ପ୍ରତିଫଳିତତା ଉପରେ ଆଧାର କରି ମାପ ଲକ୍ଷ୍ୟଗୁଡ଼ିକୁ କିପରି ବାଛିବେ |

ଲେଜର ପରିସେଣ୍ଡଫେଣ୍ଟର୍ସ, ଲିଡ୍ସ୍ ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ମତ୍ସ୍ୟ, ସର୍ବେକ୍ଷଣ, ସ୍ୱୟଂ ଯୋତନୁ ଡ୍ରାଇଭିଂ, ଏବଂ ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋନିକ୍ସ | ତଥାପି, ଫିଲ୍ଡରେଟିଂରେଟିଂ କରୁଥିବା ସମୟରେ ଅନେକ ଉପଭୋକ୍ତା ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ମାପ ଡିଭଏସନ ଲକ୍ଷ୍ୟ କରନ୍ତି, ବିଶେଷକରି ବିଭିନ୍ନ ରଙ୍ଗର କିମ୍ବା ସାମଗ୍ରୀର ବସ୍ତୁ ସହିତ କାରବାର କରନ୍ତି | ଏହି ତ୍ରୁଟିର ମୂଳ କାରଣ, ଲକ୍ଷ୍ୟର ପ୍ରତିଫଳନ ପ୍ରତିଫଳନ ସହିତ ପ୍ରାୟତ cline ଘନିଷ୍ଠ ଭାବରେ ଜଡିତ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲ୍ ଦୂରତା ମାପ ଉପରେ ପ୍ରତିଫଳିତ ପ୍ରଭାବରେ ପ୍ରତିଫଳିତ ପ୍ରଭାବରେ ବିଫଳ ହେବ ଏବଂ ଟାର୍ଗେଟ୍ ଚୟନ ପାଇଁ ବ୍ୟବହାରିକ ରଣନୀତି ପ୍ରଦାନ କରିବ |

1 ପ୍ରତିଫଳିତତା କ'ଣ ଏବଂ ଏହା ଦୂରତା ମାପକୁ କାହିଁକି ପ୍ରଭାବିତ କରେ?

ଅନ୍ତର୍ନିହିତ ଆଲୋକ ପ୍ରତିଫଳିତ କରିବାକୁ ପ୍ରତିଫଳନ ଏକ ଭୂପୃଷ୍ଠର ସାମର୍ଥ୍ୟକୁ ବୁ refers ାଏ, ସାଧାରଣତ a ଏକ ଧଳା କାନ୍ଥ ପ୍ରାୟ 80% ପ୍ରତିଫଳନ ଅଛି, ଯେତେବେଳେ କଳା ରବର ମାତ୍ର 5% ଅଛି) | ଲେଜର ମାପ ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ନିର୍ଗତ ଲକର ସମୟର ସମୟ ଗଣନା କରି ଦୂରତା ନିର୍ଣ୍ଣୟ କରି ଦୂରତା ଏବଂ ପ୍ରତିଫଳିତ ପରିମାଣର ପାର୍ଥକ୍ୟର ଦକ୍ଷତା ଗଣନା କରି (ସମୟ-ଉଡ଼ିବା ନୀତି ବ୍ୟବହାର କରି) | ଯଦି ଟାର୍ଗେଟ୍ ର ପ୍ରତିଫଳିତ ବହୁତ କମ୍, ଏହା ହୁଏ:

- ଦୁର୍ବଳ ସିଗନାଲ୍ ଶକ୍ତି: ଯଦି ପ୍ରତିଫଳିତ ଆଲୋକ ବହୁତ ଦୁର୍ବଳ, ଡିଭାଇସ୍ ଏକ ବ valid ଧ ସଙ୍କେତ କ୍ୟାପଚର୍ କରିପାରିବ ନାହିଁ |

- ବର୍ଦ୍ଧିତ ମାପ ତ୍ରୁଟି: ଉଚ୍ଚ ଶବ୍ଦ ହସ୍ତକ୍ଷେପ ସହିତ, ସଠିକତା କମିଯାଏ |

- କ୍ଷୁଦ୍ର ମାପ ପରିସର: ସର୍ବାଧିକ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ଦୂରତା 50% ରୁ ଅଧିକ ହ୍ରାସ ପାଇପାରେ |

2। ପ୍ରତିଫଳିତତା ବର୍ଗୀକରଣ ଏବଂ ଲକ୍ଷ୍ୟ ଚୟନ ରଣନୀତି |

ସାଧାରଣ ସାମଗ୍ରୀର ବ characteristics ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ଉପରେ ଆଧାର କରି, ଲକ୍ଷ୍ୟଗୁଡ଼ିକ ନିମ୍ନଲିଖିତ ତିନୋଟି ଶ୍ରେଣୀରେ ଶ୍ରେଣୀଭୁକ୍ତ ହୋଇପାରିବ:

ଉଚ୍ଚଫଳ ଲକ୍ଷ୍ୟ (> 50%)

- ସାଧାରଣ ସାମଗ୍ରୀ: ପଲିସ୍ ମେଟାଲ୍ ସର୍ଫେସ୍, ଦିବ୍, ଧଳା ସିରାମିକ୍ସ, ହାଲୁକା ସିରାମିକ୍ସ, ହାଲୁକା ସିମେରୀ କଂକ୍ରିଟ୍ |

- ସୁବିଧା: ଦୃ strong ସଙ୍କେତ ଫେରିବା, ଦୀର୍ଘ ଦୂରତା ପାଇଁ ଉପଯୁକ୍ତ (500 ମିଟରରୁ ଅଧିକ) ଉଚ୍ଚ-ସଠିକତା ମାପ |

- ପ୍ରୟୋଗ ଦୃଶ୍ୟ: ସର୍ଭେ ଟ୍ରେନ ଯାଞ୍ଚ, ପାୱାର ଲାଇନ୍ ଇନସପେକସନ୍, ଡ୍ରୋନ୍ ଟେର୍ ସ୍କାନିଂ |

- ଟିପ୍ପଣୀ: ଦର୍ପଣ ପୃଷ୍ଠଗୁଡ଼ିକୁ ଏଡ଼ାଇବା ଯାହା ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ପ୍ରତିଫଳନକୁ ନେଇପାରେ (ଯାହା ସ୍ପଟ୍ ମିସାଲାଇନ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରେ) |

② ମଧ୍ୟମ ପ୍ରତିଫଳିତ ପ୍ରତିଫଳିତ ଲକ୍ଷ୍ୟ (20% -50%)

- ସାଧାରଣ ସାମଗ୍ରୀ: କାଠ, ଆସଫାଲ୍ଟ ରୋଡ, ଗା dark ଇଟା କାନ୍ଥ, ସବୁଜ ଉଦ୍ଭିଦ |

- ପ୍ରତିବାଦ:

ମାପ ଦୂରତାକୁ ଛୋଟ କରନ୍ତୁ (<200 ମିଟର ସୁପାରିଶ କରାଯାଇଛି) |

ଡିଭାଇସର ଉଚ୍ଚ-ସମ୍ବେଦନଶୀଳତା ମୋଡ୍ ସକ୍ଷମ କରନ୍ତୁ |

ମ୍ୟାଟ୍ ପୃଷ୍ଠଗୁଡିକ ପସନ୍ଦ କରନ୍ତୁ (ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଫ୍ରଷ୍ଟେଡ୍ ସାମଗ୍ରୀ) |

Low କମ୍ ପ୍ରତିଫଳନ ଲକ୍ଷ୍ୟ (<20%)

- ସାଧାରଣ ସାମଗ୍ରୀ: ବ୍ଲାକ୍ ରବର, କୋଇଲା ଗଦା, ଗା dark ଼ କପଡା, ଜଳ ଶରୀର |

- ବିପଦ: ସଙ୍କେତଗୁଡ଼ିକ ହଜିଯାଇପାରେ କିମ୍ବା ଜମ୍ପ ତ୍ରୁଟିରୁ ପୀଡିତ ହୋଇପାରେ |

- ସମାଧାନ:

ଏକ ରେଟ୍ରୋ-ପ୍ରତିଫଳିତ ଲକ୍ଷ୍ୟ (ପ୍ରତିଫଳକ ବୋର୍ଡ) ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ |

ଲେସର୍ ନେକ୍ସନ୍ କୋଣକୁ 45 ° ତଳେ ଆଡଜଷ୍ଟ କରନ୍ତୁ (ଡିଫ୍ୟୁଜ୍ ପ୍ରତିଫଳନକୁ ବ enhance ାଇବା) |

905NM କିମ୍ବା 1550NM ର ତରଙ୍ଗଦ eng ର୍ଘ୍ୟ କିମ୍ବା 1550NM ରେ କାର୍ଯ୍ୟ କରୁଥିବା ଉପକରଣଗୁଡିକ ବାଛନ୍ତୁ (ଉତ୍ତମ ଅନୁପ୍ରବେଶ ପାଇଁ) |

3। ସ୍ୱତନ୍ତ୍ର ଦୃଶ୍ୟ ରଣନୀତି |

① ଗତିଶୀଳ ଲକ୍ଷ୍ୟ ମାପ (ଯଥା, ଚଳନ ଗତି):

- ଯାନବାହାନ ଲାଇସେନ୍ସ ପ୍ଲେଟ୍ (ଉଚ୍ଚ ପ୍ରତିଫଳିତ କ୍ଷେତ୍ର) କିମ୍ବା ହାଲୁକା ରଙ୍ଗର କାର ଶରୀର |

- ଏକାଧିକ ଇକୋ ସ୍ୱୀକୃତି ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ (ବର୍ଷା ଏବଂ କୁହୁଡି ହସ୍ତକ୍ଷେପକୁ ଫିଲ୍ଟର୍ କରିବାକୁ) |

② କମ୍ପ୍ଲେକ୍ସ ଭୂପୃଷ୍ଠ ଚିକିତ୍ସା:

- ଅନ୍ଧାର ରଙ୍ଗର ଧାତୁ ପାଇଁ, ମ୍ୟାଟେ କୋଟିଙ୍ଗ୍ ପ୍ରୟୋଗ କରନ୍ତୁ (ଯାହା 30% ପ୍ରତିଫଳିତତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିପାରିବ) |

- ଗ୍ଲାସ୍ ପରଦା କାନ୍ଥ ସାମ୍ନାରେ ପୋଲରାଇଜିଂ ଫିଲ୍ଟରଗୁଡିକ ସଂସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ (ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ପ୍ରତିଫଳନକୁ ଦମନ କରିବା) |

③ ପରିବେଶର ହସ୍ତକ୍ଷେଧାରୀ କ୍ଷତିପୂରଣ:

- ଉଜ୍ଜ୍ୱଳ ଆଲୋକ ଅବସ୍ଥାରେ ପୃଷ୍ଠଭୂମି ହାଲୁକା ଦମନକାରୀ ଆଲଗୋରିଦମକୁ ସକ୍ଷମ କରନ୍ତୁ |

- ବର୍ଷା କିମ୍ବା ବରଫରେ, ନାଡେନ୍ ଇଣ୍ଟରଭାଲ୍ ମୋଡୁଲେସନ୍ (ପିମ୍) ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ |

4. ଯନ୍ତ୍ରପାତି ପାରାମିଟର ଟ୍ୟୁନିଂ ନିର୍ଦ୍ଦେଶାବଳୀ |

- ଶକ୍ତି ଆଡଜଷ୍ଟମେଣ୍ଟ୍: ସ୍ୱଳ୍ପ ପ୍ରତିଫଳନ ଲକ୍ଷ୍ୟ ପାଇଁ ଲେଜର ଶକ୍ତି ବୃଦ୍ଧି କରନ୍ତୁ (ଆଖି ନିରାପତ୍ତା ସୀମା ସହିତ ଅନୁପାଳନ ନିଶ୍ଚିତ କରନ୍ତୁ) |

- ଆପେଚର ଗ୍ରହଣ କରିବା: ଗ୍ରହଣ କରୁଥିବା ଲେନ୍ସର ବ୍ୟାସକୁ ବ increase ାନ୍ତୁ (ପ୍ରତ୍ୟେକ ଦ୍ୱିଗୁଣନାମା ପାଇଁ ସଙ୍କେତ ଲାଭ ଚାରି ଘଣ୍ଟା ବ increases ାଇଥାଏ) |

- ଥ୍ରେସହୋଲ୍ଡ ସେଟିଂ: ଗତିଶୀଳ ଟ୍ରିଗର ଥ୍ରେସହୋଲ୍ଡ (ଶବ୍ଦ ହେତୁ ମିଥ୍ୟା ଟ୍ରିଗରକୁ ଏଡ଼ାଇବା ପାଇଁ) |

5। ଭବିଷ୍ୟତ ଧାରା: ବୁଦ୍ଧିମାନ ପ୍ରତିଫଳନ କ୍ଷତିପୂରଣ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା |

ପରବର୍ତ୍ତୀ-ପିଟି ବିନିମୟ ମାପ ମାପ ସିଷ୍ଟମକୁ ଏକୀକରଣ ପାଇଁ ଆରମ୍ଭ କରାଯାଉଛି:

- ଆଡାପ୍ଟିଭ୍ ୱେନ କଣ୍ଟ୍ରୋଲ୍ (AGC): ଫୋଟଲେଟର୍ ସମ୍ବେଦନଶୀଳତାର ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ଆଡଜଷ୍ଟମେଣ୍ଟ୍ |

- ସାମଗ୍ରୀ ଚିହ୍ନିବା AI ଆଲଗୋରିଦମ: ଇକୋ ୱୋଭଫର୍ମ ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରି ସାମଗ୍ରୀ ପ୍ରକାର ସହିତ ମେଳ ଖାଉଛି |

- ମଲ୍ଟିସପେକ୍ଟ୍ରାଲ୍ ଫ୍ୟୁଜନ୍: ଅଧିକ ବିସ୍ତୃତ ବିଚାର ପାଇଁ ଦୃଶ୍ୟମାନ ଆଲୋକ ଏବଂ ଇନଫ୍ରାଡ୍ ଡାଟା ମିଶ୍ରଣ |

ଉପସଂହାର

ପ୍ରତିଫଳିତ ସଠିକତା ପାଇଁ ପ୍ରତିଫଳିତ ବ characteristics ଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡିକ ପରିଚାଳନା କରିବା ହେଉଛି ମାପ ସଠିକତା ପାଇଁ ଏକ ମୂଳ ଦକ୍ଷତା | ବ Scight ଜ୍ଞାନିକ ଭାବରେ ଲକ୍ଷ୍ୟଗୁଡ଼ିକୁ ବାଛିବା ଏବଂ ଚୟନ କରି, ଅଲ୍ଟ୍ରା-କମ୍ ପ୍ରତିଫଳିତ ଦୃଶ୍ୟରେ (10% ତଳେ), ମିଲିିମିଟର ସ୍ତରୀୟ ମାପ ସଠିକତା ହାସଲ ହୋଇପାରିବ | ବୁଦ୍ଧିମାନ ଚିନ୍ତାଧାରା ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଭାବରେ, ଭବିଷ୍ୟତର ମାପ ସିଷ୍ଟମଗୁଡ଼ିକ ଜଟିଳ ପରିବେଶକୁ ଅଧିକ "ସ୍ମାର୍ଟ ଭାବରେ ଅଧିକ ପସନ୍ଦ କରିବେ | ତଥାପି, ପ୍ରତିଫଳନର ମ basic ଳିକ ନୀତିଗୁଡିକ ବୁ understanding ିବା ସର୍ବଦା ଇଞ୍ଜିନିୟରମାନଙ୍କ ପାଇଁ ଏକ ଜରୁରୀ କ ill ଶଳ ହେବ |