ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅದರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು

ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ, ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮಾಪನವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮಾಪನ ನಿಖರತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅನುಸರಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಸೂಚ್ಯಂಕವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು CCD ಗಳಂತಹ ಚಿತ್ರ ಸಂವೇದಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಚಿತ್ರ ಗಾತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿಜವಾದ ಗಾತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಗಾತ್ರ, ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನ ದೋಷಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ತ್ವರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸುಧಾರಣೆಯಿಂದಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರದ ಎರಡು ತೀವ್ರ ಗಾತ್ರದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಮಾನದ ಬಾಹ್ಯ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು, ದೊಡ್ಡ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು, EMU ಮಾಪನ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಘಟಕಗಳ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆಯಾಮ ಮಾಪನ ವಿವಿಧ ಸಾಧನಗಳ ಚಿಕಣಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಮೈಕ್ರೋಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಆಯಾಮಗಳ ಮಾಪನ ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಶಾಲವಾದ ಅಳತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ. ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಖರತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ವಸ್ತುವಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಳತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಅಳತೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಜೂಮ್ ಔಟ್ ಅಥವಾ ಜೂಮ್ ಇನ್ ಮಾಡಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಸೂಪರ್-ಗಾತ್ರದ ಅಳತೆಯಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅಳತೆಯಾಗಿರಲಿ, ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಾವು 0.1mm ನಿಂದ 10mm ವರೆಗಿನ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಭಾಗಗಳು ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ ಭಾಗಗಳು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕಗಳ ನಿಖರತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿರುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೈಕ್ರಾನ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ರಚನೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪತ್ತೆ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾಪನ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಘಟಕಗಳ ಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಚಿತ್ರ ಸಂವೇದಕದಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ವರ್ಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಲೆನ್ಸ್ ಮೂಲಕ ನಾವು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಭಾಗವನ್ನು (ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಭಾಗದ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು) ಚಿತ್ರಿಸಬೇಕು. ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಮಾಪನ ಗುರಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಅಕ್ವಿಸಿಷನ್ ಕಾರ್ಡ್ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಮಾಪನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.

ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಭಾಗಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: 1. ಮಾಪನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸುವುದು. ಕೈಗಾರಿಕಾ ಮಟ್ಟದ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ನಿಖರತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಳತೆ ನಿಖರತೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರ ಸಂವೇದಕ ಸಾಧನಗಳ ತ್ವರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸಾಧನಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಉಪ-ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸೂಪರ್-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಮಾಪನ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ. ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಭಾಗಗಳ ಬಳಕೆಯು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ, 100% ಇನ್-ಲೈನ್ ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿಗಳ ಭಾರೀ ಮಾಪನ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಂತಹ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ನಿರಂತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಇಮೇಜ್ ಅಳತೆ ಉಪಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ದಕ್ಷತೆಯು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾಪನ ಮೋಡ್‌ನಿಂದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮಾಪನ ಮೋಡ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಘಟಕದ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಿ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಇಮೇಜ್ ಅಳತೆ ಉಪಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾಪನ ನಿಖರತೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲತಃ ಸಣ್ಣ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬಿಂದುವಿನ ಮಾಪನವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಕಷ್ಟ.

ಮಾಪನ ನಿಖರತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಭಾಗದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಆಕಾರ ದೋಷದ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಅಳತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಘಟಕ ಮಾಪನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ನಿಖರತೆಯ ಚಿತ್ರ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆಯು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ನಿಖರ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ನಿರ್ದೇಶನವಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಚಿತ್ರ ಸ್ವಾಧೀನ ಯಂತ್ರಾಂಶ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಚಿತ್ರದ ಅಂಚಿನ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನಾ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ದೇಶ ಮತ್ತು ವಿದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ತಾಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.