ஒற்றை, இரட்டை, மூன்று மற்றும் பல கேமரா அமைப்புகளின் பகுப்பாய்வு

மோனோகுலர், பைனாகுலர், டிரினோகுலர் மற்றும் மல்டியோகுலர் கேமராக்கள் புலனுணர்வு துறையில் முக்கிய சாதனங்களாகும், ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பண்புகள் மற்றும் பொருந்தக்கூடிய காட்சிகள். உங்களுக்கான விரிவான ஒப்பீடு இங்கே:

கலவை: இது ஒரு ஒற்றை லென்ஸ் மற்றும் பட சென்சார் கலவையை கொண்டுள்ளது, எளிமையான அமைப்பு மற்றும் ஒப்பீட்டளவில் குறைந்த விலை.

கொள்கை: முன் அறிவு அல்லது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுடன் இணைந்து, இரு பரிமாணப் படத்தின் அளவு, வடிவம் மற்றும் அமைப்பு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் தொலைவு மற்றும் பிற தகவல்களை இது மதிப்பிடுகிறது. இருப்பினும், இது நேரடி ஆழ அளவீட்டு முறைகளைக் கொண்டிருக்கவில்லை. எடுத்துக்காட்டாக, மொபைல் ஃபோன் புகைப்படம் எடுப்பதில், மோனோகுலர் கேமரா காட்சியைப் படம்பிடிக்கிறது, மேலும் அல்காரிதம்கள் மூலம், இது புகைப்படம் எடுத்த நபர் அல்லது காட்சியமைப்பில் புல விளைவுகளின் ஆழமற்ற ஆழத்தை உருவகப்படுத்த எளிய பின்னணி மங்கலாக்குகிறது.

ஆன்டேஜ்: வீட்டுப் பாதுகாப்பு கேமராக்கள் மற்றும் குழந்தைகளுக்கான கண்காணிப்பு கேமராக்கள் போன்ற பல்வேறு சிறிய சாதனங்களில் ஒருங்கிணைப்பது செலவு குறைந்த மற்றும் எளிதானது, அடிப்படை படத்தைப் பெறுதல் தேவைகளை பூர்த்தி செய்வது வரம்பு: ஆழமான உணர்வின் துல்லியம் மோசமாக உள்ளது, மேலும் இது பொருட்களின் தூரத்தை துல்லியமாக தீர்மானிக்க முடியாது. சிக்கலான சூழல்களில், உயர் துல்லியமான பணிகளைக் கையாள்வது கடினம். உதாரணமாக, தன்னியக்க வாகனம் ஓட்டுவதில் துல்லியமான தடையைத் தவிர்ப்பது மோனோகுலர் கேமராவை நம்பியிருக்க முடியாது.

கலவை: இது குறிப்பிட்ட அடிப்படை தூரத்தில் அமைக்கப்பட்ட இரண்டு கேமராக்களைக் கொண்டுள்ளது, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த ஆப்டிகல் மற்றும் இமேஜிங் அமைப்பைக் கொண்டுள்ளது, மேலும் இது படங்களை ஒத்திசைப்பதன் மூலம் ஸ்டீரியோ பார்வையை உணர்கிறது.

கொள்கை: கோட்பாட்டின் அடிப்படையில், பொருளின் ஆழமான தகவலைக் கணக்கிட, ஒரே காட்சியில் படமெடுக்கும் இரண்டு கேமராக்களுக்கு இடையே உள்ள ஏற்றத்தாழ்வை இது பயன்படுத்துகிறது, மேலும் இலக்கை தீர்மானிக்க பட அங்கீகார தொழில்நுட்பத்தை ஒருங்கிணைக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, தொழில்துறை ரோபோ எடுப்பு நடவடிக்கைகளில், ஒரு தொலைநோக்கி கேமரா ரோபோவிற்கு பகுதிகளின் நிலை மற்றும் தூரத்தைக் கண்டறிய உதவுகிறது, இது துல்லியமாக எடுக்க அனுமதிக்கிறது.

நன்மை: ஒரு மோனோகுலர் கேமராவிற்கு, ஆழமான உணர்தல் திறன் கணிசமாக மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளது, மேலும் இது ஒப்பீட்டளவில் எளிமையான 3D காட்சி மாதிரியை உருவாக்க முடியும். இது செலவு குறைந்த மற்றும் பாதுகாப்பு, ரோபாட்டிக்ஸ் மற்றும் பிற துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

வரம்பு: இது விளக்குகளில் ஏற்படும் மாற்றங்களுக்கு உணர்திறன் கொண்டது, மேலும் அடிப்படை தூரம் நியாயமான முறையில் அமைக்கப்பட வேண்டும்; இல்லையெனில் அளவீட்டு பிழைகள் எளிதில் ஏற்படலாம். வலுவான நேரடி ஒளி அல்லது மங்கலான வெளிச்சம் உள்ள சூழல்களில், ஆழமான கணக்கீடுகளின் துல்லியம் பெரிதும் பாதிக்கப்படுகிறது.

கலவை: ஒரு குறிப்பிட்ட அமைப்பில் அமைக்கப்பட்ட மூன்று கேமராக்களைக் கொண்டுள்ளது, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த ஆப்டிகல் சிஸ்டம் மற்றும் இமேஜ் சென்சார், தரவு செயலாக்க அலகு மற்றும் தொடர்பு இடைமுகத்துடன்.

ஒரு பைனாகுலர் கேமராவைப் போலவே, வெவ்வேறு கேமராக்கள் ஒரே நேரத்தில் பல கோணங்களில் இருந்து படம்பிடிக்கின்றன, அதிக துல்லியத்துடன் ஆழத்தை கணக்கிடுவதற்கு பணக்கார ஏற்றத்தாழ்வு தகவலைப் பயன்படுத்துகின்றன, மேலும் இலக்கின் விரிவான பண்புகளுடன் பட அங்கீகாரத்தை இணைக்கின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, தன்னியக்க ஓட்டத்தில், ஒரு டிரைனோகுலர் கேமரா அனைத்து திசைகளிலிருந்தும் முன் சாலையின் நிலைமைகளைப் படம்பிடித்து, வாகனங்கள், பாதசாரிகள் மற்றும் தடைகள் ஆகியவற்றின் வகை மற்றும் வகையை துல்லியமாக உணர்கிறது.

நன்மை: உயர் துல்லியமான ஆழம் உணர்தல், டெட் சோன்கள் இல்லாத பரந்த-கோண கவரேஜ் மற்றும் வலுவான இலக்கு அங்கீகாரத் திறன்கள் உயர் துல்லியம் மற்றும் காட்சிப் புரிதல் தேவைப்படும் உயர்நிலை பயன்பாடுகளுக்குப் பொருத்தமானவை.

வரம்பு: கேமரா அளவுத்திருத்தம் சிக்கலானது, தரவு செயலாக்க அளவு பெரியது மற்றும் வன்பொருள் மற்றும் தொழில்நுட்ப வரம்பு அதிகமாக உள்ளது, சில செலவு உணர்திறன் துறைகளில் அதன் பிரபலத்தை கட்டுப்படுத்துகிறது.

கலவை: நான்கு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட கேமராக்களை உள்ளடக்கியது, வெவ்வேறு பயன்பாடுகளின் அடிப்படையில் நெகிழ்வான தளவமைப்பு வடிவமைப்பை அனுமதிக்கிறது, சிக்கலான காட்சி வரிசையை உருவாக்குகிறது.

கொள்கை: பல்வேறு கேமராக்களிலிருந்து பல கோண மற்றும் பல அடுக்கு படத் தரவை ஒருங்கிணைக்கிறது, ஆழமான காட்சித் தகவலைச் சுரங்கப்படுத்த மேம்பட்ட வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் உயர்-துல்லியமான மற்றும் உயர்-நம்பகமான சுற்றுச்சூழல் உணர்வை அடைய அல்ட்ரா-ஃபைன்3D காட்சி மாதிரிகளை உருவாக்குகிறது. உதாரணமாக, தொழில்முறை விர்ச்சுவல் ரியாலிட்டி படப்பிடிப்பில், நடிகரின் அசைவுகள் மற்றும் முகபாவனைகளை எல்லா திசைகளிலிருந்தும் படம்பிடிக்க, பல கண் கேமராக்கள் வட்டத்தில் அமைக்கப்பட்டுள்ளன, இது மெய்நிகர் பாத்திரத்தை யதார்த்தமான வெளிப்பாட்டுடன் வழங்குகிறது.

நன்மைகள்: உயர்ந்த சுற்றுச்சூழல் உணர்தல் மற்றும் விவரத் திறன்கள், மிகவும் சிக்கலான காட்சிகளுக்குத் தகவமைத்துக் கொள்ளக்கூடியவை, மேலும் Metaverse மற்றும் புத்திசாலித்தனமான ஆளில்லா அமைப்புகள் போன்ற அதிநவீன தொழில்நுட்ப பயன்பாடுகளுக்கு உயர்மட்ட காட்சி ஆதரவை வழங்க முடியும்.

வரம்பு: கணினி மிகவும் சிக்கலானது, விலை உயர்ந்தது R&D மற்றும் உற்பத்தி செலவுகள், மற்றும் மகத்தான தரவு செயலாக்கம் மற்றும் பரிமாற்ற அழுத்தம். தற்போது, இது முக்கியமாக உயர்நிலை ஆராய்ச்சி மற்றும் திரைப்பட தயாரிப்பு துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

ஒட்டுமொத்தமாக, கேமராக் கண்களின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும்போது, காட்சி உணர்தல் திறன்கள் படிப்படியாக அதிகரிக்கின்றன, ஆனால் செலவுகள் மற்றும் தொழில்நுட்பச் சிக்கல்கள். தேர்வு செய்யும் போது, மிகவும் பொருத்தமான காட்சித் தீர்வைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான பயன்பாட்டுத் தேவைகள், பட்ஜெட் மற்றும் தொழில்நுட்ப சாத்தியக்கூறு போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்.