Tamil
உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வை கேமரா செயல்திறனை எவ்வாறு சோதிப்பது மற்றும் சரிபார்ப்பது
03.11 துருக
தொழில்துறைகளில் உள்ள முக்கியத்துவம் வாய்ந்த அமைப்புகளுக்கு உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வை கேமராக்கள் முதுகெலும்பாக மாறியுள்ளன - தன்னாட்சி வாகனங்கள் மற்றும் தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு முதல் ஸ்மார்ட் நகரங்கள் மற்றும் மருத்துவ இமேஜிங் வரை. நுகர்வோர் கேமராக்களைப் போலல்லாமல், அவற்றின் செயல்திறன் நேரடியாக பாதுகாப்பு, செயல்திறன் மற்றும் செயல்பாட்டு நம்பகத்தன்மையை பாதிக்கிறது. இருப்பினும், பாரம்பரிய சோதனை முறைகள் பெரும்பாலும் தனித்தனி வன்பொருள் விவரக்குறிப்புகளில் (எ.கா., தெளிவுத்திறன்) கவனம் செலுத்துகின்றன மற்றும் வன்பொருள், மென்பொருள் மற்றும் நிஜ உலக சூழல்களுக்கு இடையிலான தொடர்பை புறக்கணிக்கின்றன. உண்மையான உறுதியை உறுதிப்படுத்த, ஒரு முழுமையான, சூழ்நிலை சார்ந்த அணுகுமுறை அவசியம். இந்த வழிகாட்டியில், நவீன தேவைகளை நிவர்த்தி செய்யும் ஒரு புதிய 3-அடுக்கு சோதனை கட்டமைப்பை நாங்கள் விரிவாக விளக்குவோம்.உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வைசெயல்படுத்தக்கூடிய அளவீடுகள், கருவிகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளுடன் சவால்கள், டேட்டாஷீட்டிற்கு அப்பாற்பட்ட செயல்திறனைச் சரிபார்க்க.
1. முக்கிய கட்டமைப்பு: தனித்தனி அளவீடுகளுக்கு அப்பால் நகர்தல்
பெரும்பாலான உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வை கேமரா சோதனைகள், தெளிவுத்திறன் அல்லது பிரேம் வீதம் போன்ற அடிப்படை அளவுருக்களைச் சரிபார்ப்பதோடு நின்றுவிடுகின்றன. ஆனால் உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் மாறும், வளங்கள் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில் செயல்படுகின்றன. ஒரு விரிவான சரிபார்ப்பு உத்தி மூன்று ஒன்றையொன்று சார்ந்த அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்க வேண்டும்: வன்பொருள் நம்பகத்தன்மை, அல்காரிதமிக் துல்லியம் மற்றும் நிஜ உலக சூழ்நிலை ஏற்புத்திறன். இந்த கட்டமைப்பு உங்கள் கேமரா ஆய்வகத்தில் நன்றாகச் செயல்படுவது மட்டுமல்லாமல், அது உண்மையில் செயல்படும் விளிம்பு நிலைகளில், அது ஒரு தூசி நிறைந்த தொழிற்சாலை தளம், அதிவேக நெடுஞ்சாலை அல்லது குறைந்த சக்தி கொண்ட IoT சாதனம் எதுவாக இருந்தாலும், நிலையான முடிவுகளை வழங்குகிறது என்பதை உறுதி செய்கிறது.
2. வன்பொருள் அடுக்கு சோதனை: தெளிவுத்திறன் மற்றும் பிரேம் வீதத்திற்கு அப்பால்
வன்பொருள் என்பது உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வை செயல்திறனின் அடித்தளமாகும், ஆனால் சோதனை டேட்டாஷீட்டில் பட்டியலிடப்பட்டுள்ள விவரக்குறிப்புகளுக்கு அப்பால் செல்ல வேண்டும். நிஜ உலகப் பயன்பாட்டை நேரடியாக பாதிக்கும் அளவீடுகளில் கவனம் செலுத்துங்கள், குறிப்பாக வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகளில்.
முதலில், பெரும்பாலான தொழில்துறை மற்றும் வாகனப் பயன்பாடுகளுக்கு டைனமிக் ரேஞ்ச் மற்றும் குறைந்த-ஒளி செயல்திறன் தவிர்க்க முடியாதவை. அதிகபட்ச தெளிவுத்திறனை அளவிடுவதற்குப் பதிலாக, டைனமிக் ரேஞ்ச் அளவீடுகளான dB மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி, அதிக-மாறுபாடு காட்சிகளில் (எ.கா., நேரடி சூரிய ஒளி மற்றும் நிழல்கள்) கேமரா எவ்வாறு விவரங்களைத் தக்க வைத்துக் கொள்கிறது என்பதைச் சோதிக்கவும். குறைந்த-ஒளி காட்சிகளுக்கு, வெவ்வேறு ISO நிலைகளில் சிக்னல்-டு-நாய்ஸ் ரேஷியோவை (SNR) அளவிடவும் - மங்கலான சூழல்களில் பயன்படுத்தக்கூடிய படங்களுக்கு 30dB க்கு மேல் SNR ஐ இலக்காகக் கொள்ளவும். Keysight இன் Image Quality Analyzer போன்ற கருவிகள் இந்த அளவீடுகளை தானியக்கமாக்கலாம், சோதனை ஓட்டங்களில் நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்யலாம்.
மின் திறன் என்பது பெரும்பாலும் கவனிக்கப்படாத மற்றொரு முக்கியமான வன்பொருள் அளவீடு ஆகும். உட்பொதிக்கப்பட்ட கேமராக்கள் பொதுவாக பேட்டரி சக்தி அல்லது பகிரப்பட்ட தொழில்துறை மின்சக்தியில் இயங்குகின்றன, எனவே அதிக மின் நுகர்வு வரிசைப்படுத்தல் நெகிழ்வுத்தன்மையை கட்டுப்படுத்தலாம். செயலற்ற, பிடிப்பு மற்றும் செயலாக்க நிலைகளின் போது மின் இழுவையை அளவிட ஒரு துல்லியமான மின் பகுப்பாய்வியைப் பயன்படுத்தவும். உதாரணமாக, உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வைக்கான பிரபலமான தளமான NVIDIA Jetson AGX Orin, மாதிரி மற்றும் பணிச்சுமையைப் பொறுத்து மாறுபடும் மின் நுகர்வை (14.95W முதல் 23.57W வரை) வழங்குகிறது, இது செயல்திறனுடன் மின்சாரத்தையும் சோதிக்க வேண்டியதன் அவசியத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது. Prophesee's GenX320 போன்ற மின் திறன் கொண்ட சென்சார்களை இலக்காகக் கொள்ளுங்கள், இது உலகின் மிகச்சிறிய மற்றும் மின் திறன் கொண்ட நிகழ்வு அடிப்படையிலான பார்வை சென்சார் ஆகும், இது செயல்திறனைப் பராமரிக்கும் போது ஒட்டுமொத்த அமைப்பு மின் இழுவையைக் குறைக்க உதவுகிறது.
இறுதியாக, தொழில்துறை மற்றும் வெளிப்புற பயன்பாடுகளுக்கு இயந்திர மற்றும் சுற்றுச்சூழல் பின்னடைவு சோதனை மிகவும் முக்கியமானது. தீவிர வெப்பநிலை, ஈரப்பதம் மற்றும் அதிர்வுகளின் கீழ் கேமராவின் செயல்திறனை சுற்றுச்சூழல் அறைகளைப் பயன்படுத்தி சோதிக்கவும்—இது IP மதிப்பீட்டு தரநிலைகளை பூர்த்தி செய்வதையும், கடுமையான சூழ்நிலைகளில் படத் தரம் மற்றும் இணைப்பைத் தக்கவைப்பதையும் உறுதிசெய்யவும். இந்த படி பாரம்பரிய ஆய்வக சோதனைகள் தவறவிடும் விலையுயர்ந்த கள தோல்விகளைத் தடுக்கிறது.
3. அல்காரிதம் அடுக்கு சோதனை: துல்லியம் நிகழ்நேர செயல்திறனை சந்திக்கிறது
எம்பெடிட் செய்யப்பட்ட பார்வை கேமராக்கள் பொருள் கண்டறிதல், அர்த்தமுள்ள பகுப்பாய்வு மற்றும் நிலை மதிப்பீடு போன்ற பணிகளுக்கு சாதனத்தில் உள்ள AI/ML ஆல்கொரிதங்களை நம்புகின்றன—இந்த ஆல்கொரிதங்களை சோதிக்க, துல்லியம் மற்றும் நேரடி செயல்திறனை சமநிலைப்படுத்த வேண்டும், இது பொதுவாக போட்டியிடும் இரண்டு அளவீடுகள்.
உங்கள் பயன்பாட்டுக்கு ஏற்ற துல்லிய அளவீடுகளுடன் தொடங்குங்கள். பொருள் கண்டறிதலுக்கு (object detection), பல வகுப்புகளில் உள்ள பொருட்களை அல்காரிதம் எவ்வளவு சிறப்பாக அடையாளம் கண்டு இருப்பிடத்தைக் கண்டறிகிறது என்பதை அளவிட சராசரி துல்லியத்தின் சராசரியை (mAP) பயன்படுத்தவும். பட வகைப்படுத்தலுக்கு (image classification), முதல்-1 மற்றும் முதல்-5 துல்லியத்தில் கவனம் செலுத்துங்கள். COCO (Common Objects in Context) அல்லது ImageNet போன்ற அளவுகோல் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தவும், மேலும் உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டுக்கு ஏற்றவாறு தனிப்பயன் தரவுத்தொகுப்புகளையும் உருவாக்கவும் - தொழில்துறை பயனர்கள் குறைபாடுள்ள பாகங்களைச் சேர்க்கலாம், அதே நேரத்தில் வாகனப் பயனர்கள் பாதசாரிகள் மற்றும் வாகன மாதிரிகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க வேண்டும். NVIDIA Jetson-ன் MLPerf அனுமான முடிவுகள், மேம்படுத்தப்பட்ட அல்காரிதம்கள் (TensorRT வழியாக) துல்லியம் மற்றும் வேகத்தை கணிசமாக அதிகரிக்க முடியும் என்பதைக் காட்டுகின்றன; எடுத்துக்காட்டாக, Jetson AGX Orin-ல் ResNet அடிப்படையிலான பட வகைப்படுத்தல், ஆஃப்லைன் பயன்முறையில் 6423.63 மாதிரிகள்/வினாடி என்ற வேகத்தை அளிக்கிறது, இது அல்காரிதம் மேம்படுத்தலின் செயல்திறன் தாக்கத்தை நிரூபிக்கிறது.
நிகழ்நேர செயல்திறன் என்பது தாமதம் (பிடிப்பு முதல் வெளியீடு வரை ஆகும் நேரம்) மற்றும் பிரேம் வீதம் (FPS) ஆகியவற்றால் அளவிடப்படுகிறது. தானியங்கி ஓட்டுதல் அல்லது ரோபாட்டிக்ஸ் போன்ற நேர-உணர்திறன் பயன்பாடுகளுக்கு, தாமதம் 100ms-க்கு குறைவாக இருக்க வேண்டும் - சிறிய தாமதங்கள் கூட பேரழிவுகரமான பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும். தாமதத்தை அளவிட OpenCV-யின் வீடியோ பிடிப்பு API அல்லது Prophesee-யின் Metavision SDK போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்; Prophesee-யின் நிகழ்வு-அடிப்படையிலான கேமராக்கள் 1k lux-ல் 150μs-க்கு குறைவான தாமதத்தை அடைகின்றன, இது நிகழ்நேர செயல்திறனுக்கு ஒரு உயர் தரத்தை நிர்ணயிக்கிறது. பிரேம் வீதம் சீராக இருக்க வேண்டும் (உச்ச செயல்திறன் மட்டுமல்ல) - சிக்கலான காட்சிகளை செயலாக்கும்போது கேமரா பிரேம்களை கைவிடவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்த மாறுபட்ட பணிச்சுமைகளின் கீழ் சோதிக்கவும்.
எட்ஜ் AI மேம்பாடு என்பது அல்காரிதம் சோதனைக்கு முக்கியமான பகுதியாகும். உள்ளமைக்கப்பட்ட கேமராக்களுக்கு வரையறுக்கப்பட்ட செயலாக்க சக்தி உள்ளது, எனவே இலக்கு ஹார்ட்வேர் (எடுத்துக்காட்டாக, Jetson Orin NX, Raspberry Pi) மீது அல்காரிதம் செயல்திறனை சோதிக்கவும், வெறும் சக்திவாய்ந்த PC மீது அல்ல. TensorRT (NVIDIA சாதனங்களுக்கு) அல்லது TensorFlow Lite (குறுக்குப்பிளாட்ஃபார்ம் ஆதரவு) போன்ற கருவிகள் சாதனத்தில் உள்ள முன்னறிவிப்புக்கு மாதிரிகளை மேம்படுத்துகின்றன, மற்றும் இந்த கருவிகளுடன் சோதனை செய்வது உங்கள் அல்காரிதம் உற்பத்தியில் திறமையாக இயங்குவதை உறுதி செய்கிறது.
4. சூழல் பொருந்தும் சோதனை: இறுதி உறுதிப்படுத்தல்
நவீன உள்ளமைக்கப்பட்ட பார்வை சோதனையின் மிகவும் புதுமையான பகுதி உண்மையான சூழல்களில் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்துவது - கட்டுப்படுத்தப்பட்ட ஆய்வகங்களில் மட்டும் அல்ல. இந்த அடுக்கு கேமரா அது உண்மையில் சேவை செய்யும் சூழல்களில் எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுகிறது என்பதை உறுதி செய்கிறது.
ஒற்றை-கேமரா பயன்பாடுகளுக்கு, பல்வேறு ஒளி நிலைகள் (குறைந்த ஒளி, நேரடி சூரிய ஒளி, பின்னொளி) மற்றும் பின்னணிகள் (குழப்பமான, சீரான, நகரும்) முழுவதும் சோதிக்கவும். உதாரணமாக, ஒரு தொழிற்சாலை கேமரா, தொழிற்சாலை தளம் பிரகாசமாக ஒளிரப்பட்டாலும் அல்லது மங்கலாக ஒளிரப்பட்டாலும், குறைபாடுகளைத் துல்லியமாக கண்டறிய வேண்டும். இந்த நிலைமைகளை மீண்டும் உருவாக்க சுற்றுச்சூழல் சிமுலேட்டர்களைப் பயன்படுத்தவும், துல்லியம் மற்றும் ஃபிரேம் வீதம் எவ்வாறு மாறுகிறது என்பதை அளவிடவும் - வலுவான கேமராக்கள் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய வரம்புகளுக்குள் செயல்திறனைப் பராமரிக்கும்.
ஸ்மார்ட் சிட்டிகள் அல்லது கிடங்கு ஆட்டோமேஷன் போன்ற பெரிய அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு பல கேமராக்களின் ஒத்துழைப்பு சோதனை மிகவும் முக்கியமானது. கேமராக்கள் எவ்வாறு ஒன்றாகச் செயல்பட்டு பொருட்களைக் கண்காணிக்கின்றன, பரந்த காட்சிகளை ஒன்றிணைக்கின்றன அல்லது தரவைப் பகிர்கின்றன என்பதைச் சரிபார்க்கவும். முக்கிய அளவீடுகளில் இலக்கு கண்காணிப்புத் துல்லியம் (தொழில் தரங்களின்படி 5% க்கும் குறைவான இழப்பு விகிதம்), பரந்த காட்சி ஒன்றிணைப்புத் தரம் (2 பிக்சல்களுக்குக் குறைவான இணைப்புகள்) மற்றும் கூட்டுப் பதில் தாமதம் (200ms க்கும் குறைவானது) ஆகியவை அடங்கும். கேமராக்களுக்கு இடையிலான தரவு பரிமாற்றத்தைக் கண்காணிக்க உயர்-துல்லியமான நெட்வொர்க் பகுப்பாய்விகளைப் பயன்படுத்தவும், குறைந்தபட்ச தாமதம் மற்றும் தரவு இழப்பு இல்லை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். வீடியோ கண்காணிப்பு அமைப்புகளுக்கான GB/T 28181-2016 அல்லது பல கேமரா அமைப்புகளில் தனியுரிமை மற்றும் தரவுப் பாதுகாப்பிற்கான ISO/IEC 29151:2017 போன்ற தரங்களைப் பின்பற்றவும்.
எட்ஜ் கேஸ் சோதனை என்பது மற்றொரு சூழ்நிலை-மையப்படுத்தப்பட்ட படியாகும். அரிதான ஆனால் முக்கியமான நிகழ்வுகளை (எ.கா., சட்டகத்திற்குள் திடீரென ஒரு பொருள் நுழைவது, கேமரா மறைக்கப்படுவது, நெட்வொர்க் குறுக்கீடுகள்) கண்டறிந்து, கேமரா எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைச் சரிபார்க்கவும். உதாரணமாக, அதன் லென்ஸ் மூடப்பட்டால் ஒரு பாதுகாப்பு கேமரா விரைவாக எச்சரிக்கை செய்ய வேண்டும், மேலும் மழை அல்லது மூடுபனி பார்வையை குறைத்தாலும் ஒரு தன்னாட்சி வாகன கேமரா பொருள் கண்டறிதலை பராமரிக்க வேண்டும். இந்த சோதனைகள் நம்பகமான கேமராக்களை நிஜ உலக நிலைமைகளில் தோல்வியடையும் கேமராக்களிலிருந்து பிரிக்கின்றன.
5. அத்தியாவசிய கருவிகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்
இந்த 3-அடுக்கு கட்டமைப்பை திறம்பட செயல்படுத்த, பாரம்பரிய மற்றும் அதிநவீன கருவிகளின் கலவையைப் பயன்படுத்தவும். வன்பொருள் சோதனைக்கு: Keysight Image Quality Analyzers, Tektronix Power Analyzers, மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அறைகள். அல்காரிதம் சோதனைக்கு: MLPerf Inference (தரப்படுத்தலுக்கு), OpenCV, TensorRT, மற்றும் Prophesee’s Metavision SDK. காட்சி சோதனைக்கு: தனிப்பயன் சோதனைத் தளங்கள், நிரல்படுத்தக்கூடிய மொபைல் ரோபோக்கள் (நகரும் இலக்குகளை உருவகப்படுத்த), மற்றும் நெட்வொர்க் சிமுலேட்டர்கள் (மோசமான இணைப்பை பிரதிபலிக்க).
நம்பகமான முடிவுகளை உறுதி செய்ய இந்த சிறந்த நடைமுறைகளை பின்பற்றவும்: 1) மீண்டும் செய்யக்கூடியதற்காக சோதனை நிலைகளை (ஒளி, தூரம், வெப்பநிலை) நிலைப்படுத்தவும். 2) ஆரம்பத்தில் மற்றும் அடிக்கடி சோதிக்கவும்—செயல்திறன் சோதனையை வளர்ச்சி வாழ்க்கைச் சுற்றில் ஒருங்கிணைக்கவும், இறுதியில் மட்டும் அல்ல. 3) தானியங்கி மற்றும் கையால் சோதனை செய்யும் கலவையைப் பயன்படுத்தவும்: மீண்டும் செய்யக்கூடிய பணிகளை தானியங்கி செய்யவும் (எ.கா., ஃபிரேம் வீதம் அளவீடு) மற்றும் எல்லை வழக்குகளை கையால் சரிபார்க்கவும். 4) அனைத்தையும் ஆவணமாக்கவும்—அளவீடுகள், சோதனை நிலைகள் மற்றும் முடிவுகளைப் பதிவு செய்து போக்குகளை அடையாளம் காணவும் மற்றும் சிக்கல்களை தீர்க்கவும்.
6. தவிர்க்க வேண்டிய பொதுவான தவறுகள்
ஒரு வலுவான கட்டமைப்புடன் கூட, பொதுவான தவறுகள் சோதனைகளை பலவீனப்படுத்தலாம். ஆய்வக செயல்திறனில் மட்டும் கவனம் செலுத்துவதைத் தவிர்க்கவும் - நிஜ உலக சூழ்நிலைகளில்தான் கேமராக்கள் பெரும்பாலும் தோல்வியடைகின்றன. மின்சார செயல்திறனை புறக்கணிக்காதீர்கள்; சிறந்த துல்லியத்துடன் கூடிய கேமரா அதிக மின்சாரத்தை பயன்படுத்தினால், பேட்டரியில் இயங்கும் சாதனங்களுக்கு அது பயனற்றது. பெஞ்ச்மார்க் தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு சோதனைகளை அதிகமாகப் பொருத்துவதைத் தவிர்க்கவும்; பயன்பாட்டு வழக்கு-குறிப்பிட்ட சரிபார்ப்புக்கு தனிப்பயன் தரவுத்தொகுப்புகள் அவசியம். இறுதியாக, இணக்கத்தன்மையை சோதிக்க மறக்காதீர்கள் - உங்கள் தற்போதைய வன்பொருள், மென்பொருள் மற்றும் நெட்வொர்க் உள்கட்டமைப்புடன் கேமரா செயல்படுவதை உறுதிப்படுத்தவும், குறிப்பாக பல கேமரா அமைப்புகளில்.
தீர்வு
உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வை கேமரா செயல்திறனைச் சோதிப்பதற்கும் சரிபார்ப்பதற்கும் அடிப்படை விவரக்குறிப்புகளுக்கு அப்பாற்பட்ட ஒரு முழுமையான அணுகுமுறை தேவை. 3-அடுக்கு கட்டமைப்பை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம் - வன்பொருள் நம்பகத்தன்மை, அல்காரிதம் செயல்திறன் மற்றும் காட்சித் தழுவல் - உங்கள் கேமரா நிஜ உலக எட்ஜ் சூழல்களில் நிலையான, நம்பகமான செயல்திறனை வழங்குவதை நீங்கள் உறுதிசெய்யலாம். MLPerf அளவுகோல்கள், Prophesee இன் நிகழ்வு அடிப்படையிலான மதிப்பீட்டு கருவிகள் மற்றும் பல-கேமரா சோதனை அமைப்புகள் போன்ற அதிநவீன கருவிகளைப் பயன்படுத்தி வளைவுக்கு முன்னால் இருங்கள். நீங்கள் தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு, தன்னாட்சி வாகனங்கள் அல்லது ஸ்மார்ட் நகரங்களுக்காக கேமராக்களைப் பயன்படுத்தினாலும், இந்த கட்டமைப்பு விலையுயர்ந்த தோல்விகளைத் தவிர்க்கவும் உங்கள் தொழில்நுட்பத்தில் நம்பிக்கையை வளர்க்கவும் உதவும்.
உங்கள் உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வை சோதனைகளை அடுத்த கட்டத்திற்கு கொண்டு செல்ல தயாரா? உங்கள் முக்கிய பயன்பாட்டு வழக்கைக் கண்டறிந்து, தனிப்பயன் சோதனைத் தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்கி, உங்கள் பயன்பாட்டிற்கு மிகவும் முக்கியமான அளவீடுகளுக்கு முன்னுரிமை அளிப்பதன் மூலம் தொடங்குங்கள் - துல்லியம், தாமதம், சக்தி திறன் அல்லது கூட்டு செயல்திறன். சரியான அணுகுமுறையுடன், உட்பொதிக்கப்பட்ட பார்வை தொழில்நுட்பத்தின் முழு திறனையும் நீங்கள் திறக்க முடியும்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat