂන් (PIM) තාක්ෂණය භාවිතා කරන්න.

4. උපකරණ පරාමිති සකස් කිරීමේ මාර්ගෝපදේශ

- බල ගැලපුම: අඩු පරාවර්තක ඉලක්ක සඳහා ලේසර් බලය වැඩි කිරීම (අක්ෂි ආරක්ෂණ සීමාවට අනුකූල වීම සහතික කිරීම).

- විවරය ලැබීම: ලැබීමේ කාචයේ විෂ්කම්භය වැඩි කිරීම (සෑම දෙගුණකම සිග්නල් වාසිය සිග්ලෝහෝල්ඩ් වැඩි වේ).

- එළිපත්ත සැකසුම: සං signal ා ප්රේරක සීමාව අනුගමනය කරන්න (ශබ්දය නිසා ව්යාජ අවුලුවීම වළක්වා ගැනීම සඳහා).

5. අනාගත ප්රවණතා: බුද්ධිමත් පරාවර්තක වන්දි තාක්ෂණය

ඊළඟ පරම්පරාවේ දුර මිනුම් පද්ධති ඒකාබද්ධ වීමට පටන් ගෙන ඇත:

- අනුවර්තී වාසි පාලනය (AGC): ෆොටෝඩිටොක්ටර් සංවේදීතාවයේ තත්ය කාලීන ගැලපීම.

- ද්රව්යමය පිළිගැනීම AI ඇල්ගොරිතම: ENCO තරංග ආකෘති ලක්ෂණ භාවිතා කරමින් ද්රව්යමය වර්ග ගැලපීම.

- බහුපල විලයනය: වඩාත් පුළුල් විනිශ්චයක් සඳහා දෘශ්ය ආලෝකය සහ අධෝරක්ත දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම.

නිගමනය

පරාවර්තකයේ ලක්ෂණ ප්රගුණ කිරීම මිනුම් නිරවද්යතාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා මූලික කුසලතාවකි. අන්ත-අඩු පරාවර්තක තත්වයන් තුළ පවා විද්යාත්මකව විද්යාත්මකව ඉලක්ක කර උපාංග නිසි ලෙස වින්යාස කිරීමෙන්, මිලිමීටර් මට්ටමේ මිනුම් නිරවද්යතාවය ළඟා කර ගත හැකිය. බුද්ධිමත් වන්දි තාක්ෂණයන් සංවර්ධනය වන විට, අනාගත මිනුම් පද්ධති සංකීර්ණ පරිසරයන් සඳහා "දක්ෂ ලෙස" අනුවර්තනය කරනු ඇත. කෙසේ වෙතත්, පරාවර්තකතාවයේ මූලික මූලධර්ම අවබෝධ කර ගැනීම සැමවිටම ඉංජිනේරුවන් සඳහා අත්යවශ්ය කුසලතාවයක් වනු ඇත.