පරාවර්තනය මත පදනම්ව මිනුම් ඉලක්ක තෝරා ගන්නේ කෙසේද

ලේසර් රේන්ජ්ෆයින්ඩර්, LiDAR සහ අනෙකුත් උපාංග නවීන කර්මාන්ත, මැනුම්, ස්වයංක්‍රීය රිය පැදවීම සහ පාරිභෝගික ඉලෙක්ට්‍රොනික උපකරණවල බහුලව භාවිතා වේ. කෙසේ වෙතත්, බොහෝ පරිශීලකයින් ක්ෂේත්‍රයේ ක්‍රියාත්මක වන විට, විශේෂයෙන් විවිධ වර්ණ හෝ ද්‍රව්‍යවල වස්තූන් සමඟ කටයුතු කරන විට සැලකිය යුතු මිනුම් අපගමනයන් දකී. මෙම දෝෂයේ මූල හේතුව බොහෝ විට ඉලක්කයේ පරාවර්තකතාවයට සමීපව සම්බන්ධ වේ. මෙම ලිපිය දුර මැනීම කෙරෙහි පරාවර්තකයේ බලපෑම පිළිබඳව සොයා බලා ඉලක්ක තේරීම සඳහා ප්‍රායෝගික උපාය මාර්ග සපයනු ඇත.

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

පරාවර්තනය යනු මතුපිටකට සිදුවන ආලෝකය පරාවර්තනය කිරීමට ඇති හැකියාවයි, එය සාමාන්‍යයෙන් ප්‍රතිශතයක් ලෙස ප්‍රකාශ වේ (උදා: සුදු බිත්තියක පරාවර්තනය 80% ක් පමණ වන අතර කළු රබර් වල ඇත්තේ 5% ක් පමණි). ලේසර් මිනුම් උපකරණ විමෝචනය වන සහ පරාවර්තනය වන ආලෝකය අතර කාල වෙනස ගණනය කිරීමෙන් දුර තීරණය කරයි (පියාසර කාල මූලධර්මය භාවිතා කරමින්). ඉලක්කයේ පරාවර්තනය ඉතා අඩු නම්, එය පහත දේට හේතු විය හැක:

- දුර්වල සංඥා ශක්තිය: පරාවර්තනය වන ආලෝකය ඉතා දුර්වල නම්, උපාංගයට වලංගු සංඥාවක් ග්‍රහණය කර ගත නොහැක.

- මිනුම් දෝෂය වැඩි වීම: ශබ්ද බාධා වැඩි වීමත් සමඟ නිරවද්‍යතාවය අඩු වේ.

- කෙටි මිනුම් පරාසය: උපරිම ඵලදායී දුර 50% ට වඩා පහත වැටිය හැක.

2. පරාවර්තකතා වර්ගීකරණය සහ ඉලක්ක තෝරා ගැනීමේ උපාය මාර්ග

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

① ඉහළ පරාවර්තකතා ඉලක්ක (>50%)

- සාමාන්‍ය ද්‍රව්‍ය: ඔප දැමූ ලෝහ මතුපිට, දර්පණ, සුදු පිඟන් මැටි, ලා පැහැති කොන්ක්‍රීට්

- වාසි: ශක්තිමත් සංඥා ප්‍රතිලාභය, දිගු දුර (මීටර් 500 ට වැඩි) ඉහළ නිරවද්‍යතා මිනුම් සඳහා සුදුසු වේ.

- යෙදුම් අවස්ථා: ගොඩනැගිලි මැනීම, විදුලි රැහැන් පරීක්ෂා කිරීම, ඩ්‍රෝන භූමි පරිලෝකනය

- සටහන: දර්පණ පරාවර්තනයන්ට තුඩු දිය හැකි (ලප නොගැලපීමට හේතු විය හැකි) දර්පණ මතුපිට වළක්වා ගන්න.

② මධ්‍යම පරාවර්තකතා ඉලක්ක (20%-50%)

- සාමාන්‍ය ද්‍රව්‍ය: ලී, ඇස්ෆල්ට් මාර්ග, අඳුරු ගඩොල් බිත්ති, කොළ පැහැති ශාක

- ප්‍රතිවිරෝධතා:

මිනුම් දුර කෙටි කරන්න (නිර්දේශිත <200m).

උපාංගයේ අධි-සංවේදීතා මාදිලිය සක්‍රීය කරන්න.

මැට් මතුපිට (උදා: හිම සහිත ද්‍රව්‍ය) වඩාත් කැමති වන්න.

③ අඩු පරාවර්තකතා ඉලක්ක (<20%)

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

- අවදානම්: සංඥා නැති වී යාමට හෝ පැනීමේ දෝෂ වලට ගොදුරු වීමට ඉඩ ඇත.

- විසඳුම්:

ප්‍රතිලෝම පරාවර්තක ඉලක්කයක් (පරාවර්තක පුවරු) භාවිතා කරන්න.

ලේසර් සිදුවීම් කෝණය 45° ට අඩුවෙන් සකසන්න (විසරණ පරාවර්තනය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා).

වඩා හොඳ විනිවිද යාමක් සඳහා 905nm හෝ 1550nm තරංග ආයාමයකින් ක්‍රියාත්මක වන උපාංග තෝරන්න.

3. විශේෂ අවස්ථා උපාය මාර්ග

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

- වාහන බලපත්‍ර තහඩු (ඉහළ පරාවර්තක ප්‍රදේශ) හෝ ලා පැහැති මෝටර් රථ සිරුරු වලට ප්‍රමුඛත්වය දෙන්න.

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

② සංකීර්ණ මතුපිට ප්‍රතිකාර:

- තද පැහැති ලෝහ සඳහා, මැට් ආලේපන යොදන්න (එමගින් පරාවර්තනය 30% දක්වා වැඩි දියුණු කළ හැකිය).

- වීදුරු තිර බිත්ති ඉදිරිපිට ධ්‍රැවීකරණ පෙරහන් සවි කරන්න (දෘෂ්ටි පරාවර්තනය මැඩපැවැත්වීම සඳහා).

③ පාරිසරික මැදිහත්වීම් වන්දි:

- දීප්තිමත් ආලෝක තත්ත්වයන් යටතේ පසුබිම් ආලෝක මර්දන ඇල්ගොරිතම සක්‍රීය කරන්න.

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

4. උපකරණ පරාමිති සුසර කිරීමේ මාර්ගෝපදේශ

- බල ගැලපීම: අඩු පරාවර්තක ඉලක්ක සඳහා ලේසර් බලය වැඩි කරන්න (අක්ෂි ආරක්ෂණ සීමාවන්ට අනුකූල වීම සහතික කරන්න).

- ලැබීමේ විවරය: ලැබීමේ කාචයේ විෂ්කම්භය වැඩි කරන්න (සෑම දෙගුණ කිරීමකටම, සංඥා ලාභය හතර ගුණයකින් වැඩි වේ).

- එළිපත්ත සැකසුම: සංඥා ප්‍රේරක එළිපත්ත ගතිකව සකසන්න (ශබ්දය හේතුවෙන් ව්‍යාජ ප්‍රේරක වළක්වා ගැනීමට).

5. අනාගත ප්‍රවණතා: බුද්ධිමත් පරාවර්තන වන්දි තාක්ෂණය

ඊළඟ පරම්පරාවේ දුර මිනුම් පද්ධති ඒකාබද්ධ වීමට පටන් ගෙන තිබේ:

- අනුවර්තන ලාභ පාලනය (AGC): ප්‍රකාශ අනාවරකයේ සංවේදීතාවයේ තත්‍ය කාලීන ගැලපීම.

- ද්‍රව්‍ය හඳුනාගැනීමේ AI ඇල්ගොරිතම: echo තරංග ආකෘති විශේෂාංග භාවිතයෙන් ද්‍රව්‍ය වර්ග ගැලපීම.

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

නිගමනය

පරාවර්තනයේ ලක්ෂණ ප්‍රගුණ කිරීම මිනුම් නිරවද්‍යතාවය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා මූලික කුසලතාවයකි. විද්‍යාත්මකව ඉලක්ක තෝරා ගැනීමෙන් සහ උපාංග නිසි ලෙස වින්‍යාස කිරීමෙන්, අතිශය අඩු පරාවර්තක අවස්ථා (10% ට අඩු) තුළ පවා මිලිමීටර මට්ටමේ මිනුම් නිරවද්‍යතාවය ලබා ගත හැකිය. බුද්ධිමත් වන්දි තාක්ෂණයන් වර්ධනය වන විට, අනාගත මිනුම් පද්ධති සංකීර්ණ පරිසරයන්ට වඩාත් "බුද්ධිමත් ලෙස" අනුවර්තනය වනු ඇත. කෙසේ වෙතත්, පරාවර්තනයේ මූලික මූලධර්ම තේරුම් ගැනීම සැමවිටම ඉංජිනේරුවන්ට අත්‍යවශ්‍ය කුසලතාවයක් වනු ඇත.