Tamil
ஸ்மார்ட் வாக்யூம் கிளீனிங் ரோபோக்களில் கேமரா தொகுதிகள்: வழிசெலுத்தலுக்கு அப்பால், புத்திசாலித்தனமான துப்புரவின் மையம்
01.24 துருக
கடந்த தசாப்தத்தில், ஸ்மார்ட் வெற்றிட சுத்திகரிப்பு ரோபோக்கள் "புதிய கேட்ஜெட்" என்பதிலிருந்து கட்டாயம் இருக்க வேண்டிய வீட்டு உபகரணங்களாக பரிணமித்துள்ளன, அவற்றின் முக்கிய போட்டித்திறன் அடிப்படை உறிஞ்சும் சக்தியிலிருந்து புத்திசாலித்தனமான சுத்திகரிப்பு திறன்களுக்கு மாறியுள்ளது. இந்த பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உந்துசக்தியாக இருக்கும் முக்கிய கூறுகளில், கேமரா தொகுதிகள் தனித்து நிற்கின்றன - வழிசெலுத்தலுக்கான ஒரு கருவியாக மட்டுமல்லாமல், ரோபோக்கள் வீட்டுச் சூழல்களைப் புரிந்துகொள்ளவும், சுயாதீனமான முடிவுகளை எடுக்கவும், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சுத்திகரிப்பு அனுபவங்களை வழங்கவும் உதவும் "கண்கள்" மற்றும் "மூளை" ஆகவும் செயல்படுகின்றன. திறமையான, தொந்தரவு இல்லாத சுத்திகரிப்பு தீர்வுகளைத் தேடும் நுகர்வோருக்கும், சந்தையில் ஒரு விளிம்பைப் பெற முயற்சிக்கும் உற்பத்தியாளர்களுக்கும், இவற்றின் பங்கு மற்றும் முன்னேற்றத்தைப் புரிந்துகொள்வதுகேமரா தொகுதிகள் ஸ்மார்ட் வெற்றிட கிளீனர்களில் இது முன்னெப்போதையும் விட முக்கியமானது. கேமரா தொழில்நுட்பம் ஸ்மார்ட் வெற்றிட கிளீனர் துறையை எவ்வாறு மறுவடிவமைக்கிறது என்பதை இந்த கட்டுரை ஆராய்கிறது, அதன் தொழில்நுட்ப பரிணாமம், நடைமுறை பயன்பாடுகள், பயனர் சார்ந்த நன்மைகள் மற்றும் எதிர்கால போக்குகளை விளக்குகிறது.
1. கேமரா தொகுதிகளின் பரிணாமம்: 2D வழிசெலுத்தலில் இருந்து 3D சுற்றுச்சூழல் உணர்தல் வரை
ஆரம்ப நாட்களில், ஸ்மார்ட் வெற்றிட கிளீனர்கள் பெரும்பாலும் சீரற்ற வழிசெலுத்தல் அல்லது எளிய அகச்சிவப்பு சென்சார்களை நம்பியிருந்தன, இது திறமையற்ற சுத்தம் செய்தல், தவறவிட்ட இடங்கள் மற்றும் அடிக்கடி மோதல்களுக்கு வழிவகுத்தது. கேமரா தொகுதிகளின் அறிமுகம் ஒரு திருப்புமுனையாக அமைந்தது, ஆனால் அவற்றின் வளர்ச்சி சுற்றுச்சூழல் உணர்தலின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்தி, மேம்படுத்தல் மற்றும் மறு செய்கையின் படிப்படியான செயல்முறையாக இருந்துள்ளது.
முதல் தலைமுறை கேமரா கொண்ட வெற்றிகள் 2D காட்சி வழிநடத்தலை ஏற்றுக்கொண்டன. இந்த கேமராக்கள் அறையின் சதுரமான படங்களை பிடித்தன, இதனால் ரோபோடு அடிப்படை வடிவமைப்புகளை வரைபடம் செய்யவும் பெரிய தடைகளை தவிர்க்கவும் முடிந்தது. இருப்பினும், அவை சிறிய பொருட்களை (பூனை விளையாட்டுகள் அல்லது கேபிள்கள் போன்றவை) வேறுபடுத்துவதில் சிரமப்பட்டன மற்றும் உயரம் மாறுபாடுகளை உணர முடியவில்லை—இதனால் படிக்கட்டுகளில் விழுந்து அல்லது குறைந்தபட்சமான சாமான்களின் கீழ் சிக்கிக்கொள்ளும் நிலை ஏற்பட்டது. இந்த கட்டுப்பாடு 2D கேமரா மாடல்களை "அடிப்படை மேம்பாடு" ஆகவே மாற்றியது, விளையாட்டு மாற்றுபவராக அல்ல.
3D ஆழம் உணரும் கேமரா தொகுதிகளின் வளர்ச்சியுடன் இந்த முன்னேற்றம் ஏற்பட்டது, இது டைம்-ஆஃப்-ஃப்ளைட் (ToF) மற்றும் ஸ்ட்ரக்சர்டு லைட் போன்ற தொழில்நுட்பங்களால் இயக்கப்படுகிறது. 2D கேமராக்களைப் போலல்லாமல், 3D தொகுதிகள் ஒளி திரும்பி வர எடுக்கும் நேரத்தைக் கணக்கிடுவதன் (ToF) அல்லது ப்ரொஜெக்ட் செய்யப்பட்ட ஒளி வடிவங்களின் சிதைவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் (ஸ்ட்ரக்சர்டு லைட்) மூலம் ரோபோவிற்கும் சுற்றியுள்ள பொருட்களுக்கும் இடையிலான தூரத்தை அளவிடுகின்றன. இது ரோபோவிற்கு வீட்டின் முப்பரிமாண வரைபடத்தை உருவாக்க உதவுகிறது, ஒரு மெல்லிய சார்ஜிங் கேபிள் முதல் உடையக்கூடிய பூச்சாடி வரை தடைகளின் அளவு, வடிவம் மற்றும் நிலையை துல்லியமாக அடையாளம் கண்டு, அதன் சுத்தம் செய்யும் பாதையை நிகழ்நேரத்தில் சரிசெய்ய உதவுகிறது.
இன்றைய உயர்தர ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்கள் பெரும்பாலும் AI-மேம்படுத்தப்பட்ட 3D கேமரா தொகுதிகளை ஒருங்கிணைக்கின்றன. கணினி பார்வை அல்காரிதம்களை இயந்திர கற்றலுடன் இணைப்பதன் மூலம், இந்த தொகுதிகள் தடைகளை "பார்க்க" மட்டுமல்லாமல், அவற்றை "அடையாளம் காணவும்" முடியும். உதாரணமாக, ரோபோ ஒரு செல்லப்பிராணி கிண்ணத்தை (தவிர்க்கப்பட வேண்டும்) மற்றும் ஒரு தூசி பந்தை (சுத்தம் செய்யப்பட வேண்டும்) வேறுபடுத்தி அறியலாம், அல்லது அதிக போக்குவரத்து பகுதிகளை (நுழைவாயில்கள் போன்றவை) அடையாளம் கண்டு, அவை மிகவும் முழுமையான சுத்தம் செய்யப்பட வேண்டும். "உணர்தலில்" இருந்து "அங்கீகாரத்திற்கு" இந்த மாற்றம், கேமரா தொகுதிகளை வழிசெலுத்தல் துணைக்கருவியிலிருந்து ஒரு முக்கிய முடிவெடுக்கும் கூறாக உயர்த்தியுள்ளது.
2. வழிநடத்தலுக்கு அப்பால்: கேமரா மாடல்களின் 3 முக்கிய நடைமுறை பயன்பாடுகள்
வழிநடத்தல் அடிப்படையான செயல்பாடு என்றாலும், நவீன கேமரா மாடல்கள் ஸ்மார்ட் வெற்றிகளில் மூன்று முக்கிய நடைமுறை பயன்பாடுகள் மூலம் பயனர் வலிகளை நேரடியாக கையாளுவதன் மூலம் அதிக மதிப்பை வழங்குகின்றன. இந்த பயன்பாடுகள் உற்பத்தியாளர்களுக்கான முக்கிய விற்பனை புள்ளிகளாகவும், நுகர்வோர் வாங்கும் முடிவுகளுக்கான முக்கிய காரணிகளாகவும் மாறிவிட்டன.
2.1 துல்லியமான தடைகளைத் தவிர்த்தல்: "சுத்தம் செய்யும் பேரழிவுகளை" குறைத்தல்
ஸ்மார்ட் வாக்யூம் பயனர்களுக்கு மிகப்பெரிய விரக்திகளில் ஒன்று, ரோபோ வீட்டு உபயோகப் பொருட்களை இடித்து, தட்டிவிட்டு, அல்லது அதில் சிக்கிக் கொள்ளும் போக்கு ஆகும். கேமரா தொகுதிகள், நுணுக்கமான தடைகளை கண்டறிவதன் மூலம் இந்தப் பிரச்சனையைத் தீர்க்கின்றன. உதாரணமாக, ToF 3D கேமராக்கள் 2 மிமீ அளவுள்ள முடி கட்டிகள் அல்லது சிறிய பொம்மைகள் போன்ற பொருட்களைக் கண்டறிந்து, இடையூறு இல்லாமல் அவற்றைச் சுற்றிச் செல்ல முடியும். AI-இயங்கும் அங்கீகாரம் இதை மேலும் மேம்படுத்துகிறது: கேமராவால் கண்ணாடிகள் அல்லது பூந்தொட்டிகள் போன்ற உடையக்கூடிய பொருட்களை அடையாளம் கண்டு பாதுகாப்பான தூரத்தை பராமரிக்க முடியும், அல்லது தளர்வான கேபிள்களைக் கண்டறிந்து அவற்றை பிரஷ் ரோலில் சிக்காமல் தவிர்க்க முடியும்.
உதாரணமாக: Ecovacs மற்றும் Roborock போன்ற முன்னணி பிராண்டுகள் தங்கள் முதன்மை மாடல்களில் AI கேமரா தொகுதிகளை ஒருங்கிணைத்து "Obstacle Avoidance 3.0" ஐ செயல்படுத்துகின்றன - இது மோதல்களைத் தவிர்ப்பது மட்டுமல்லாமல், தடைகளை வகைப்படுத்தி, பயனர் குறிப்புக்காக பயன்பாட்டில் பதிவு செய்கிறது. இந்த அளவிலான துல்லியம் பயனர் தலையீட்டின் தேவையை கணிசமாகக் குறைத்துள்ளது, குழந்தைகள் அல்லது செல்லப்பிராணிகள் உள்ள பரபரப்பான வீடுகளுக்கு ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களை மிகவும் நம்பகமானதாக ஆக்குகிறது.
2.2 மண்டல சுத்தம் செய்தல் & தனிப்பயனாக்கம்: உங்களுக்கு மிகவும் தேவைப்படும் இடத்தில் சுத்தம் செய்தல்
கேமரா தொகுதிகளால் சாத்தியமான மற்றொரு முக்கிய முன்னேற்றம் என்பது இலக்கு மண்டல சுத்தம் செய்தல் ஆகும். ஆரம்பகால ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்கள் எந்தவித பாகுபாடுமின்றி முழு அறைகளையும் சுத்தம் செய்தன, ஆனால் காட்சி வரைபடம் மற்றும் கேமரா அடிப்படையிலான நிலைப்படுத்தல் மூலம், பயனர்கள் இப்போது மொபைல் செயலி வழியாக சுத்தம் செய்ய குறிப்பிட்ட பகுதிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கலாம். உதாரணமாக, நீங்கள் சமையலறை தரையில் தானியத்தை சிந்தினால், செயலியைத் திறந்து, 3D வரைபடத்தில் (கேமரா தொகுதியால் உருவாக்கப்பட்ட) சிந்திய பகுதியை குறிவைத்து, ரோபோவை நேரடியாக அந்த இடத்திற்கு அனுப்பலாம் - முழு சமையலறையையும் சுத்தம் செய்ய வேண்டிய அவசியமில்லை.
சில மேம்பட்ட மாடல்கள் கேமரா மூலம் அமைக்கக்கூடிய "செல்லக்கூடாத பகுதிகள்" (no-go zones) மற்றும் "துடைக்கக்கூடாத பகுதிகள்" (no-mop zones) ஆகியவற்றையும் வழங்குகின்றன. தரைவிரிப்புகள் (துடைக்கக்கூடாத பகுதிகளுக்கு) அல்லது செல்லப்பிராணிகளின் படுக்கைகள் (செல்லக்கூடாத பகுதிகளுக்கு) போன்ற நிலையான பொருட்களை அங்கீகரிப்பதன் மூலம், ரோபோ தானாகவே அதன் துப்புரவு முறையை சரிசெய்கிறது - தரைவிரிப்புகளை ஈரமாக்குவதைத் தவிர்ப்பது அல்லது செல்லப்பிராணிகளை தொந்தரவு செய்வதைத் தவிர்ப்பது. கேமராவின் காட்சித் தரவை பயனர் விருப்பங்களுடன் தொடர்புபடுத்தும் திறன் மூலம் இந்த தனிப்பயனாக்கம் சாத்தியமாகிறது, இது மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட துப்புரவு அனுபவத்தை உருவாக்குகிறது.
2.3 வீட்டு கண்காணிப்பு: கூடுதல் மதிப்புக்கான இரட்டை செயல்பாடு
உயர்தர ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களில் ஒரு வளர்ந்து வரும் போக்கு, வீட்டு கண்காணிப்புக்கான கேமரா தொகுதிகளின் ஒருங்கிணைப்பாகும் - இது பாதுகாப்பு உணர்வுள்ள பயனர்களை ஈர்க்கும் இரட்டை-செயல்பாடு அம்சமாகும். ரோபோ சுத்தம் செய்யாதபோது, பயனர்கள் பயன்பாட்டின் மூலம் கேமராவை தொலைதூரத்தில் கட்டுப்படுத்தி தங்கள் வீட்டின் நிகழ்நேர காட்சிகளைக் காணலாம். சில மாதிரிகள் இருவழி ஆடியோவையும் உள்ளடக்கியுள்ளன, இது பயனர்கள் செல்லப்பிராணிகளுடன் தொடர்பு கொள்ள அல்லது ஊடுருவும் நபர்களைத் தடுக்க அனுமதிக்கிறது.
இந்த இரட்டை செயல்பாடு உயர்-தெளிவுத்திறன் கொண்ட கேமரா சென்சார்கள் (பெரும்பாலும் 1080p அல்லது அதற்கு மேல்) மற்றும் குறைந்த-சக்தி நுகர்வு தொழில்நுட்பத்தால் சாத்தியமாகிறது, இது கேமரா ரோபோவின் பேட்டரியை வடிகட்டாமல் செயல்படுவதை உறுதி செய்கிறது. உற்பத்தியாளர்களுக்கு, இந்த அம்சம் அவர்களின் தயாரிப்புகளை போட்டியாளர்களிடமிருந்து வேறுபடுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் பயனர்களுக்கு, இது இரண்டு சாதனங்களை (ஒரு வெற்றிடம் மற்றும் ஒரு பாதுகாப்பு கேமரா) ஒன்றாக இணைப்பதன் மூலம் மதிப்பை சேர்க்கிறது.
3. கேமரா தொகுதி செயல்திறனை வடிவமைக்கும் முக்கிய தொழில்நுட்ப காரணிகள்
ஸ்மார்ட் வெற்றிட சுத்திகரிப்பான்களில் உள்ள அனைத்து கேமரா தொகுதிகளும் ஒரே மாதிரியானவை அல்ல. பல தொழில்நுட்ப காரணிகள் அவற்றின் செயல்திறனை தீர்மானிக்கின்றன, இது ரோபோவின் சுத்தம் செய்யும் திறன் மற்றும் பயனர் அனுபவத்தை நேரடியாக பாதிக்கிறது. தகவலறிந்த கொள்முதல் செய்ய விரும்பும் நுகர்வோருக்கும், தங்கள் தயாரிப்புகளை மேம்படுத்தும் உற்பத்தியாளர்களுக்கும், இந்த காரணிகள் கவனிக்கத்தக்கவை.
3.1 சென்சார் ரெசல்யூஷன் & ஃபிரேம் ரேட்
உயர் சென்சார் ரெசல்யூஷன் (மெகாபிக்சல்களில் அளவிடப்படுகிறது) கேமராவை அதிக விவரமான படங்களைப் பிடிக்க அனுமதிக்கிறது, தடைகளை அடையாளம் காணும் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது. பெரும்பாலான நடுத்தர முதல் உயர்-நிலை ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்கள் 2MP அல்லது 5MP சென்சார்களைப் பயன்படுத்துகின்றன, அவை வீட்டுச் சூழல்களுக்குப் போதுமானவை. ஃப்ரேம் ரேட் (fps இல் அளவிடப்படுகிறது) கேமரா எவ்வளவு விரைவாகப் படங்களைப் பிடிக்கிறது என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது—உயர் ஃப்ரேம் ரேட்கள் (30fps அல்லது அதற்கு மேல்) செல்லப்பிராணிகள் அல்லது குழந்தைகள் போன்ற நகரும் தடைகளுக்கு ரோபோ வேகமாக செயல்பட உதவுகிறது.
3.2 குறைந்த ஒளி செயல்திறன்
பல பயனர்கள் தங்கள் ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களை இரவில் இயக்குகிறார்கள், எனவே குறைந்த ஒளி செயல்திறன் முக்கியமானது. பெரிய-அப்பரச்சர் லென்ஸ்கள் (f/1.6 அல்லது அதற்குக் குறைவானவை) மற்றும் அகச்சிவப்பு (IR) இரவு பார்வை கொண்ட கேமரா தொகுதிகள் இருண்ட சூழல்களில் தெளிவான படங்களைப் பிடிக்க முடியும், சுற்றுப்புற ஒளி இல்லாவிட்டாலும் நிலையான வழிசெலுத்தல் மற்றும் தடை தவிர்ப்பை உறுதி செய்கிறது. சில மேம்பட்ட மாதிரிகள் ஸ்டார்லைட் சென்சார்களைப் பயன்படுத்துகின்றன, அவை மிகக் குறைந்த ஒளியில் வண்ணப் படங்களைப் பிடிக்க முடியும், இருண்ட அறைகளில் தடை அங்கீகாரத்தை மேம்படுத்துகிறது.
3.3 AI அல்காரிதம் ஒருங்கிணைப்பு
கேமரா தொகுதியின் செயல்திறன், அதை இயக்கும் AI அல்காரிதம்களைப் பொறுத்தது. வீட்டு உபயோகப் பொருட்களைத் துல்லியமாக வகைப்படுத்தவும், பயனரின் சுத்தம் செய்யும் பழக்கங்களைக் கற்றுக்கொள்ளவும், சுத்தம் செய்யும் பாதைகளை மேம்படுத்தவும், உற்பத்தியாளர்கள் தனியுரிம AI மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் அதிக முதலீடு செய்கிறார்கள். உதாரணமாக, இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள் கேமரா தரவை பகுப்பாய்வு செய்து, அதிக தூசி உள்ள பகுதிகளை (சோஃபாக்களுக்கு அடியில் போன்றவை) கண்டறிந்து, எதிர்கால சுத்தம் செய்யும் சுழற்சிகளில் அவற்றுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க முடியும். எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் ஒருங்கிணைப்பு - கிளவுடில் செயலாக்குவதற்குப் பதிலாக ரோபோவிலேயே கேமரா தரவைச் செயலாக்குவது - தாமதத்தைக் குறைத்து, நிகழ்நேர முடிவெடுப்பதை செயல்படுத்துகிறது.
3.4 ஆயுள் & நீர்ப்புகாப்பு
ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்கள் (குறிப்பாக துடைக்கும் செயல்பாடுகளைக் கொண்ட ஹைப்ரிட் மாதிரிகள்) ஈரமான சூழல்களில் செயல்படுகின்றன, எனவே கேமரா தொகுதிகள் நீடித்ததாகவும் நீர்ப்புகாததாகவும் இருக்க வேண்டும். IPX4 அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நீர்ப்புகாப்பு மதிப்பீடு கொண்ட தொகுதிகள் நீர் தெறிப்புகளைத் தாங்கும், சென்சார் அல்லது லென்ஸுக்கு சேதம் ஏற்படுவதைத் தடுக்கும். கூடுதலாக, கீறல்-எதிர்ப்பு லென்ஸ்கள் (கொரில்லா கிளாஸ் போன்ற பொருட்களால் ஆனவை) தூசி, குப்பைகள் மற்றும் தற்செயலான கீறல்களிலிருந்து கேமராவைப் பாதுகாக்கின்றன, நீண்ட கால செயல்திறனை உறுதி செய்கின்றன.
4. பயனர்-மைய நன்மைகள்: நுகர்வோருக்கு கேமரா தொகுதிகள் ஏன் முக்கியம்
தினசரி பயனர்களுக்கு, கேமரா தொகுதிகளின் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்கள், ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களை மிகவும் பயனுள்ளதாகவும் வசதியாகவும் மாற்றும் உறுதியான நன்மைகளாக மொழிபெயர்க்கப்படுகின்றன. இந்த நன்மைகள் ஆரம்பகால ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களுடன் தொடர்புடைய பொதுவான பிரச்சனைகளை நிவர்த்தி செய்கின்றன, தத்தெடுப்பு மற்றும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை அதிகரிக்கின்றன.
முதலில், கேமரா தொகுதிகள் நேரத்தையும் முயற்சியையும் மிச்சப்படுத்துகின்றன. துல்லியமான வழிசெலுத்தல் மற்றும் மண்டல சுத்தம் செய்தல் மூலம், பயனர்கள் இனி அறையை முன்கூட்டியே ஒழுங்கமைக்கவோ (சிறிய பொருட்களை எடுப்பதன் மூலம்) அல்லது தவறவிட்ட இடங்களை மீண்டும் சுத்தம் செய்யவோ தேவையில்லை. ரோபோ இந்த பணிகளை சுயாதீனமாக கையாள முடியும், பயனர்கள் மற்ற நடவடிக்கைகளில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.
இரண்டாவதாக, அவை மன அழுத்தம் மற்றும் விரக்தியைக் குறைக்கின்றன. உடையக்கூடிய பொருட்களுடன் மோதல்கள், கேபிள்களுடன் சிக்கல்கள் மற்றும் படிக்கட்டுகளில் இருந்து விழுவது போன்றவை 3D பார்வை மற்றும் தடை அங்கீகாரத்திற்கு நன்றி கடந்த காலத்தின் விஷயமாகிவிட்டன. பயனர்கள் வீட்டில் இல்லாதபோதும் ரோபோ பாதுகாப்பாக செயல்படும் என்று நம்பலாம்.
மூன்றாவதாக, அவை மன அமைதியை வழங்குகின்றன. வீட்டு கண்காணிப்பு அம்சம் பயனர்கள் வீட்டில் இல்லாதபோது தங்கள் வீடு, செல்லப்பிராணிகள் அல்லது குழந்தைகளை சரிபார்க்க அனுமதிக்கிறது, இது கூடுதல் பாதுகாப்பை வழங்குகிறது. இந்த இரட்டை செயல்பாடு ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களை மிகவும் பல்துறை முதலீடாக ஆக்குகிறது.
5. எதிர்காலப் போக்குகள்: ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களில் கேமரா தொகுதிகளுக்கு அடுத்து என்ன?
தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறி வருவதால், ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களில் உள்ள கேமரா தொகுதிகள் இன்னும் சக்திவாய்ந்ததாகவும் பல்துறை வாய்ந்ததாகவும் மாறும். அடுத்த ஆண்டுகளில் அவற்றின் வளர்ச்சியை வடிவமைக்கும் பல போக்குகள் வெளிவருகின்றன.
ஒரு போக்கு என்பது பல கேமரா அமைப்புகளின் ஒருங்கிணைப்பு ஆகும். ஒற்றை கேமராவிற்கு பதிலாக, எதிர்கால ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்கள் சுற்றுச்சூழலின் 360 டிகிரி பார்வையைப் பிடிக்க பல கேமராக்களை (முன், பக்கவாட்டு மற்றும் கீழ்) பயன்படுத்தக்கூடும், இது வழிசெலுத்தல் துல்லியம் மற்றும் தடை கண்டறிதலை மேலும் மேம்படுத்தும். உதாரணமாக, கீழ்நோக்கிய கேமரா கம்பளத்தின் தடிமனை கண்டறிந்து அதற்கேற்ப உறிஞ்சும் சக்தியை சரிசெய்யக்கூடும், அதே நேரத்தில் பக்கவாட்டு கேமராக்கள் குறுகிய மூலைகளில் உள்ள தூசியை அடையாளம் காணக்கூடும்.
மற்றொரு போக்கு என்னவென்றால், கேமரா தரவை பிற சென்சார்களுடன் (LiDAR, அல்ட்ராசோனிக் மற்றும் பிரஷர் சென்சார்கள் போன்றவை) இணைப்பதாகும். பல மூலங்களிலிருந்து தரவை இணைப்பதன் மூலம், ரோபோ சுற்றுச்சூழலைப் பற்றிய விரிவான புரிதலை உருவாக்க முடியும். உதாரணமாக, LiDAR நீண்ட தூர வழிசெலுத்தலை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் கேமரா விரிவான தடைகளை அங்கீகரிக்கிறது - இவை இரண்டும் இணைந்து மிகவும் வலுவான மற்றும் நம்பகமான துப்புரவு அமைப்பை உருவாக்குகின்றன.
செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) முன்னேற்றங்களும் முக்கிய பங்கு வகிக்கும். எதிர்கால கேமரா தொகுதிகள் பயனர்களின் தேவைகளை கணிக்க முடியும், உதாரணமாக குறிப்பிட்ட நேரங்களில் (உணவுக்குப் பிறகு போன்றவை) அதிக போக்குவரத்து உள்ள பகுதிகளை தானாக சுத்தம் செய்தல் அல்லது தரை வகையின் அடிப்படையில் (மரத்தளம் vs. கம்பளம்) சுத்தம் செய்யும் முறைகளை சரிசெய்தல். கூடுதலாக, AI-இயங்கும் கேமரா தொகுதிகள் தண்ணீர் கசிவுகள் அல்லது பூஞ்சை போன்ற வீட்டுப் பிரச்சனைகளின் அறிகுறிகளைக் கண்டறிந்து பயனர்களுக்கு எச்சரிக்கை செய்ய முடியும் - இது வீட்டுப் பராமரிப்புக்கு ஒரு புதிய மதிப்பைக் கூட்டும்.
இறுதியாக, சிறியதாக்குதல் மற்றும் ஆற்றல் திறன் புதுமைகளை ஊக்குவிக்கும். கேமரா தொகுதிகள் சிறியதாகவும், குறைந்த சக்தியைப் பயன்படுத்தவும் தொடங்கும் போது, அவை செயல்திறனில் சமரசம் செய்யாமல் மெல்லிய, மேலும் கச்சிதமான ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களில் ஒருங்கிணைக்கப்படலாம். இது ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்களை அதிக வீடுகளுக்கு அணுகக்கூடியதாக மாற்றும், இதில் குறைந்த சேமிப்பு இடம் உள்ளவையும் அடங்கும்.
6. முடிவு: கேமரா மாடல்கள் ஸ்மார்ட் சுத்தம் செய்யும் எதிர்காலம்
கேமரா தொகுதிகள் ஆரம்பத்தில் எளிய வழிசெலுத்தல் கருவிகளாக இருந்ததிலிருந்து நீண்ட தூரம் வந்துள்ளன. இன்று, அவை புத்திசாலித்தனமான துப்புரவின் மையமாக உள்ளன, ஸ்மார்ட் வெற்றிடங்கள் ஒரு காலத்தில் நினைத்துப் பார்க்க முடியாத வழிகளில் வீட்டுச் சூழல்களை உணரவும், அங்கீகரிக்கவும், மாற்றியமைக்கவும் உதவுகின்றன. உற்பத்தியாளர்களுக்கு, வேகமாக வளர்ந்து வரும் சந்தையில் போட்டியிடுவதற்கு கேமரா தொழில்நுட்பத்தில் முதலீடு செய்வது அவசியம். நுகர்வோருக்கு, கேமரா தொகுதிகளின் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வது, துல்லியமான தடைகளைத் தவிர்ப்பது, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மண்டல சுத்தம் செய்தல் அல்லது வீட்டு கண்காணிப்பு என எதுவாக இருந்தாலும், அவர்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் ஸ்மார்ட் வெற்றிடத்தைத் தேர்வுசெய்ய உதவுகிறது.
தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, கேமரா தொகுதிகள் ஸ்மார்ட் ஹோம் அமைப்புகளுடன் மேலும் ஒருங்கிணைக்கப்படும் என்று எதிர்பார்க்கலாம். அவை சுத்தமான தரைகளை வழங்குவதோடு மட்டுமல்லாமல், அதிக வசதி, பாதுகாப்பு மற்றும் மன அமைதியையும் வழங்கும். ஸ்மார்ட் வாக்யூம் கிளீனிங் ரோபோக்களின் எதிர்காலம் பிரகாசமாக உள்ளது - மேலும் கேமரா தொகுதிகள் இதற்கு வழிவகுக்கும். நீங்கள் ஒரு ஸ்மார்ட் வாக்யூம் வாங்க சந்தையில் இருந்தால் அல்லது உங்கள் தற்போதைய ஒன்றை மேம்படுத்த விரும்பினால், மேம்பட்ட 3D AI கேமரா தொகுதிகள் கொண்ட மாடல்களுக்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள். அவை அதிக விலையில் வரலாம், ஆனால் அவை சேமிக்கும் நேரம், முயற்சி மற்றும் மன அழுத்தம் ஆகியவை அவற்றை ஒரு சிறந்த முதலீடாக மாற்றும். உற்பத்தியாளர்களுக்கு, கேமரா தொழில்நுட்பத்தில் தொடர்ந்து புதுமைகளை உருவாக்குவது நுகர்வோரை வெல்வதற்கும் ஸ்மார்ட் ஹோம் உபகரண சந்தையில் ஆதிக்கம் செலுத்துவதற்கும் முக்கியமாகும்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat