Tamil
கேமரா மாடுல் படத்தின் தரத்தை எவ்வாறு மதிப்பீடு செய்வது: ஒரு விரிவான வழிகாட்டி
11.04 துருக
இன்றைய தொழில்நுட்ப இயக்கத்திற்குட்பட்ட உலகில், கேமரா மாடுல்கள் பரவலாக உள்ளன - ஸ்மார்ட்போன்கள் மற்றும் பாதுகாப்பு கேமராக்கள் முதல் வாகன ADAS அமைப்புகள் மற்றும் மருத்துவ சாதனங்கள் வரை. ஆனால் அனைத்தும்கேமரா மாட்யூல்கள்ஒரே மாதிரியான படத் தரத்தை வழங்குவதற்கானது, ஒன்றை தேர்வு செய்வது அல்லது அதனை மேம்படுத்துவது அதன் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வதற்கான தெளிவான புரிதலை தேவைப்படுகிறது. நீங்கள் ஒரு தயாரிப்பு வடிவமைப்பாளர், பொறியாளர் அல்லது ஆர்வலர் என்றாலும், கேமரா மாடுல் படத் தரத்தை மதிப்பீடு செய்வதற்கான கலைக்கான திறமையை கற்றுக்கொள்வது முக்கியமாகும். இந்த வழிகாட்டி முக்கியமான அளவீடுகள், சோதனை முறைகள் மற்றும் தகவலான தீர்மானங்களை எடுக்க உதவும் நடைமுறை குறிப்புகளை உடைக்கிறது.
ஏன் படத்தின் தர மதிப்பீடு முக்கியம்
“எப்படி” என்பதற்கு முந்தையதாக, “ஏன்” என்பதைக் தெளிவுபடுத்துவோம். குறைந்த தரமான படம் ஒரு கேமரா மாடுல் அதன் நோக்கத்திற்கு பயனற்றதாக மாறலாம்: ஒரு மங்கலான பாதுகாப்பு கேமரா புகையிரதங்களை அடையாளம் காண முடியாமல் போகலாம், வண்ணங்கள் மாறுபட்ட ஸ்மார்ட்போன் கேமரா பயனர்களை ஏமாற்றும், மற்றும் குறைந்த ஒளியில் பலவீனமான செயல்திறனை கொண்ட கார் கேமரா பாதுகாப்புக்கு ஆபத்தை ஏற்படுத்தும். படம் தரத்தை மதிப்பீடு செய்வது, மாடுல் தொழில்நுட்ப விவரக்குறிப்புகளை, பயனர் எதிர்பார்ப்புகளை மற்றும் தொழில்துறை தரநிலைகளை பூர்த்தி செய்கிறது—நேரம், செலவு மற்றும் புகழ் சேதத்தைச் சேமிக்கிறது.
கேமரா மாடுல் படத்தின் தரத்தை மதிப்பீடு செய்யும் மைய அளவீடுகள்
படத்தின் தரம் ஒரு தனி பண்பாக அல்ல, மிதமான அளவீடுகளை உள்ளடக்கிய ஒரு கூட்டமைப்பாகும். கீழே முக்கியமான அளவீடுகள் மற்றும் அவற்றைப் மதிப்பீடு செய்வது எப்படி என்பதைக் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது.
1. தீர்வு: சிறிய விவரங்களை பிடித்தல்
Resolution refers to a camera module’s ability to reproduce fine details in an image. It’s often confused with megapixels, but megapixel count alone doesn’t tell the whole story—how the module renders detail matters more.
முக்கிய அளவுகள்:
• மாற்றம் பரிமாற்ற செயல்பாடு (MTF): திறனை அளவீட்டிற்கான தங்க தரநிலை. MTF, கேமரா ஒளி மற்றும் இருண்ட எல்லைகளுக்கிடையிலான மாறுபாட்டை எவ்வளவு நன்கு பாதுகாக்கிறது என்பதை அளவிடுகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சோதனை அட்டையில் உள்ள கோடுகள்). MTF மதிப்பு 1.0 என்பது முழுமையான மாறுபாட்டை பாதுகாக்கிறது; 0.5 க்கும் மேலான மதிப்புகள் பெரும்பாலான பயன்பாடுகளுக்கான ஏற்றமான விவரங்களை குறிக்கின்றன.
• Line Pairs per Millimeter (LP/mm): கேமரா ஒரு மில்லிமீட்டருக்கு எவ்வளவு கறுப்பு மற்றும் வெள்ளை கோடுகளின் ஜோடிகளை அடையாளம் காணக்கூடியது என்பதை அளவிடுகிறது. அதிக LP/mm = கூர்மையான விவரம்.
எப்படி சோதிக்க வேண்டும்:
ஒரு நிலையான தீர்வு சோதனை அட்டவணையை (எடுத்துக்காட்டாக, ISO 12233) மாறுபட்ட தடிமன்களுடன் கருப்பு மற்றும் வெள்ளை கோடுகளுடன் பயன்படுத்தவும். கட்டுப்படுத்தப்பட்ட ஒளியில் (சீரான, பரவலான ஒளி, ஒளி மிளிரல் இல்லாமல்) அட்டவணையை பிடிக்கவும் மற்றும் Imatest அல்லது DxOMark போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி படத்தை பகுப்பாய்வு செய்யவும். கேமரா மங்கலாக அல்லது இணைந்து காணாமல் செய்யாமல் உருவாக்கக்கூடிய சிறிய கோடு ஜோடியைப் பார்க்கவும்—இது உங்கள் LP/mm மதிப்பை வழங்குகிறது. MTF பகுப்பாய்வுக்கு, கருவிகள் படத்தின் முழுவதும் எதிரொலியின் பராமரிப்பை கணக்கிடுகின்றன (மையம் மற்றும் மையம் இல்லாத பகுதிகள், ஏனெனில் தீர்வு அடிக்கடி மூலையில் குறைகிறது).
2. இயக்க வரம்பு: பிரகாசமான மற்றும் இருண்ட பகுதிகளை சமநிலைப்படுத்துதல்
டைனமிக் ரேஞ்ச் (DR) என்பது ஒரு கேமரா மாடுல் பிடிக்கக்கூடிய ஒளி தீவிரங்களின் வரம்பாகும் - மிக இருண்ட நிழல்களிலிருந்து மிக பிரகாசமான ஒளிர்வுகளுக்குள் - விவரங்களை இழக்காமல். ஒரு பரந்த டைனமிக் ரேஞ்ச் உயர்-கான்ட்ராஸ்ட் காட்சிகளுக்கு (எ.கா., சூரியாஸ்தமனக் காட்சிகள், ஜன்னல்களுடன் உள்ள உள்ளக ஷாட்டுகள்) முக்கியமாகும்.
முக்கிய அளவீடுகள்:
• சர்வதேச அளவீடுகள்: “சர்வதேசங்களில்” அளவிடப்படுகிறது (ஒவ்வொரு சர்வதேசமும் ஒளி தீவிரத்தை இரட்டிப்பாக்குகிறது அல்லது பாதிக்கிறது). நுகர்வோர் ஸ்மார்ட்போன் மாடுல்கள் பொதுவாக 10–14 சர்வதேசங்களை வழங்குகின்றன, ஆனால் தொழில்துறை மாடுல்கள் HDR உடன் 16+ சர்வதேசங்களை அடையலாம்.
• Histogram Analysis: ஒரு ஹிஸ்டோகிராம் (பிக்சல் பிரகாசத்தின் வரைபடம்) ஹைலைட்கள் “கிளிப்பாக” (எல்லாம் வெள்ளை, விவரமில்லை) அல்லது நிழல்கள் “கிருஷ்டாக” (எல்லாம் கருப்பு, விவரமில்லை) உள்ளதா என்பதை காட்டுகிறது.
எப்படி சோதிக்க வேண்டும்:
1. கட்டுப்படுத்தப்பட்ட காட்சி சோதனை: கடுமையான மாறுபாட்டுடன் ஒரு காட்சியை அமைக்கவும் - உதாரணமாக, ஒரு கருப்பு பெட்டியின் அருகில் ஒரு வெள்ளை காகிதம், ஒரு பக்கம் பிரகாசமான ஒளியால் ஒளிரும். படத்தை பிடித்து, கிளிப்பான ஹைலைட்களை (உருப்படிகள் இல்லாத வெள்ளை பகுதிகள்) அல்லது அழுத்தப்பட்ட நிழல்களை (விவரமில்லாத கருப்பு பகுதிகள்) சரிபார்க்கவும்.
2. HDR செயல்திறன்: HDR உடைய மாடல்களுக்கு, ஒரே உயர்தர எதிரொலியுள்ள காட்சியின் HDR மற்றும் non-HDR படங்களை ஒப்பிடுங்கள். HDR படம் வெளிச்சமான மற்றும் இருண்ட பகுதிகளில் விவரங்களை காப்பாற்ற வேண்டும், இயற்கைமயமாக இல்லாத செயலாக்கம் (எடுத்துக்காட்டாக, எல்லைகளின் சுற்றிலும் ஹேலோஸ்) இல்லாமல்.
3. ஹிஸ்டோகிராம் சரிபார்ப்பு: புகைப்பட திருத்தும் மென்பொருளைப் பயன்படுத்தவும் (எடுத்துக்காட்டாக, Lightroom, GIMP) ஹிஸ்டோகிராமைப் பார்க்க. ஒரு “சமநிலையிலான” ஹிஸ்டோகிராம் மிகவும் இடது பக்கம் (அழிக்கப்பட்ட நிழல்கள்) அல்லது மிகவும் வலது பக்கம் (கிளிப்பான ஒளிகள்) எந்த உச்சங்களை கொண்டிருக்காது.
3. நிறத்தின் துல்லியம்: உண்மையான நிறங்களை மீண்டும் உருவாக்குதல்
நிறத்தின் துல்லியம், கேமரா பிடித்த நிறங்கள், பொருளின் உண்மையான நிறங்களுக்கு எவ்வளவு அருகில் உள்ளன என்பதை அளவிடுகிறது. நிறங்கள் மாறுபட்டால் (எ.கா., அதிகமாக நிறமூட்டப்பட்ட சிவப்புகள், மஞ்சள் தோல் நிறங்கள்) ஒரு கூர்மையான படம் கூட தொழில்முறை இல்லாததாக உணரப்படும்.
முக்கிய அளவுகள்:
• Delta E (ΔE): உண்மையான நிறம் (இலக்கு) மற்றும் பிடிக்கப்பட்ட நிறம் இடையிலான வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. ΔE < 2 என்பது மனித கண்களுக்கு தெரியாதது; ΔE < 5 என்பது பெரும்பாலான நுகர்வோர் சாதனங்களுக்கு ஏற்றது; ΔE > 10 என்பது முக்கியமான நிற மாற்றத்தை குறிக்கிறது.
• வெள்ளை சமநிலை: வெள்ளை வெவ்வேறு ஒளி மூலங்களில் (எடுத்துக்காட்டாக, பகல் ஒளி, பிளாஸென்ட், இன்கண்டெஸென்ட்) சீரானதாக தோன்றுகிறது என்பதை உறுதி செய்கிறது. மோசமான வெள்ளை சமநிலை நிறம் மாறுதல்களை (எடுத்துக்காட்டாக, உள்ளக ஒளியில் நீல நிறம்) ஏற்படுத்துகிறது.
How to Test: எப்படி சோதிக்க வேண்டும்:
• நிறம் சரிபார்ப்பு சோதனை: 24 முன்கூட்டியே வரையறுக்கப்பட்ட நிறங்களுடன் ஒரு தரநிலையுள்ள நிறம் சரிபார்ப்பு அட்டவணையை (எடுத்துக்காட்டாக, X-Rite ColorChecker) பயன்படுத்தவும். அட்டவணையை ஒரே மாதிரியான, 중립மான ஒளியில் (நிறமுள்ள சுற்றுப்புற ஒளியை தவிர்க்கவும்) பிடிக்கவும். ஒவ்வொரு நிறப் பகுதியின் ΔE மதிப்புகளை கணக்கிட Imatest அல்லது Datacolor Spyder போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி படத்தை பகுப்பாய்வு செய்யவும்.
• வெள்ளை சமநிலை சோதனை: வெவ்வேறு ஒளி மூலங்களில் (நாள் ஒளி, LED, இன்கண்டெஸென்ட்) ஒரு வெள்ளை பொருளை (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு காகிதம்) பிடிக்கவும். ஒவ்வொரு படத்திலும் வெள்ளை நச்சு இல்லாமல் இருக்க வேண்டும் - நீலம், மஞ்சள் அல்லது பச்சை நிறங்கள் இல்லாமல்.
• உண்மையான உலக சோதனை: அறியப்பட்ட நிறங்களுடன் உள்ள பொருட்களை (எடுத்துக்காட்டாக, சிவப்பு ஆப்பிள், பச்சை புல், மனித தோல்) எடுத்து, படத்தை உண்மையான பொருளுடன் ஒப்பிடுங்கள். அதிக நிறம் (கலங்கமான நிறங்கள், செயற்கையாக தோன்றும்) அல்லது குறைந்த நிறம் (மந்தமான, சீரான நிறங்கள்) உள்ளதா என்பதை பாருங்கள்.
4. குறைந்த ஒளி செயல்திறன்: இருட்டில் விவரங்களை பிடித்தல்
குறைந்த ஒளி செயல்திறன் பாதுகாப்பு கேமராக்கள், இரவு புகைப்படக்கலை மற்றும் வாகன இரவு பார்வை போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது. இது சென்சாரின் உணர்திறன், லென்ஸ் அப்பர்ச்சர் மற்றும் சத்தம் குறைக்கும் அல்கொரிதம்கள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் உள்ளது.
முக்கிய அளவீடுகள்:
• சிக்னல்-க்கு-சத்தம் விகிதம் (SNR): பயனுள்ள பட சிக்னலுக்கும் தேவையற்ற “சத்தம்” (கருப்பு பகுதிகளில் உள்ள தானியங்கி முத்துக்கள்) க்கும் இடையிலான விகிதத்தை அளவிடுகிறது. அதிக SNR = சுத்தமான குறைந்த ஒளி படங்கள். 30 dB+ என்ற SNR குறைந்த ஒளி பயன்பாட்டிற்காக நல்லதாகக் கருதப்படுகிறது.
• சத்தம் நிலை: உயர் ISO (சென்சார் உணர்வு) அமைப்புகளில் எடுக்கப்பட்ட படங்களில் காணப்படும் சத்தம் (கிரோமா சத்தம்: நிறமுள்ள முத்துக்கள்; ஒளியியல் சத்தம்: கிரேஸ்கேல் தானியம்).
How to Test: 如何测试:
1. கட்டுப்படுத்தப்பட்ட குறைந்த ஒளி காட்சி: ஒரு மங்கலான அறையை அமைக்கவும் (எடுத்துக்காட்டாக, 10–50 லக்ஸ், மாலை நேரத்திற்கு சமமான) ஒளி மற்றும் இருட்டான பொருட்களின் கலவையுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு விளக்கு, ஒரு புத்தகம், ஒரு இருட்டான கம்பளம்). மாடுலின் இயல்பான ISO-வில் முதலில் படம் எடுக்கவும், பின்னர் ISO-வை அதிகரிக்கவும் (எடுத்துக்காட்டாக, 800, 1600, 3200) மற்றும் படங்களை ஒப்பிடவும்.
2. SNR கணக்கீடு: படத்தின் இருண்ட பகுதிகளில் SNR ஐ அளவிட Imatest போன்ற கருவிகளை பயன்படுத்தவும். உயர் ISO அமைப்புகளில் கூட 25 dB க்கும் மேலே இருக்கும் SNR மதிப்புகளை தேடவும்.
3. விவரம் காப்பாற்றுதல்: கறுப்பு பொருட்கள் உருப்படியை காப்பாற்றுகிறதா என்பதை சரிபார்க்கவும் (எடுத்துக்காட்டாக, புத்தகத்தின் மூடியை) சத்தத்தால் மறைக்கப்படாமல். தீவிர சத்தத்தை குறைக்கும் மாடல்களை தவிர்க்கவும்—இது சத்தத்தை “மென்மையாக்க” செய்யலாம் ஆனால் நுணுக்கமான விவரங்களை அழிக்கவும் செய்யும்.
5. கூர்மை மற்றும் முனை வரையறை
கூர்மை என்பது எல்லைகள் மற்றும் நிறங்கள் மற்றும் சாயங்கள் இடையிலான மாற்றங்களின் தெளிவை குறிக்கிறது. தீர்மானத்துடன் தொடர்புடையது என்றாலும், கூர்மை லென்ஸ் தரம் மற்றும் பிறகு செயலாக்கத்திற்கு (எடுத்துக்காட்டாக, கூர்மைப்படுத்தும் அல்கொரிதங்கள்) அடிப்படையாக உள்ளது.
முக்கிய அளவுகள்:
• எட்ஜ் அக்யூடன்ஸ்: இரு மாறுபட்ட பகுதிகளுக்கு இடையிலான எல்லை எவ்வளவு தெளிவாக உள்ளது (எடுத்துக்காட்டாக, வெள்ளை பின்னணியில் ஒரு கருப்பு கோடு).
• Over-Sharpening Artifacts: அதிகமான பிறகு செயலாக்கத்தால் ஏற்படும் இயற்கை அல்லாத முனைகள் (எடுத்துக்காட்டாக, ஹேலோஸ், பொருட்களின் சுற்றிலும் "சொல்லுதல்").
How to Test:
ஒரு தெளிவான எல்லைகளுடன் காட்சி எடுக்கவும்—எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு அச்சிடப்பட்ட உரை ஆவணம், ஒரு எறும்பு சுவர், அல்லது ஒரு சதுரங்கம். படத்தில் நுழைந்து சரிபார்க்கவும்:
• எட்ஜுகள் தெளிவாக உள்ளனவா, அல்லது அவை மங்கியதாக தோன்றுகிறதா?
• எட்ஜ் சுற்றிலும் ஒளி அல்லது இருண்ட வரிகள் (ஹேலோ) உள்ளனவா?
• சிறிய எழுத்துரு அளவுகளில் உரை வாசிக்கக்கூடியதா?
Avoid modules that produce “fake” sharpness via over-processing—these images look unnatural up close.
வழிகாட்டுதல்கள்: பயன்பாட்டு-சிறப்பு மதிப்பீடு
படத்தின் தரம் முக்கியத்துவம் பயன்பாட்டின் அடிப்படையில் மாறுபடுகிறது. ஒரு ஸ்மார்ட்போனுக்கான கேமரா மாடுலுக்கு சிறந்த நிறத் துல்லியம் மற்றும் குறைந்த ஒளி செயல்திறனை தேவை, ஆனால் ஒரு தொழில்துறை ஆய்வு கேமரா தீர்மானம் மற்றும் இயக்கக் களஞ்சியத்தை முன்னுரிமை அளிக்கிறது. உங்கள் மதிப்பீட்டை எப்படி தனிப்பயனாக்குவது என்பதை இங்கே காணலாம்:
கணினி உபகரணங்கள் (ஸ்மார்ட்போன்கள், கேமரா)
• கவனம் செலுத்தவும்: நிறத்தின் துல்லியம், குறைந்த ஒளி செயல்திறன், HDR, மற்றும் இயற்கை கூர்மை.
• சோதனை காட்சிகள்: புகைப்படங்கள் (உடல் நிறத்தின் துல்லியம்), நிலப்பரப்புகள் (சரிவகை), இரவு புகைப்படங்கள் (சத்தம் மற்றும் விவரம்).
பாதுகாப்பு மற்றும் கண்காணிப்பு
• கவனம் செலுத்தவும்: தீர்வு (முகம் அடையாளம் காண்பதற்கான), இயக்கக் களஞ்சியம் (நாள்/இரவு பயன்பாட்டிற்கான), மற்றும் குறைந்த ஒளி செயல்திறன் (IR மங்கலின்மை இல்லாமல்).
• சோதனை காட்சிகள்: வெளியில் நாள்/இரவு மாறுபாடுகள், உள்ளே குறைந்த ஒளி (எடுத்துக்காட்டாக, மங்கியுள்ள வழி), நகரும் பொருட்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நபர் நடக்கிறான்).
ஆட்டோமோட்டிவ் ADAS
• கவனம் செலுத்தவும்: உயர் இயக்க வரம்பு (முன் விளக்குகள்/சூரிய ஒளி), குறைந்த ஒளி செயல்திறன் (இரவு ஓட்டம்), மற்றும் வேகமான ஷட்டர் வேகம் (இயக்க மங்கலுக்கு தடுப்பதற்காக).
• சோதனை காட்சிகள்: சூரியன் மறைந்தபோது நெடுஞ்சாலை ஓட்டம், எதிர்கால போக்குவரத்துடன் இரவு ஓட்டம், மழை நிலைகள் (லென்ஸ் ஃபிளேர் எதிர்ப்பு).
மருத்துவ படம்
• கவனம் செலுத்தவும்: மிக உயர்ந்த தீர்மானம், நிறத்தின் துல்லியம் (பாதலியல் ஸ்லைட்களுக்கு), மற்றும் குறைந்த சத்தம் (எக்ஸ்ரே அல்லது எண்டோஸ்கோபிக்கு).
• சோதனை செய்ய: அளவீட்டுக்கேற்ப சோதனை அட்டவணைகள் மற்றும் மருத்துவ மாதிரிகள் (எடுத்துக்காட்டாக, திசு ஸ்லைடுகள்).
தொழில்முறை மதிப்பீட்டிற்கான கருவிகள்
While you can do basic tests with a test chart and photo software, professional tools take evaluation to the next level:
நீங்கள் ஒரு சோதனை அட்டவணை மற்றும் புகைப்பட மென்பொருளுடன் அடிப்படையான சோதனைகளை செய்யலாம், ஆனால் தொழில்முறை கருவிகள் மதிப்பீட்டை அடுத்த நிலைக்கு எடுத்துச் செல்கின்றன:
• Imatest: ரிசொல்யூஷன், டைனமிக் ரேஞ்ச், நிறம் துல்லியம் மற்றும் SNR அளவீட்டிற்கான தொழில்துறை தரநிலை.
• DxOMark Analyzer: ச்மார்ட்போன் உற்பத்தியாளர்களால் கேமரா செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்ய பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• ஸ்பெக்ட்ரோபோட்டோமீட்டர்கள்: பிடிக்கப்பட்ட நிறங்களை ஒரு குறிப்புடன் ஒப்பிட்டு நிறத்தின் துல்லியத்தை அளவிடுங்கள்.
• Light Meters: சோதனைக்குப் போது ஒளி நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்யவும் (நம்பகமான முடிவுகளுக்குப் முக்கியம்).
பொதுவான தவறுகளை தவிர்க்கவும்
1. மெகாபிக்சல்களில் கவனம் செலுத்துதல்: ஒரு குறைந்த தரம் கொண்ட லென்ஸுடன் கூடிய 108MP மாடல், ஒரு உயர்தர லென்ஸுடன் கூடிய 50MP மாடலுக்கு மாறாக schlechter செயல்படும். எப்போதும் மெகாபிக்சல் எண்ணிக்கையை தீர்மானம் மற்றும் கூர்மையான சோதனைகளுடன் இணைக்கவும்.
2. சர்வதேச வரம்புகளை புறக்கணித்தல்: உயர்ந்த பகுதிகள் வெட்டப்பட்டால் அல்லது நிழல்கள் அழிக்கப்பட்டால், ஒரு கூர்மையான படம் கூட பயனற்றது.
3. அனியंत्रிக்கப்பட்ட ஒளியில் சோதனை: ஒற்றுமையற்ற ஒளி (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நாளில் நேரடி சூரிய ஒளி, அடுத்த நாளில் மேகமூட்டம்) நம்பகமான முடிவுகளை உருவாக்காது. ஒரு ஒளி பெட்டி அல்லது பரவலான ஸ்டூடியோ ஒளியை பயன்படுத்தவும்.
4. வீடியோ தரத்தை புறக்கணித்தல்: மாடுல் வீடியோவுக்கானது என்றால், கட்டம் வீதத்தின் நிலைத்தன்மை, இயக்க மங்கல்தன்மை மற்றும் ஒலி ஒத்திசைவை சோதிக்கவும் - நிலையான படங்களில் மட்டும் கவனம் செலுத்த வேண்டாம்.
கடைசி படிகள்: உங்கள் கண்டுபிடிப்புகளை ஒருங்கிணைத்தல்
அனைத்து அளவீடுகளை சோதித்த பிறகு, கேளுங்கள்:
1. இந்த மாடுல் அதன் நோக்கத்திற்கு தேவையான தொழில்நுட்ப விவரக்குறிப்புகளை பூர்த்தி செய்கிறதா?
2. எந்தவொரு ஒப்பந்தத்தை உடைக்கும் காரணிகள் உள்ளனவா (எடுத்துக்காட்டாக, குறைந்த ஒளியில் அதிகமான சத்தம், வளைந்த நிறங்கள்)?
3. அது போட்டியாளர்களுடன் எப்படி ஒப்பிடப்படுகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, இதன் இயக்க வரம்பு சமமான விலையுள்ள மாடுல் விட 2 நிறுத்தங்கள் பரந்ததா)?
ஒரு மதிப்பீட்டு முறைமையை (எடுத்துக்காட்டாக, ஒவ்வொரு அளவீட்டிற்கும் 1–10) பயன்படுத்தி செயல்திறனை அளவிடவும் மற்றும் பக்கத்துக்கு பக்கம் ஒப்பீடுகளை எளிதாக்கவும்.
தீர்வு
கேமரா மாடுல் படத்தின் தரத்தை மதிப்பீடு செய்வது தொழில்நுட்ப அளவீடுகள் மற்றும் நடைமுறை சோதனைகளை இணைக்கும் ஒரு அமைப்பான செயல்முறை ஆகும். தீர்மானம், இயக்க வரம்பு, நிறத்தின் துல்லியம், குறைந்த ஒளி செயல்திறன் மற்றும் கூர்மையான தன்மையை மையமாகக் கொண்டு, உங்கள் சோதனைகளை பயன்பாட்டிற்கு ஏற்ப வடிவமைத்தால், உங்கள் தேவைகளை பூர்த்தி செய்யும் உயர் செயல்திறன் மாடுல்களை அடையாளம் காணலாம். நினைவில் வைக்கவும்: சிறந்த கேமரா மாடுல் அதிக விவரங்களைக் கொண்டது அல்ல - அது அதன் நோக்கத்திற்கு ஏற்ப நிலையான, நம்பகமான தரத்தை வழங்கும் மாடுல் ஆகும்.
புதிய தயாரிப்பொன்றை வடிவமைக்கிறீர்களா அல்லது ஏற்கனவே உள்ள ஒன்றை மேம்படுத்துகிறீர்களா, இந்த மதிப்பீட்டு தொழில்நுட்பங்களை கற்றுக்கொள்வது, கூட்டத்தில் தனித்துவமாக இருக்கும் சிறந்த கேமரா-செயல்பாட்டுள்ள சாதனங்களை உருவாக்க உதவும்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat