အရည်အသွေးမြင့် ပူလောင်မှု စွမ်းရည် စစ်ဆေးရေးပစ္စည်းများ၏ အဓိက အင်္ဂါရပ်များမှာ အဘယ်နည်း

အပူချိန် တုံ့ပြန်နိုင်မှုနှင့် အသွင်အပြင်- ဓာတ်ပုံ၏အရည်အသွေးကို ဖုံးလွှမ်းသော အဓိကအချက်များ

အပူချိန်ဓာတ်ပုံကူးယူမှု မော်ဂျူးများသည် အပူချိန်တုံ့ပြန်နိုင်မှုအတွက် Noise Equivalent Temperature Difference (NETD) နှင့် အနီရောင်ခြည်ကိုတုံ့ပြန်သော ကိရိယာဖြင့် ဖမ်းယူခြင်းတို့ကို ဆေးပညာစစ်ဆေးမှုများတွင် ၀.၁°C အရည်ပျော်မှုပုံစံကို ဖမ်းယူခြင်း သို့မဟုတ် စက်မှုစစ်ဆေးမှုများအတွင်း မီးဖိုင်းတပ်ဆင်ထားသော လျှပ်စစ်ဆက်သွယ်မှုကို လွဲချော်မိခြင်းတို့ကို ဆုံးဖြတ်သည့် အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများဖြစ်ပါသည်။

Noise Equivalent Temperature Difference (NETD) ကိုနားလည်ခြင်း

NETD သည် စီးနှင်းဆာမှ အသံထက် ဖတ်ရန် နိုင်သည့် အပူချိန်ကွာခြားမှုအနည်းငယ်ကို တိုင်းတာပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် 20mK မှ 100mK အထိရှိပါသည်။ Tech Briefs (2023) ၏ အပူပုံရိပ်သုတေသနအရ 50mK အောက်ရှိ NETD ပါသည့် မော်ဂျူးများသည် ကလီနိတ်စမ်းသပ်မှုများတွင် အမြင့်ဆုံး NETD ပါသည့် မော်ဒယ်များထက် နှလုံးရောင်ခြင်းကို 34% ပိုမိုတိကျစွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။

အနိမ့် NETD သည် အနုနည်းငယ်ရှိသည့် ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ရှင်းလင်းမှုကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း

35mK အာရုံခံနိုင်မှုရှိ လုံခြုံရေးမော်ဂျူးများသည် မှုန်တိမ်ပြင်းထန်သည့် အခြေအနေများတွင် အရာဝတ္ထုများကို 92% တိကျစွာ မှတ်မိနိုင်ပါသည်။ 70mK စနစ်များသည် မှုန်တိမ်ပြင်းထန်သည့် အခြေအနေများတွင် မှတ်မိနိုင်ခြင်းမရှိပေ။ ဤစွမ်းရည်သည် နိုင်ငံစွန့်စားရေး ဒရုန်းများအား မိုင်တစ်ဝက်ခန့်အကွာမှ လူဝင်ရောက်သူများကို မျောက်များမှ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြုပါသည်။

အသားတင် ဖမ်းယူခြင်းတွင် အင်ဖရာရက် အာရုံခံကိရိယာ ဖွဲ့စည်းပုံ၏ အခန်းကဏ္ဍ

အမြင့်ဆုံးဖွဲ့စည်းပုံရှိသည့် 640—512 အာရုံခံကိရိယာများသည် စက်မှုလုပ်ငန်းမော်ဂျူးများအား တစ်ပြိုင်တည်း တိုင်းတာရန် အခွင့်ပေးပါသည်။ ပြိုကွဲမှုများကို ကြိုတင်သိရှိနိုင်သည့် အပူချိန်များကို (<2°C) ဖော်ထုတ်ပါသည်။ အောက်ပါ 320—240 ဖွဲ့စည်းပုံများသည် အဆောက်အဦများ၏ အပူဆုံးရှုံးမှုများကို စူးစမ်းရာတွင် လုံလောက်ပါသည်။

တိကျသောရောဂါရှာဖွေဖော်ထုတ်မှုအတွက် ပစ်ဆယ်အဆင့်အပူချိန်တိုင်းတာမှု

နောက်ထပ်မော်ဂျူးများသည် တစ်ပြေးညီ ပစ်ဆယ်ကယ်လီဘရိတ်ပြုလုပ်မှုများကို အသုံးချပြီး ဒီတက်တာအခင်းအကျင်း၏ 98.7% တွင် ±0.8°C တိကျမှုကို ရရှိစေပါသည်။ ဤသည်မှာ ဆေးဝါးအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစနစ်များအတွက် လီယိုဖိုင်လိုင်ဇေးရှင်း အပူချိန်တစ်ညီတည်းဖြစ်မှုကို 0.3°C ခွင့်ပြုချက်အတွင်း စစ်မှန်မှုကို အတည်ပြုရန် ခွင့်ပြုပါသည်။

ပစ်မှတ်အသုံးပြုမှုများအတွက် ဒီတက်တာဖွဲ့စည်းပုံနှင့် NETD ကို မျှတစွာထိန်းညှိခြင်း

မီးလောင်သော ဒရုန်းများသည် အပူနှစ်သိမ့်မှုကို အမြန်စွာရှာဖွေရန် 384—288 ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် 65mK NETD ကို အသုံးပြုပြီး ကာဗျူဆဲမ်ဓာတ်ခွဲခန်းများတွင် စမ်းသပ်မှုအောက်တွင် 0.07mm² ချစ်ပ်အပူချိန်များကို မြေပုံဆွဲရန် 1280—1024 ဒီတက်တာများကို 25mK အာရုံခံနှုန်းဖြင့် လိုအပ်ပါသည်။

အကွာအဝေးထိန်းချုပ်မှုအတွက် အက္ခရာဖွဲ့စည်းပုံနှင့် မှန်ဘီလူးများကို မြှင့်တင်ခြင်း

အပူဓာတ် ပုံရိပ်ဖမ်းယူသည့် မော်ဂျူးများသည် အကွာအဝေး ဖြတ်တောက်မှုနှင့် မှန်ဘီလူး ပုံစံများ အသုံးပြုမည့် နယ်ပယ်အလိုက် အမြင်အကွက် (FOV) လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသောအခါတွင် အကောင်းဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဤစွမ်းသတ္တိများက စနစ်တစ်ခု မည်မျှအသေးစိတ်ကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်မည်နှင့် မည်သည့်ဧရိယာတွင် မှတ်တမ်းတင်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးပြီး စက်မှုလုပ်ငန်း၊ လုံခြုံရေးနှင့် သိပ္ပံနယ်ပယ်များတွင် အသုံးပြုမှုအတွက် တိကျမှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်ပါသည်။

တပ်ဆင်မှုအတွက် တစ်ပြိုင်နက် အမြင်အကွက် (IFOV) ကို တွက်ချက်ခြင်း

အပူဓာတ်ကင်မရာ အနုပိုင်းအစလေးကို တကယ်မြင်နိုင်သည့်အရွယ်အစားကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အမြင်အဝေး သို့မဟုတ် IFOV က အခြေခံအားဖြင့် ပြောပြပါသည်။ ဒါကို ဒီတက်တာရှိတဲ့ ပစ္စည်းတစ်ခုချင်းစီရဲ့ အရွယ်အစားနဲ့ လင့်မျက်နှာပြင်အလျားကို စားလိုက်တဲ့အခါမှာ ရရှိပါတယ်။ ဒီတက်တာမှာ 12 မိုက်ခရိုမီတာ ပစ္စည်းတွေနဲ့ 50 မီလီမီတာ လင့်မျက်နှာပြင်နဲ့ တွဲပေးလိုက်ရင် ကျွန်တော်တို့မှာ အလျား 0.24 မီလီရေဒီယန် ရှိတဲ့ အဖြေရှိပါလိမ့်မယ်။ ဒါက ကင်မရာက 100 မီတာခွာနေတဲ့ ပစ္စည်းတစ်ခုကို 24 မီလီမီတာခန့် အကျယ်ကို စူးစမ်းနိုင်တယ်လို့ ဆိုလိုတာပါ။ ဂိုဒေါင်ဧရိယာတွေကို စောင့်ကြည့်တဲ့ လုံခြုံရေးကင်မရာတွေလို လက်တွေ့အသုံးချမှုတွေအတွက် အကန့်အသတ်တစ်ခုရှိပါတယ်။ အများအားဖြင့် စနစ်တွေက 30 မီတာခွာနေတဲ့ လူတစ်ဦးရဲ့ အပူဓာတ်ကို စူးစမ်းဖို့ IFOV မှာ 1.5 မီလီရေဒီယန်အောက်မှာ လိုအပ်ပါတယ်။ နံပါတ်တွေက ကင်မရာတွေကို ထိရောက်စွာ စောင့်ကြည့်နိုင်ဖို့ ဘယ်နေရာမှာ တပ်ဆင်ရမလဲဆိုတာကို ဆုံးဖြတ်ပေးတဲ့အတွက် အရေးကြီးပါတယ်။

လင့်မျက်နှာပြင် ရွေးချယ်မှုနှင့် ၎င်း၏ စပက်ထရမ်နှင့် FOV တို့ပေါ်တွင် သက်ရောက်မှု

လင့်မျက်နှာပြင် ရွေးချယ်မှုသည် စူးစမ်းရှာဖွေမှုအကွာအဝေးနှင့် မျက်နှာပြင်ကိုယ်တိုင်အား ဖုံးလွှမ်းမှုတို့ကြား အရေးကြီးသော အကျိုးဆက်များဖြစ်စေသည်-

လင်စ်အမျိုးအစား	ပုံမှန် FOV	အသုံးပြုမှုအကောင်းဆုံးအခြေအနေ
အက်စ်တူရီယို-ဖိုတို	7°	အကွာအဝေးရှည် ပိုက်လိုင်းစစ်ဆေးခြင်း
စံ	၂၅°	အဆောက်အဦ စွမ်းအင်စစ်ဆေးခြင်း
ကျယ်ပြန့်သော အနီးယူ	၉၂°	ဒရုန်းများကို အသုံးပြု၍ စိုက်ပျိုးရေးစောင့်ကြည့်ခြင်း

ကွန်ကရစ်ဂျာမေနီယမ် မှန်ဘီလူးများသည် LWIR (၈–၁၄μm) အသုံးပြုမှုများတွင် အဓိကနေရာယူထားပြီး၊ ဇိန်းဆီလီနိုက် အမျိုးအစားများမှာ ဓာတ်ငွေ့စနစ်များတွင် MWIR (၃–၅μm) နှုန်းထားများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာကိုက်ညီပါသည်။

အကျုံးဝင်လေ့လာမှု- အမြင့်ဆုံး IFOV တိကျမှုဖြင့် အကွာအဝေးကွင်းကြည့်ခြင်း

နယ်စပ်စောင့်ကြည့်ရေးစီမံကိန်းတစ်ခုသည် ၈၀၀မီတာအကွာအဝေးတွင် ပစ်မှတ်အသိအမှတ်ပြုမှုတိကျမှု ၉၈% အောင်မြင်ခဲ့ပါသည်။ ၀.၁၈ mrad IFOV နှင့် ၆၄၀—၅၁၂ ဖွဲ့စည်းပုံဖြင့် အပူဓာတ်ခံစားနိုင်သော မော်ဂျူးများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၁၄စင်တီမီတာ အပူဓာတ်ပုံမှန်မဟုတ်မှုများကို စိစစ်ရှာဖွေနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ထိုနောက်ပိုမိုအရေးကြီးသည်မှာ တစ်နေ့လုံးလည်ပတ်မှုအတွက် ၁၀W စွမ်းအင်ကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ခဲ့ပါသည်။

ပုံစံသစ်- အပ်ပ်ပုံရိပ်ဖမ်းမျက်နှာပြင်များတွင် လဲလှယ်နိုင်သော မျက်နှာပြင်များ

နည်းပညာအသစ်များက ဘောင်းမျက်နှာပြင်များကို ၃၀၀ ဂရမ်အောက်ရှိသော အပ်ပ်ပုံရိပ်ဖမ်းစနစ်များကို ဖန်တီးပေးသည်။ ၄၅ ဒီဂရီတွင် ၁၉မီလီမီတာနှင့် ၁၂ ဒီဂရီ အော်ပတစ်များတွင် ၇၅မီလီမီတာကို အလွန်မြန်ဆန်စွာ လဲလှယ်နိုင်သည်။ စစ်ဆေးရေးအတွက် ဒရုန်းများပျံသန်းစဉ်တွင် ဤလိုနေရာများတွင် အလွန်အရေးကြီးသော လွတ်လပ်မှုများကို ရရှိစေသည်။ ဥပမာ- တိုက်တွန်းလေတိုက်စက်များကို ၅၀ မီတာအမြင့်တွင်စစ်ဆေးရန်လိုအပ်သော်လည်း ဆိုလာပန်းခ်ျများကို ၅ မီတာအမြင့်တွင် စစ်ဆေးရန်လိုအပ်သည်။ ဤလို မျက်နှာပြင်များကို အသုံးပြုပါက စစ်ဆေးရေးအပိုင်းတိုင်းတွင် အများကြီးကိုယ်တိုင် လဲလှယ်ရန်မလိုအပ်တော့ပါ။

ယုံကြည်စိတ်ချရသော တိုင်းတာမှုများအတွက် အပူချိန်အကွာအဝေး၊ တိကျမှုနှင့် ကိရိယာများကို စစ်ဆေးခြင်း

မော်ကွန်းအမျိုးအစားများအတိုင်း အပူချိန်အကွာအဝေးနှင့် တိကျမှုကို စစ်ဆေးခြင်း

အမျိုးအစားအလိုက် အပူချိန်တိုင်းတာမှုအကွာအဝေး -40°C မှ 2,000°C အထိ အမြင့်ဆုံးအားဖြင့် အသုံးပြုသော အပူချိန်ဓာတ်ပုံ မော်ဂျူးများသည် အများအားဖြင့် ±2°C တိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။ အသုံးပြုမှုအလိုက် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို သတ်မှတ်ပါသည်- မီးသတ်သည့် မော်ဂျူးများသည် 1,500°C အထိ အပူချိန်ကို ခြေရာခံရန် အဓိကထားပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံစံများသည် ခန္တာကိုယ်အပူချိန်ကို မှတ်တမ်းတင်ရန် အောက်ပါ 100°C အကွာအဝေးကို လိုအပ်ပါသည်။

အပူချိန်တိကျစွာတိုင်းတာရန်အတွက် ကိုယ်မှုပြုနည်းလမ်းများ

နေရာတိုင်းတာမှုအားလျော့နည်းမှုကို လျော့ချရန် နှောင့်ယှက်မှုများ သို့မဟုတ် အစိတ်အပိုင်းအသက်အရွယ်ကြောင့် မှောင်မဲသော ကိုယ်ထုထည်အရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြု၍ ပုံမှန်ကိုယ်မှုပြုခြင်းဖြင့် တိုင်းတာမှုအားလျော့နည်းမှုကို လျော့နည်းစေပါသည်။ တိုးတက်သော မော်ဂျူးများတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ NUC (Non-Uniformity Correction) ကို ထည့်သွင်းထားပြီး အာရုံခံကိရိယာများ၏ မတူညီမှုများကို ပြင်ဆင်ပေးပါသည်။ တတိယပါတီ၏ လေ့လာမှုများအရ ကိုယ်မှုပြုခြင်းအား လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အလိုအလျောက်ကိုယ်မှုပြုခြင်းသည် ရှည်လျားသောအချိန်အတွင်း တိကျမှုကို 34% တိုးတက်စေပါသည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဆင့်မီ အပူချိန်ဓာတ်ပုံမော်ဂျူးများတွင် ±1°C တိကျမှုကို ရရှိနိုင်ပါသည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေမှုတွင် စံထားသော ကိုယ်အပူချိန်ကိုးကားမှုများကို အမှတ်အတိပြု ကယ်လီဘရိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် ဓာတ်ခွဲခန်းအဆင့် တိကျမှုကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ FDA အတည်ပြုထားသော မော်ကျွန်းများတွင် ဒွဲလုံးဆင်ဆာ တည်ဆောက်ပုံများသည် တုပ်ကွေးဖြစ်ပွားမှုကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် တိကျမှု မသေချာမှုကို ±0.5°C အထိ လျော့နည်းစေပါသည်။

အလွန်ပြင်းထန်သော သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အခြေအနေများတွင် တိုင်းတာမှု တည်ငြိမ်မှုကို သေချာစေခြင်း

စစ်တပ်အသုံးပြုသော အပူချိန် ပုံရိပ်ကူးယူသည့် မော်ကျွန်းများသည် -50°C မှ 85°C အထိ အပူချိန် ပြောင်းလဲမှုများကို အလုံပိတ် အိုင်းများနှင့် အပူချိန်အတွက် အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပြန်လည်တုံ့ပြန်သော အယ်လဂွေရစီများဖြင့် ခံနိုင်ရည်ရှိပါသည်။ နောက်ပိုင်းကွင်းဆွဲစမ်းသပ်မှုများအရ သဲကန္တရာနှင့် အာတိတ် အခြေအနေများကြားတွင် အမြန်ပြောင်းလဲသောအခါတွင် တိကျမှု မကိုက်ညီမှုသည် ၀.၈% ထက်နည်းပါသည်။

ဒရုန်းနှင့် UAV တပ်ဆင်မှုအတွက် အနိမ့်ဆုံး ဒီဇိုင်းနှင့် စွမ်းအင်စားသုံးမှုနိမ့်ပါးခြင်း

UAV အသုံးပြုနိုင်ရန် အလေးချိန်ပေါ့ပါးပြီး သေးငယ်သော ဒီဇိုင်းများကို တည်ဆောက်ခြင်း

ယနေ့ခေတ် သွပ်ပြားပုံရိပ်ဖမ်းကိရိယာများသည် လေယာဉ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အလူမီနီယမ် အလွှာများနှင့် ကာဗွန်ဖိုင်ဘာပိုင်းများကြောင့် ပိုမိုလျော့နည်းသော အလေးချိန်ရှိလာပါသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများက အလေးချိန်ကို ဂရမ် ၃၀၀ အောက်တွင် ထိန်းသိမ်းပေးပြီး အဆက်အသွယ်ကောင်းမွန်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဒီကိရိယာများကို တင်ဆောင်ထားသည့် ဒရုန်းများအတွက် အပူချိန်ကို ထိန်းချုပ်မှုမှာ အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဂရပ်ဖင်းကို အခြေခံသော အပူပိုင်းကူးစက်မှုနည်းပညာအသစ်များက ပို၍ကြီးမားခြင်း သို့မဟုတ် ပိုလေးခြင်းမရှိဘဲ ပိုလျော့နည်းသော အပူချိန်ကို ဖယ်ရှားပေးနိုင်ပါသည်။ အသေးစား လေကြောင်းယာဉ်များတွင် အစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို ထည့်သွင်းရန် ကြိုးပမ်းနေသည့်အခါ ဤအချက်မှာ အလွန်အရေးပါပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က ဒရုန်းမော်ဒယ်များအလိုက် စုဆောင်းထားသည့် သုတေသနများကို ကြည့်ပါက အဆင့်မြှင့် ပစ္စည်းများဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည့် ဒရုန်းများသည် အမှန်အကန် ပျံသန်းနိုင်မှုအချိန်မှာ အများကြီး ၂၂ ရာခိုင်နှုန်း ပို၍ကြာရှည်ပျံသန်းနိုင်ကြောင်း တွေ့ရပါသည်။

အသုံးပြုသည့် စွမ်းအင်ကို လျော့နည်းစေပြီး ပျံသန်းမှုအချိန်ကို ကြာရှည်စေရန်

အပူချိန် ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် မော်ဂျူးများသည် ယခုအခါတွင် ¤3W ဖြင့် လည်ပတ်ကာ လုပ်ဆောင်မှုနှုန်းနည်းပါးသည့် ကာလများအတွင်း စွမ်းအင်စားသုံးမှုကို လျော့နည်းစေသည့် အစီစဉ်များကို အသုံးပြုနေပါသည်။ BLDC မော်တာ ထိရောက်မှုဆိုင်ရာ နောင်ဆုံးပြုပြင်မွမ်းမံမှုများသည် အပူချိန်ကို စွမ်းရည်ကို ထိခိုက်မှုမရှိဘဲ အသုံးပြုနိုင်သည့် ကာလကို ၄၀% အထိ တိုးမြှင့်ပေးနိုင်သည့် စွမ်းအင် တည်ဆောက်ပုံများကို ပြသပါသည်။ အဓိက နည်းလမ်းများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်ပါသည်-

• ဒိုင်နမစ် ဗို့တိုင်းတာမှု ထိန်းညှိခြင်း (၀.၈V–၅V အလုပ်လုပ်နေသည့် အကွာအဝေး)
• ပို့ဆောင်ရေး အဆင့်များအတွင်း တက်ကြွမှုကို ဖွင့်လှစ်ခြင်း
• စိတ်ကြိုက် ဆင်ဆာ အာရေးယူမှုကို တက်ကြွစေခြင်း

ဥပမာအဖြစ်- စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာ ဒရုန်းများတွင် အပူချိန်ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်း မော်ဂျူးများ

အလယ်ပိုင်းမှာ စိုက်ပျိုးရေးသမားတွေက ၂၈ x ၂၈ x ၁၅ မီလီမီတာခန့်ရှိတဲ့ သေးငယ်တဲ့ အပူချိန် စစ်ထုတ်မှု ကိရိယာတပ်ဆင်ထားတဲ့ ဒရုန်းတွေကို နေ့ညမှောင်မှောင် စိုက်ပျိုးမှုတွေကို စောင့်ကြည့်ဖို့ အသုံးပြုကြပါတယ်။ ဒီပျံသန်းနေတဲ့စနစ်တွေက စက်ဘီးနဲ့စစ်ထုတ်တာထက် စိုက်ပျိုးရေးရေလုပ်တဲ့ပြဿနာကို နှစ်ဆမြန်မြန်တွေ့ရှိနိုင်ပြီး ဒရုန်းဟောင်းတွေနဲ့နှိုင်းယှဉ်ရင် အီလက်ထရစ်စွမ်းအင်ကို ၁၉ ရာခိုင်နှုန်းလျော့နည်းစွာသုံးစွဲပါတယ်။ ယခုအခါ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှင်တွေက သုံးနာရီခန့်ကြာမြင့်တဲ့ ပျံသန်းမှုအတွင်း စိုက်ခင်းတစ်ခုလုံးကို ဖြတ်သန်းနိုင်ပြီး အများအားဖြင့် စိုက်ပျိုးရေးဒရုန်းတွေလုပ်ဆောင်နိုင်မှုထက် ၃၅ ရာခိုင်နှုန်းပိုမိုကောင်းမွန်ပါတယ်။ ဒီလိုစွမ်းဆောင်ရည်မျိုးက စိုက်ပျိုးမှုအရည်အသွေးကို မစွန့်လွှတ်ဘဲ အချိန်နဲ့ ငွေကုန်ကျစရိတ်တွေခြွေတာဖို့ ရည်ရွယ်ထားတဲ့ ခေတ်မှီစိုက်ပျိုးရေးလုပ်ငန်းတွေအတွက် အဆင်ပြေစေပါတယ်။

အသေးစိတ်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုတို့ကို မျှတစွာထိန်းသိမ်းခြင်းဖြင့် နောက်မျိုးဆက် အပူချိန် စစ်ထုတ်မှု မော်ဂျူးများက UAV များကို မြေကြီးပေါ်ရှိစနစ်များသာ ကန့်သတ်ထားသော စက်မှု၊ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် လုံခြုံရေးလုပ်ငန်းများကို ကျော်လွန်နိုင်စေပါတယ်။

ခေတ်မှီ အပူချိန် စစ်ထုတ်မှု မော်ဂျူးများတွင် ဆော့ဖ်ဝဲလ်စွမ်းရည်နှင့် AI ပေါင်းစပ်မှု

ယနေ့ခေတ်အပူချိန် ပုံစံချိန်တွင် အသုံးပြုသည့် မော်ဂျူးများတွင် အဆင့်မြင့်ဆော့ဖ်ဝဲ အက်ခရာချက်များပါဝင်ပြီး အပူချိန်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အသုံးဝင်သည့် အချက်အလက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်။ ထိပ်သီးထုတ်လုပ်သူများက စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အလိုအလျောက်ဖြစ်စေရေး၊ လုံခြုံရေးစနစ်များနှင့် ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းရေးတို့တွင် အရေးကြီးသည့် စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် အနုပညာ (AI) ကို အသုံးပြုနေကြသည်။

အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပူချိန် အချက်အလက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အဓိကဆော့ဖ်ဝဲလ် လက္ခဏာများ

အဆင့်မြင့်ဆော့ဖ်ဝဲလ်များက အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပူချိန် တည်နေရာများကို မြေပုံပြုလုပ်ပေးသည်။ နှစ်စဉ်အသုံးပြုနေကြသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များဖြစ်သည့် အမျိုးမျိုးသောဇုန်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့်လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် လိုအပ်သလို ပြင်ဆင်နိုင်သည့် သတိပေးချက်များကို ပါဝင်သည်။ ခေတ်မှီသည့် အင်တာဖေ့စ်များက လက်မှတ်ပြုလုပ်ဆောင်ရန် ပြောင်းလဲနိုင်သည့် ပါရာမီတာများကို ထောက်ပံ့ပေးထားပြီး ±၁°C တိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ အပူချိန် ပုံစံများကို မြင်သာအောင်လုပ်သည့် ကိရိယာများတွင် လျှပ်စစ်စစ်ဆေးမှုများမှသည် ဆေးဘက်ဝင် ရောဂါရှာဖွေမှုများအထိ အသုံးပြုသည့် အရောင်များကို အထူးပြုပြုလုပ်ထားသည့် မှားယွင်းသော အရောင်များကို ထည့်သွင်းပေးထားသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် လုံခြုံရေးပလက်ဖောင်းများနှင့် ကိုက်ညီသည့် API နှင့် SDK ပြောင်းလဲနိုင်မှု

စက်မှုလုပ်ငန်း IoT ပုံစံများနှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုသည် အရေးကြီးလာခဲ့ပါသည်။ အဓိက မော်ဂျူးများသည် RESTful APIs နှင့် Python SDKs ကို ထောက်ပံ့ပေးထားပြီး SCADA စနစ်များနှင့် တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်နိုင်သော မျက်နှာပြင်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ 2023 ခုနှစ် ABI Research လေ့လာမှုအရ ONVIF ထောက်ပံ့မှုကို စံသတ်မှတ်ထားသော သွပ်ပူမှု ကင်မရာ မော်ဂျူးများသည် စမတ်စက်ရုံများတွင် ချိတ်ဆက်မှုအချိန်ကို ၄၀% လျော့နည်းစေပါသည်။

AI အားဖြင့် အမှားအယွင်းများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ပုံစံများကို မှတ်မိခြင်း

ခေတ်မှီ မော်ဂျူးများသည် လူတို့၏ စောင့်ကြည့်သူများအတွက် မမြင်တွေ့နိုင်သော သွပ်ပူမှု အမှားအယွင်းများကို စီမံခန့်ခွဲရန် convolutional neural networks (CNNs) ကို အသုံးပြုပါသည်။ 2025 ခုနှစ် ဈေးကွက် လေ့လာမှုအရ AI ဖြင့် တိုးတက်ထားသော စနစ်များသည် နေကိုင်းစွမ်းအင်စခန်းများတွင် ပူနေသော အစိတ်အပိုင်းများကို ၉၈% တိကျမှုဖြင့် မှတ်မိနိုင်ပြီး လူကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးသည့် ၈၂% နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ဤစနစ်များသည် စောင့်ကြည့်သူများ၏ တုံ့ပြန်မှုများမှ သင်ယူပြီး ပတ်ဝန်းကျင်အတွက် စီမံခန့်ခွဲမှု အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးများကို တိုးတက်စေပါသည်။

နောက်ထပ် မျိုးဆက်သစ် အပူချိန် တိုင်းတာသော ကင်မရာ မော်ဂျူးများတွင် AI ပရိုဆက်ဆာကို အသုံးပြုခြင်း

စွမ်းအားသုံးစွမ်းရန် မလိုအပ်သော cloud မှလွတ်လပ်သော real-time edge processing ကို enable လုပ်ဆောင်ပေးသည့် FPGA အခြေခံထားသော အင်ဂျင်နီယာပုံစံများ။ ယခင်ကထက် စွမ်းအားသုံးစွမ်းရန် ၆၀% နည်းပါးသော ၃ဝပ်အောက်တွင် ၆၄၀—၄၈၀ စီးရီးကို စက္ကန့်လျှင် ၃၀ ဖြင့် ပြုလုပ်ဆောင်ရွက်သော အပူချိန်ဓာတ်ပုံပုံစံမော်ကွန်း။ ထိုစွမ်းဆောင်ရည်ကို ၉၀ မိနစ်ခြုံခြုံစိတ်ချစစ်ဆေးနေစဉ်တွင် ဓာတ်ငွေ ထွက်စိမ့်မှုကို တိုက်ရိုက်ဖမ်းမိနိုင်သည့် drone များကို ဖြစ်စေသည်။

အမေးအဖြေများ

အသံညီအညွတ်အပူချိန်ခြားနားမှု (NETD) ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
NETD သည် အပူချိန်ဓာတ်ပုံကိရိယာဖြင့် ဖမ်းမိနိုင်သော အနိမ့်ဆုံးအပူချိန်ခြားနားမှုကို တိုင်းတာပြသပြီး အခြေအနာများစွာတွင် ဓာတ်ပုံ၏ ရှင်းလင်းမှုနှင့် အရည်အသွေးကို သက်ရောက်မှုရှိသည်။

အပူချိန်ဓာတ်ပုံကင်မရာများတွင် ဖြည်းဖြည်းညီမျှခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
ဖြည်းဖြည်းညီမျှခြင်းသည် ပိုမိုသေးငယ်သော အပူချိန်ခြားနားမှုများကို ဖမ်းမိနိုင်စေပြီး စစ်ဆေးခြင်းနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းစစ်ဆေးမှုများတွင် အရေးကြီးသည်။

ကင်မရာမျက်နှာပြင်ရွေးချယ်မှုသည် အပူချိန်ဓာတ်ပုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
ကင်မရာမျက်နှာပြင်ရွေးချယ်မှုသည် ဖမ်းမိနိုင်သော အကွာအဝေးနှင့် အမြင်အကွက်ကို သက်ရောက်မှုရှိပြီး အကွာအဝေးရှိ ပစ်မှတ်များကို အာရုံစိုက်ခြင်းနှင့် ကျယ်ပြန့်သော အမြင်များကို ဖမ်းမိခြင်းကြားတွင် လျော့ပေါ့တစ်ခုဖြစ်သည်။ အသုံးပြုမှုအပေါ်မူတည်၍။

ခေတ်မှီ အပူချိန် ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းတွင် AI သည် မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသနည်း။
AI သည် အပူချိန် ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းကို အမှုန်းအဆွဲ ဖြစ်ပေါ်မှုကို တိုးတက်စေခြင်း၊ စုံလင်သော အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေခြင်း၊ ထိရောက်ထိမ်းသိမ်းသော စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အိုင်အိုတီ စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ပေးခြင်းတို့ဖြင့် တိုးတက်စေပါသည်။

အပူချိန်ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်း မော်ဂျူးများတွင် ကယ်လီဘရိတ်လုပ်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးပါသနည်း။
ပုံမှန်ကယ်လီဘရိတ်လုပ်ခြင်းသည် အပူချိန်တိုင်းတာမှုများကို အတိအကျ တိုင်းတာနိုင်စေရန်အတွက် ပတ်ဝန်းကျင်၏ သက်ရောက်မှုများနှင့် အစိတ်အပိုင်းများ အသက်ကြီးရင့်လာမှုကို ပြင်ဆင်ပေးပြီး တိကျသော ရောဂါရှာဖွေခြင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။