ಪ್ರತಿಬಿಂಬದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಳತೆ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು

ಆಧುನಿಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು, ಸಮೀಕ್ಷೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಲೇಸರ್ ರೇಂಜ್ಫೈಂಡರ್‌ಗಳು, ಲಿಡಾರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಳತೆ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣಗಳು ಅಥವಾ ವಸ್ತುಗಳ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ. ಈ ದೋಷದ ಮೂಲ ಕಾರಣವು ಗುರಿಯ ಪ್ರತಿಫಲನಕ್ಕೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ದೂರ ಮಾಪನದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಫಲನದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

1. ಪ್ರತಿಫಲನ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ದೂರ ಅಳತೆಯ ಮೇಲೆ ಏಕೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?

ಪ್ರತಿಫಲನವು ಘಟನೆಯ ಬೆಳಕನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮೇಲ್ಮೈಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾ., ಬಿಳಿ ಗೋಡೆಯು ಸುಮಾರು 80%ನಷ್ಟು ಪ್ರತಿಫಲನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಕಪ್ಪು ರಬ್ಬರ್ ಕೇವಲ 5%ಹೊಂದಿದೆ). ಲೇಸರ್ ಮಾಪನ ಸಾಧನಗಳು ಹೊರಸೂಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಬೆಳಕಿನ ನಡುವಿನ ಸಮಯದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ದೂರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ (ಫ್ಲೈಟ್-ಆಫ್-ಫ್ಲೈಟ್ ತತ್ವವನ್ನು ಬಳಸಿ). ಗುರಿಯ ಪ್ರತಿಫಲನವು ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ, ಅದು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು:

- ದುರ್ಬಲ ಸಿಗ್ನಲ್ ಶಕ್ತಿ: ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಬೆಳಕು ತುಂಬಾ ದುರ್ಬಲವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಾಧನವು ಮಾನ್ಯ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

- ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಳತೆ ದೋಷ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಬ್ದ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದೊಂದಿಗೆ, ನಿಖರತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

- ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಅಳತೆ ಶ್ರೇಣಿ: ಗರಿಷ್ಠ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದೂರವು 50%ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಇಳಿಯಬಹುದು.

2. ಪ್ರತಿಫಲನ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳು

ಸಾಮಾನ್ಯ ವಸ್ತುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಗುರಿಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು:

Visual ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರತಿಫಲನ ಗುರಿಗಳು (> 50%)

- ವಿಶಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳು: ನಯಗೊಳಿಸಿದ ಲೋಹದ ಮೇಲ್ಮೈಗಳು, ಕನ್ನಡಿಗಳು, ಬಿಳಿ ಪಿಂಗಾಣಿ, ತಿಳಿ-ಬಣ್ಣದ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್

-ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಬಲವಾದ ಸಿಗ್ನಲ್ ರಿಟರ್ನ್, ದೂರದ-ದೂರದ (500 ಮೀ ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು) ಹೆಚ್ಚಿನ-ನಿಖರ ಅಳತೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ

- ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು: ಕಟ್ಟಡ ಸಮೀಕ್ಷೆ, ಪವರ್ ಲೈನ್ ತಪಾಸಣೆ, ಡ್ರೋನ್ ಟೆರೈನ್ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್

- ಗಮನಿಸಿ: ಸ್ಪೆಕ್ಯುಲರ್ ಪ್ರತಿಫಲನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಕನ್ನಡಿ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ (ಇದು ಸ್ಪಾಟ್ ತಪ್ಪಾಗಿ ಜೋಡಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು).

Respond ಮಧ್ಯಮ ಪ್ರತಿಫಲನ ಗುರಿಗಳು (20%-50%)

- ವಿಶಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳು: ಮರ, ಆಸ್ಫಾಲ್ಟ್ ರಸ್ತೆಗಳು, ಗಾ dark ಇಟ್ಟಿಗೆ ಗೋಡೆಗಳು, ಹಸಿರು ಸಸ್ಯಗಳು

- ಕೌಂಟರ್‌ಮೆಶರ್‌ಗಳು:

ಅಳತೆ ದೂರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ (ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ <200 ಮೀ).

ಸಾಧನದ ಉನ್ನತ-ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.

ಮ್ಯಾಟ್ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ (ಉದಾ., ಫ್ರಾಸ್ಟೆಡ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್).

ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿಫಲನ ಗುರಿಗಳು (<20%)

- ವಿಶಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳು: ಕಪ್ಪು ರಬ್ಬರ್, ಕಲ್ಲಿದ್ದಲು ರಾಶಿಗಳು, ಗಾ dark ಬಟ್ಟೆಗಳು, ಜಲಮೂಲಗಳು

- ಅಪಾಯಗಳು: ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು ಕಳೆದುಹೋಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಜಂಪ್ ದೋಷಗಳಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಬಹುದು.

- ಪರಿಹಾರಗಳು:

ರೆಟ್ರೊ-ರಿಫ್ಲೆಕ್ಟಿವ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ (ರಿಫ್ಲೆಕ್ಟರ್ ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು).

ಲೇಸರ್ ಘಟನೆಯ ಕೋನವನ್ನು 45 than ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದಿಸಿ (ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರತಿಫಲನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು).

905nm ಅಥವಾ 1550nm ನ ತರಂಗಾಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ (ಉತ್ತಮ ನುಗ್ಗುವಿಕೆಗಾಗಿ).

3. ವಿಶೇಷ ಸನ್ನಿವೇಶ ತಂತ್ರಗಳು

① ಡೈನಾಮಿಕ್ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಮಾಪನ (ಉದಾ., ಚಲಿಸುವ ವಾಹನಗಳು):

- ವಾಹನ ಪರವಾನಗಿ ಫಲಕಗಳಿಗೆ (ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರತಿಫಲನ ಪ್ರದೇಶಗಳು) ಅಥವಾ ತಿಳಿ-ಬಣ್ಣದ ಕಾರು ದೇಹಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.

- ಬಹು ಪ್ರತಿಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ (ಮಳೆ ಮತ್ತು ಮಂಜು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು).

② ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೇಲ್ಮೈ ಚಿಕಿತ್ಸೆ:

- ಗಾ dark ಬಣ್ಣದ ಲೋಹಕ್ಕಾಗಿ, ಮ್ಯಾಟ್ ಲೇಪನಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ (ಇದು ಪ್ರತಿಫಲನವನ್ನು 30%ಕ್ಕೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ).

- ಗಾಜಿನ ಪರದೆ ಗೋಡೆಗಳ ಮುಂದೆ ಧ್ರುವೀಕರಿಸುವ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ (ಸ್ಪೆಕ್ಯುಲರ್ ಪ್ರತಿಫಲನವನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸಲು).

Environmental ಪರಿಸರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಪರಿಹಾರ:

- ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಬೆಳಕಿನ ನಿಗ್ರಹ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.

- ಮಳೆ ಅಥವಾ ಹಿಮದಲ್ಲಿ, ನಾಡಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಡ್ಯುಲೇಷನ್ (ಪಿಐಎಂ) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ.

4. ಸಲಕರಣೆಗಳ ನಿಯತಾಂಕ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು

- ವಿದ್ಯುತ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ಕಡಿಮೆ-ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಗುರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಲೇಸರ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ (ಕಣ್ಣಿನ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮಿತಿಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ).

- ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ದ್ಯುತಿರಂಧ್ರ: ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮಸೂರದ ವ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ (ಪ್ರತಿ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ, ಸಿಗ್ನಲ್ ಗಳಿಕೆ ನಾಲ್ಕು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ).

- ಮಿತಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್: ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಚೋದಕ ಮಿತಿ (ಶಬ್ದದಿಂದಾಗಿ ಸುಳ್ಳು ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು) ಅನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿ).

5. ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು: ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪ್ರತಿಫಲನ ಪರಿಹಾರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ

ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ದೂರ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿವೆ:

- ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಗೇನ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ (ಎಜಿಸಿ): ಫೋಟೊಡೆಟೆಕ್ಟರ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ.

- ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ AI ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು: ಪ್ರತಿಧ್ವನಿ ತರಂಗ ರೂಪದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಸ್ತು ಪ್ರಕಾರಗಳು.

- ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಫ್ಯೂಷನ್: ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ತೀರ್ಪುಗಾಗಿ ಗೋಚರ ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಅತಿಗೆಂಪು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.

ತೀರ್ಮಾನ

ಪ್ರತಿಫಲನದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮಾಪನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಗುರಿಗಳನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಆರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಅಲ್ಟ್ರಾ-ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿಫಲನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ (10%ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ) ಸಹ, ಮಿಲಿಮೀಟರ್-ಮಟ್ಟದ ಅಳತೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪರಿಹಾರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು “ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ” ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರತಿಫಲನದ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.