Forwarded from LabviewImageprocessing (Hatef)
قسمت دوم : بررسی چشم انسان
در قسمت قبل درباره سیستم بینایی انسان مواردی گفته شد در این قسمت قصد در بیان مواردی دارم که نشان دهنده نقاط ضعف سیستم بینایی انسان نسبت به یک دستگاه بینایی ماشین میباشد
قطعا اولین موردیکه میتوان اشاره کرد این است که چشم انسان به عنوان دستگاه بینایی زود خسته میشود در حالیکه یک سیستم بینایی ماشین میتواند بدون توقف کار کند وبرای مثال کنترل کیفیت یک خط تولید را برای ماه ها بدوت توقف ادامه دهد
از طرفی انچه سیستم بینای انسان را متمایز تر از بقیه سیستم ها میکند هوش و منطق تحلیل گر آن میباشد نه خود سیستم اپتیکی و تصویر برداری
مغز انسان به عنوان قوی ترین سیستم تشخیص و تحلیل وپردازش تصاویر به حساب میاید ولی با این وجود
این سیستم دارای اشکالاتی میباشد که میتواند در صنعت مشکل افرین باشد چند مورد به صورت زیر میباشد
سیستم بینایی انسان شدت را به صورت خطی درک نمیکند بلکه از شدت های دریافتی درکی لگاریتمی ایجاد میکند
به طوریکه انسان تفاوت تغییرات در شدت های پایین تر را بهتر از شدت های بالاتر درک میکند این مورد مشکلی را ایجاد میکند که در سیستم های نمایشی مانند موبایل و یا مانیتور کامپیوتر مفهومی به اسم گاما و اصلاح گاما به وجود امده تا این خصوصیت لگاریتمی را اصلاح کنند
از طرفی درک شدتی انسان از محیط بیرون به صورت تباینی میباشد به عبارتی انسان درک کیفی از شدت دارد نه کمی و شدت را در مقایسه با شدت های اطراف ان درک میکند همین مورد میتواند باعث اشتباه در تشخیص انسان شود برای مثال در تصویر زیر در صفحه شطرنج شدت هر دو خانه AوB به یک اندازه میباشد ولی شما شدت ها را متفاوت حس میکنید
برای بررسی کافیست عکس را در paint باز کنید و سپس دو خانه را بریده و در کنار هم قرار دهید
و یا در عکس بعدی تمام مربع های مرکزی شدت یکسان دارد در حالیکه همه دوستان این شدت ها را متفاوت میبینند
در قسمت قبل درباره سیستم بینایی انسان مواردی گفته شد در این قسمت قصد در بیان مواردی دارم که نشان دهنده نقاط ضعف سیستم بینایی انسان نسبت به یک دستگاه بینایی ماشین میباشد
قطعا اولین موردیکه میتوان اشاره کرد این است که چشم انسان به عنوان دستگاه بینایی زود خسته میشود در حالیکه یک سیستم بینایی ماشین میتواند بدون توقف کار کند وبرای مثال کنترل کیفیت یک خط تولید را برای ماه ها بدوت توقف ادامه دهد
از طرفی انچه سیستم بینای انسان را متمایز تر از بقیه سیستم ها میکند هوش و منطق تحلیل گر آن میباشد نه خود سیستم اپتیکی و تصویر برداری
مغز انسان به عنوان قوی ترین سیستم تشخیص و تحلیل وپردازش تصاویر به حساب میاید ولی با این وجود
این سیستم دارای اشکالاتی میباشد که میتواند در صنعت مشکل افرین باشد چند مورد به صورت زیر میباشد
سیستم بینایی انسان شدت را به صورت خطی درک نمیکند بلکه از شدت های دریافتی درکی لگاریتمی ایجاد میکند
به طوریکه انسان تفاوت تغییرات در شدت های پایین تر را بهتر از شدت های بالاتر درک میکند این مورد مشکلی را ایجاد میکند که در سیستم های نمایشی مانند موبایل و یا مانیتور کامپیوتر مفهومی به اسم گاما و اصلاح گاما به وجود امده تا این خصوصیت لگاریتمی را اصلاح کنند
از طرفی درک شدتی انسان از محیط بیرون به صورت تباینی میباشد به عبارتی انسان درک کیفی از شدت دارد نه کمی و شدت را در مقایسه با شدت های اطراف ان درک میکند همین مورد میتواند باعث اشتباه در تشخیص انسان شود برای مثال در تصویر زیر در صفحه شطرنج شدت هر دو خانه AوB به یک اندازه میباشد ولی شما شدت ها را متفاوت حس میکنید
برای بررسی کافیست عکس را در paint باز کنید و سپس دو خانه را بریده و در کنار هم قرار دهید
و یا در عکس بعدی تمام مربع های مرکزی شدت یکسان دارد در حالیکه همه دوستان این شدت ها را متفاوت میبینند
خدمت دوستان عزیز ربات کانال رفع مشکل شده و شما میتونید با پیام و پاسخ به سوال های ربات به صورت اتوماتیک عضو گروه لبویو و پردازش تصویر شوید
@Labview_ask_bot
@Labview_ask_bot
Forwarded from LabviewImageprocessing (Hatef)
قسمت سوم: بررسی بینای انسان
در قسمت قبل همانطور که اشاره شد بینایی انسان به راحتی میتواند در تشخیص شدت دچار اشتباه شود و اکثر دوستان همکار در حوزه بینایی ماشین میدانند که بالای90 درصد دوربین های مورد استفاده در بینایی ماشین منوکروم بوده و پردازش ها در حوزه شدت میباشد لذا یک سیستم بینایی ماشین میتواند این قسمت از ضعف بینایی انسان را پوشش دهد و با دقتی برابر 255 قسمت نسبت به ماکزیمم شدت اشباع ccd برای دوربین های معمولی U8و با دقت 4294967296 برای دوربین هاSGL
U32 شدت های موجود را تحلیل کند
و اما سومین نقصی که به سیستم بینایی انسان وارد میباشد در قسمت دقت اندازه گیری میباشد که یکی از مهمترین موارد استفاده سیستم های بینایی ماشین میباشد . سیستم بینایی انسان برای مقایسه و یا اندازه گیری معمولا چند نقطه و خط مرجع را در نظر گرفته و مغز انسان عمل مقایسه و پردازش را جهت تعیین اندازه انجام میدهد ولی چون سیستم بینایی انسان در حالت
نیمه اگاهانه (حالت معولی و روزانه هر شخص ) توانایی تمرکز بر روی نکات مرجه را ندارد برای همین در این قسمت دچار مشکل میشود
برای مثال تصاویر زیر نشان دهنده این موارد میباشد
هر ساله مسابقاتی جهت چنین عکس هایی که انسان را به اشتباه میاندازد برگزار میشود که با انها illusion گفته میشود
در قسمت قبل همانطور که اشاره شد بینایی انسان به راحتی میتواند در تشخیص شدت دچار اشتباه شود و اکثر دوستان همکار در حوزه بینایی ماشین میدانند که بالای90 درصد دوربین های مورد استفاده در بینایی ماشین منوکروم بوده و پردازش ها در حوزه شدت میباشد لذا یک سیستم بینایی ماشین میتواند این قسمت از ضعف بینایی انسان را پوشش دهد و با دقتی برابر 255 قسمت نسبت به ماکزیمم شدت اشباع ccd برای دوربین های معمولی U8و با دقت 4294967296 برای دوربین هاSGL
U32 شدت های موجود را تحلیل کند
و اما سومین نقصی که به سیستم بینایی انسان وارد میباشد در قسمت دقت اندازه گیری میباشد که یکی از مهمترین موارد استفاده سیستم های بینایی ماشین میباشد . سیستم بینایی انسان برای مقایسه و یا اندازه گیری معمولا چند نقطه و خط مرجع را در نظر گرفته و مغز انسان عمل مقایسه و پردازش را جهت تعیین اندازه انجام میدهد ولی چون سیستم بینایی انسان در حالت
نیمه اگاهانه (حالت معولی و روزانه هر شخص ) توانایی تمرکز بر روی نکات مرجه را ندارد برای همین در این قسمت دچار مشکل میشود
برای مثال تصاویر زیر نشان دهنده این موارد میباشد
هر ساله مسابقاتی جهت چنین عکس هایی که انسان را به اشتباه میاندازد برگزار میشود که با انها illusion گفته میشود
Forwarded from LabviewImageprocessing (Hatef)
قسمت چهارم : بررسی بینای انسان
در قسمت های قبل به معایبی که بینایی انسان میتواند نسبت به یک سیستم بینایی ماشین داشته باشد به چند مورد اشاره شد
اکنون به مشکل اشباع تصویر در چشم انسان می پردازیم
همان طور که در مطالب قبلی گفته شد چشم انسان دارای دو سلول مخروطی و استوانه ای میباشد که اولی به فرکانس(رنگ) و دومی به شدت نور حساس میباشد این حساسیت در حقیقت گونه ای واکنش شیمایی میباشد که بر اساس تاثیر نور رخ میدهد
حال این سوال مطرح میباشد که سرعت بازیابی به حالت اولیه در این واکنش ها چقدر می باشد و در حقیقت چشم با چه سرعتی میتواند تصاویر پشت سر هم را ببیند و از طرفی اطلاعات دریافتی شدت که توسط مغز مکان انها پردازش و تشخیص داده میشود چقدر درست میباشد .
با اینکه گفته میشود مغز انسان قدرت پردازش تصاویر تا 100هرتز را دارا میباشد یعنی 100 تصویر بر ثاینه
ولی واقعیت این است که سیستم بینایی انسان تصاویری با سرعت بیشتر از 7 الی 15 فریم بر ثانیه را به صورت پیوسته میبیند و قادر به تشخیص کامل پدیده ها با سرعت سریع تر از ان را ندارد و صرفا ترکیبی از چند تصویر را میتواند تشخیص دهد. این همان موردی هست که باعث می شود ما تصاویر پشت سر هم را که با سرعتی بیش از 7 فریم بر ثانیه نمایش داده میشود به صورت فیلم و زنده ببینیم ولی گاهی برای کنترل یک خط ویا مشاهده یک پدیده جهت پردازش و یا تصمیم گیری ما به سرعتی بیش از این ها جهت تصویر برداری نیاز داریم
امروزه دوربین های صنعتی با سرعت های بسیار بالا تا حدود 400000 تصویر در ثانیه در صنعت مورد استفاده میشود
و در صنایع نظامی این عدد به نزدیک 2ملیون فریم بر ثاینه می رسد و از طرفی دانشمندان دوربینی با قدرت تصویر برداری یک ترلیون بر ثانیه را ساخته اند که حتی میتوان با ان نحوه انتشار نور با سرعت 300000 متر بر ثانیه در محیط میباشد را مشاهده کرد
از طرفی علاوه بر این مشکل وقتی دامنه شدت در تصویری در محدوده های انتهایی بیشینه و کمینه توانایی چشم انسان برای تشخیص شدت قرار گیرد به طوریکه بعضی از سلول های چشم انسان به صورت کامل اشباع شود و بقیه کمترین واکنشی را نداشته باشند انسان در تشخیص مکان و نوع شدت ها دچار اشتباه میشود وگاهی به اشتباه این تصاویر را نوعی حرکت در نظر می گیرد
همچنین چشم انسان در تشخیص مرز بین شدت ها ی مختلف نوعی اغراق در شدت را جهت سیستم منطقی خود تولید میکند
تمام موارد ذکر شده در بالا میتواند باعث تشخیص اشتباه حرکت در یک سیستم شود و این امر میتواند یک بحران در کنترل یک خط تولید یا سیستم کنترل کیفیت باشد تصاویر زیر گویای این نواقص چشم انسان هستند
در قسمت های قبل به معایبی که بینایی انسان میتواند نسبت به یک سیستم بینایی ماشین داشته باشد به چند مورد اشاره شد
اکنون به مشکل اشباع تصویر در چشم انسان می پردازیم
همان طور که در مطالب قبلی گفته شد چشم انسان دارای دو سلول مخروطی و استوانه ای میباشد که اولی به فرکانس(رنگ) و دومی به شدت نور حساس میباشد این حساسیت در حقیقت گونه ای واکنش شیمایی میباشد که بر اساس تاثیر نور رخ میدهد
حال این سوال مطرح میباشد که سرعت بازیابی به حالت اولیه در این واکنش ها چقدر می باشد و در حقیقت چشم با چه سرعتی میتواند تصاویر پشت سر هم را ببیند و از طرفی اطلاعات دریافتی شدت که توسط مغز مکان انها پردازش و تشخیص داده میشود چقدر درست میباشد .
با اینکه گفته میشود مغز انسان قدرت پردازش تصاویر تا 100هرتز را دارا میباشد یعنی 100 تصویر بر ثاینه
ولی واقعیت این است که سیستم بینایی انسان تصاویری با سرعت بیشتر از 7 الی 15 فریم بر ثانیه را به صورت پیوسته میبیند و قادر به تشخیص کامل پدیده ها با سرعت سریع تر از ان را ندارد و صرفا ترکیبی از چند تصویر را میتواند تشخیص دهد. این همان موردی هست که باعث می شود ما تصاویر پشت سر هم را که با سرعتی بیش از 7 فریم بر ثانیه نمایش داده میشود به صورت فیلم و زنده ببینیم ولی گاهی برای کنترل یک خط ویا مشاهده یک پدیده جهت پردازش و یا تصمیم گیری ما به سرعتی بیش از این ها جهت تصویر برداری نیاز داریم
امروزه دوربین های صنعتی با سرعت های بسیار بالا تا حدود 400000 تصویر در ثانیه در صنعت مورد استفاده میشود
و در صنایع نظامی این عدد به نزدیک 2ملیون فریم بر ثاینه می رسد و از طرفی دانشمندان دوربینی با قدرت تصویر برداری یک ترلیون بر ثانیه را ساخته اند که حتی میتوان با ان نحوه انتشار نور با سرعت 300000 متر بر ثانیه در محیط میباشد را مشاهده کرد
از طرفی علاوه بر این مشکل وقتی دامنه شدت در تصویری در محدوده های انتهایی بیشینه و کمینه توانایی چشم انسان برای تشخیص شدت قرار گیرد به طوریکه بعضی از سلول های چشم انسان به صورت کامل اشباع شود و بقیه کمترین واکنشی را نداشته باشند انسان در تشخیص مکان و نوع شدت ها دچار اشتباه میشود وگاهی به اشتباه این تصاویر را نوعی حرکت در نظر می گیرد
همچنین چشم انسان در تشخیص مرز بین شدت ها ی مختلف نوعی اغراق در شدت را جهت سیستم منطقی خود تولید میکند
تمام موارد ذکر شده در بالا میتواند باعث تشخیص اشتباه حرکت در یک سیستم شود و این امر میتواند یک بحران در کنترل یک خط تولید یا سیستم کنترل کیفیت باشد تصاویر زیر گویای این نواقص چشم انسان هستند
Forwarded from LabviewImageprocessing (Hatef)
هر دو خط یک اندازه است ولی در نگاه اول B بزرگتر دیده میشود
Forwarded from LabviewImageprocessing (Hatef)
این تصویر که توسط یک ایرانی ساخته شده برنده یکی از مسابقات Illusion شده هر دو تصویر یکی میباشد ولی در تصویر سمت راست برج کج تر دیده میشود
Forwarded from LabviewImageprocessing (Hatef)
قسمت پنجم : بررسی بینایی انسان
تصمیم دارم دو مورد دیگر از معایب بینایی انسان را اشاره کنم و بعد به بینایی ماشین و معرفی روش ها و تجهیزات بپردازم لذا قسمت ششم اخرین قسمت برسی بینایی انسان خواهد بود .موردیکه در این قسمت به ان اشاره خواهد شد فازی بودن تشخیص رنگ برای انسان است. سوال اولیکه میتوان پرسید این است که انسان چند رنگ را میتواند تشخیص دهد ؟ برای این سوال میتوانید در اینترنت جواب های عجیبی مانند چند ده ملیون را پیدا کنید اما واقعیت این است از انجا که تشخیص رنگ توسط انسان کیفی میباشد
لذا عدد خاصی نمیتوان برای ان به صورت صحیح بیان کرد و از ان بدتر این است که انسان از میان همین تعداد رنگ که قادر به تشخیص میباشد قادر به نامگذرای بیش از 54 رنگ نیست. حتی خیلی از شما دوستان شاید توان نامگذاری بیش از 10 رنگ را نداشته باشیید حال انکه یک سیستم بینایی ماشین ساده قادر است 16581375 رنگ را از هم تفکیک کند
مورد حادتر این است که واکنش سلول های مخروطی چشم انسان های مختلف به رنگ به صورت کامل هم شبیه هم نیست و از ان بدتر سیستم پردازنده تصویر که مغز انسان میباشد هم دقیقا به صورت یکسان عمل نمی کند به طوریکه برای مثال رنگ لیزر ارگنن را بعضی از انسان ها ابی تیره وبعضی دیگر بنفش میبینند
بد نیست در این مورد به معمای رنگ پیراهن که بیش از 25 ملیون نفر در باره رنگ ان بحث و جدل کرده اند رجوع کنید
تصمیم دارم دو مورد دیگر از معایب بینایی انسان را اشاره کنم و بعد به بینایی ماشین و معرفی روش ها و تجهیزات بپردازم لذا قسمت ششم اخرین قسمت برسی بینایی انسان خواهد بود .موردیکه در این قسمت به ان اشاره خواهد شد فازی بودن تشخیص رنگ برای انسان است. سوال اولیکه میتوان پرسید این است که انسان چند رنگ را میتواند تشخیص دهد ؟ برای این سوال میتوانید در اینترنت جواب های عجیبی مانند چند ده ملیون را پیدا کنید اما واقعیت این است از انجا که تشخیص رنگ توسط انسان کیفی میباشد
لذا عدد خاصی نمیتوان برای ان به صورت صحیح بیان کرد و از ان بدتر این است که انسان از میان همین تعداد رنگ که قادر به تشخیص میباشد قادر به نامگذرای بیش از 54 رنگ نیست. حتی خیلی از شما دوستان شاید توان نامگذاری بیش از 10 رنگ را نداشته باشیید حال انکه یک سیستم بینایی ماشین ساده قادر است 16581375 رنگ را از هم تفکیک کند
مورد حادتر این است که واکنش سلول های مخروطی چشم انسان های مختلف به رنگ به صورت کامل هم شبیه هم نیست و از ان بدتر سیستم پردازنده تصویر که مغز انسان میباشد هم دقیقا به صورت یکسان عمل نمی کند به طوریکه برای مثال رنگ لیزر ارگنن را بعضی از انسان ها ابی تیره وبعضی دیگر بنفش میبینند
بد نیست در این مورد به معمای رنگ پیراهن که بیش از 25 ملیون نفر در باره رنگ ان بحث و جدل کرده اند رجوع کنید
Forwarded from LabviewImageprocessing (Hatef)
به القای حرکت در این تصویر دقت کنید چیزی که واقعیت ندارد
Forwarded from LabviewImageprocessing (Hatef)
قسمت ششم بررسی بینایی انسان: قسمت اخر
در این قسمت به یک مشکل دیگر از بینایی انسان نیز اشاره خواهیم کرد و بعد از ان شروع به معرفی توانایی های لب یو در پردازش تصویر , بینایی ماشین ومعرفی تجهیزات بینایی ماشین مانند تجهیزات باسلر خواهم کرد
یکی از برجسته ترین مواردیکه سیستم پردازنده تصاویر مغز انسان به ان معروف است توانایی تشخیص الگو میباشد به طوریکه ما می توانیم به راحتی چهره هایی که جتی یک بار دیده باشیم را شناسایی کنیم خیلی راحت اجسام را از هم تشخیص میدهیم و قادر به تفکیک انها هستیم مواردیکه شاید برای یک سیستم بینایی ماشین امری سخت و یا حتی غیر ممکن می باشد
اما همین قسمت از بینایی انسان نیز دارای نواقص خاصی میباشد که میتواند برای حوزه صنعت دردسر ساز باشد
واقعیت این است که سیستم بینایی انسان نیز مانند بینایی ماشین برای تشخیص الگو باید توسط تصاویر نمونه اموزش داده شود
یعنی شما از زمان کودکی دائم در حال ضبط تحلیل و به خاطر سپاری تصاویر میباشید و هر دفعه که نیاز به تشخیص الگویی باشد از اطلاعات تحلیل کرده قبلی خود استفاده میکنید . ولی اعظم این تصاویری که انسان به خاطر سپرده وتحلیل کرده در راستای موازی افق هستند زیرا سیستم بینایی انسان که چشم ها میباشد در بیشتر زمان کاری خود افقی میباشند مگر زمانیکه انسان دراز کشیده باشد و یا گردن خود را برای دیدن چیزی کج کند و همین مورد میتواند باعث اشتباه در تشخیص الگویی شود که راستای ان با راستای پردازش انسان یکی نباشد برای مثال شما به راحتی میتوانید یک متن افقی را بخوانید ولی به محض انکه متنی را تحت زوایه بیشتر از زوایه 45 به شما نمایش دهند سیستم تشخیص الگویی شما دچار تاخیر زمانی بسیاری میشود و حتی شاید قادر به این کار نباشد و مجبور شوید گردن خود را کج کنید تا بتوانید متن را بخوانید
به عنوان مثال دیگر در تصویر زیراگر از شما درخواست شود موجودیکه در تصویر وجود دارد را شناسایی کنید بنا به همان عیب سیستم بینایی انسان اولین الگویی که تشخیص میدهید قورباغه خواهد بود در حالیکه اگر تمرکز کنین (که تاخیر در تشخیص الگوخواهد بود ) ویا تصویر را 90 درجه بچرخانید الگوی اسب را هم تشخیص خواهید داد
یک سیستم بینایی ماشین در تشخیص الگو تحت زوایه های مختلف میتواند موثر تر از چشم انسان عمل کند
در این قسمت به یک مشکل دیگر از بینایی انسان نیز اشاره خواهیم کرد و بعد از ان شروع به معرفی توانایی های لب یو در پردازش تصویر , بینایی ماشین ومعرفی تجهیزات بینایی ماشین مانند تجهیزات باسلر خواهم کرد
یکی از برجسته ترین مواردیکه سیستم پردازنده تصاویر مغز انسان به ان معروف است توانایی تشخیص الگو میباشد به طوریکه ما می توانیم به راحتی چهره هایی که جتی یک بار دیده باشیم را شناسایی کنیم خیلی راحت اجسام را از هم تشخیص میدهیم و قادر به تفکیک انها هستیم مواردیکه شاید برای یک سیستم بینایی ماشین امری سخت و یا حتی غیر ممکن می باشد
اما همین قسمت از بینایی انسان نیز دارای نواقص خاصی میباشد که میتواند برای حوزه صنعت دردسر ساز باشد
واقعیت این است که سیستم بینایی انسان نیز مانند بینایی ماشین برای تشخیص الگو باید توسط تصاویر نمونه اموزش داده شود
یعنی شما از زمان کودکی دائم در حال ضبط تحلیل و به خاطر سپاری تصاویر میباشید و هر دفعه که نیاز به تشخیص الگویی باشد از اطلاعات تحلیل کرده قبلی خود استفاده میکنید . ولی اعظم این تصاویری که انسان به خاطر سپرده وتحلیل کرده در راستای موازی افق هستند زیرا سیستم بینایی انسان که چشم ها میباشد در بیشتر زمان کاری خود افقی میباشند مگر زمانیکه انسان دراز کشیده باشد و یا گردن خود را برای دیدن چیزی کج کند و همین مورد میتواند باعث اشتباه در تشخیص الگویی شود که راستای ان با راستای پردازش انسان یکی نباشد برای مثال شما به راحتی میتوانید یک متن افقی را بخوانید ولی به محض انکه متنی را تحت زوایه بیشتر از زوایه 45 به شما نمایش دهند سیستم تشخیص الگویی شما دچار تاخیر زمانی بسیاری میشود و حتی شاید قادر به این کار نباشد و مجبور شوید گردن خود را کج کنید تا بتوانید متن را بخوانید
به عنوان مثال دیگر در تصویر زیراگر از شما درخواست شود موجودیکه در تصویر وجود دارد را شناسایی کنید بنا به همان عیب سیستم بینایی انسان اولین الگویی که تشخیص میدهید قورباغه خواهد بود در حالیکه اگر تمرکز کنین (که تاخیر در تشخیص الگوخواهد بود ) ویا تصویر را 90 درجه بچرخانید الگوی اسب را هم تشخیص خواهید داد
یک سیستم بینایی ماشین در تشخیص الگو تحت زوایه های مختلف میتواند موثر تر از چشم انسان عمل کند
Forwarded from Hatef
http://sine.ni.com/cs/app/doc/p/id/cs-539#
ارتقا کیفیت تصاویر مغزی با لبویو جهت بررسی ارتباط کلسیم با نروترسنمیتر
ارتقا کیفیت تصاویر مغزی با لبویو جهت بررسی ارتباط کلسیم با نروترسنمیتر
Forwarded from F
راهاندازی نخستین متروی جهان که فقط با انرژی خورشیدی کار میکند☀️☀️☀️
💥متروی دهلی به زودی قرار است به نخستین متروی سبز جهان تبدیل شود و فقط از انرژی خورشیدی استفاده کند
💥 مسئولان متروی دهلی که پیش از این از پنلهای خورشیدی برای مصارف ضروری استفاده میکردند، حالا قصد دارند تمام انرژی مورد نیاز متروی این کلانشهر را از یک نیروگاه خورشیدی تأمین کنند
💥متروی دهلی به زودی قرار است به نخستین متروی سبز جهان تبدیل شود و فقط از انرژی خورشیدی استفاده کند
💥 مسئولان متروی دهلی که پیش از این از پنلهای خورشیدی برای مصارف ضروری استفاده میکردند، حالا قصد دارند تمام انرژی مورد نیاز متروی این کلانشهر را از یک نیروگاه خورشیدی تأمین کنند
"تاسواره" معادل فارسی (CubeSat) است و نوعی ماهواره کوچک است که بصورت ماهوارهای متشکل از واحدهای مکعبشکل در ابعاد ۱۰×۱۰×۱۰ وزنی در حدود ۱۳۰۰ گرم تعریف شدهاند.
@labviewimageprocessing
@labviewimageprocessing
👆👆
تاسوارهها ماهوارههایی هستند متشکل از واحدهای ساختاری مکعبی (Uها) که بتوان آنها را درون یک خشاب با قابلیت یکپارچهسازی با سامانهٔ پرتابگر جانمایی کرد و به آسانی در مدار قرار داد. با تقسیمبندی انجام گرفته بر اساس وزن، تاسوارهها بسته به این که از چند واحد تشکیل شده باشند جزء پیکو ماهوارهها یا نانو ماهوارهها قرار میگیرند.
تاسوارهها معمولاً با ابزاری در ایستگاه فضایی بینالمللی در مدار قرار داده میشوند یا به صورت محموله ثانویه در کنار محموله اصلی در پرتاب ماهوارههای بزرگتر در مدار قرار میگیرند.
در دههٔ اخیر، تاسوارهها زمینهساز پیشرفتهای مهمی در زمینه علوم مختلف مانند فیزیک فضایی و خورشیدی، شاخههای زمینشناسی و سنجش از دور و زیستشناسی بودهاند.
قابلیتهای تاسوارهها
تصویر برداری، عکس برداری از زمین، در فضا
اندازهگیری میدان مغناطیسی زمین
تشخیص جهتگیری ماهواره ای (حسگر افق، ژیروسکوپ، شتاب سنج و غیره)
اندازهگیری محیط اطراف مدار (دما، فشار، تابش و غیره)
تست قطعات سختافزاری و نرمافزاری بر روی مدار (ریزپردازنده و غیره)
ردیابی حیوانات مهاجر از مدار
بررسی محیط زیست از مدار (قطع غیرقانونی درختان جنگل، حرکت کویر، پیش بینی سیل، …)
تست روشهای تثبیت ماهواره ای
آزمایشهای بیولوژیکی در فضا/مدار
پخش تبلیغات رادیویی/ماهواره ای/…
راه اندازی شبکههای موقتی (مثل ارتباط ماهواره ای ماشینهای شرکتت کننده در مسابقات رالی)
تأمین امنیت مرزها یا شهرها
خاک سپاری در فضا
تجربه یا آموزش ساختن، پرتاب، داشتن و بهرهبرداری از ماهواره شخصی/دانشجویی.
@labviewimageprocessing
تاسوارهها ماهوارههایی هستند متشکل از واحدهای ساختاری مکعبی (Uها) که بتوان آنها را درون یک خشاب با قابلیت یکپارچهسازی با سامانهٔ پرتابگر جانمایی کرد و به آسانی در مدار قرار داد. با تقسیمبندی انجام گرفته بر اساس وزن، تاسوارهها بسته به این که از چند واحد تشکیل شده باشند جزء پیکو ماهوارهها یا نانو ماهوارهها قرار میگیرند.
تاسوارهها معمولاً با ابزاری در ایستگاه فضایی بینالمللی در مدار قرار داده میشوند یا به صورت محموله ثانویه در کنار محموله اصلی در پرتاب ماهوارههای بزرگتر در مدار قرار میگیرند.
در دههٔ اخیر، تاسوارهها زمینهساز پیشرفتهای مهمی در زمینه علوم مختلف مانند فیزیک فضایی و خورشیدی، شاخههای زمینشناسی و سنجش از دور و زیستشناسی بودهاند.
قابلیتهای تاسوارهها
تصویر برداری، عکس برداری از زمین، در فضا
اندازهگیری میدان مغناطیسی زمین
تشخیص جهتگیری ماهواره ای (حسگر افق، ژیروسکوپ، شتاب سنج و غیره)
اندازهگیری محیط اطراف مدار (دما، فشار، تابش و غیره)
تست قطعات سختافزاری و نرمافزاری بر روی مدار (ریزپردازنده و غیره)
ردیابی حیوانات مهاجر از مدار
بررسی محیط زیست از مدار (قطع غیرقانونی درختان جنگل، حرکت کویر، پیش بینی سیل، …)
تست روشهای تثبیت ماهواره ای
آزمایشهای بیولوژیکی در فضا/مدار
پخش تبلیغات رادیویی/ماهواره ای/…
راه اندازی شبکههای موقتی (مثل ارتباط ماهواره ای ماشینهای شرکتت کننده در مسابقات رالی)
تأمین امنیت مرزها یا شهرها
خاک سپاری در فضا
تجربه یا آموزش ساختن، پرتاب، داشتن و بهرهبرداری از ماهواره شخصی/دانشجویی.
@labviewimageprocessing
برای سطوح فلزی پلاسما باعث بهبود چسبندگی و آبدوستی شده وسطوح را عاری از هرگونه چربی سطحی و آلودگی میکند.این بهبود چسبندگی میتواند تاثیر بسزایی در استحکام آب بندی زهها و اتصال فلز و پلیمر داشته باشد.
@labviewimageprocessing
@labviewimageprocessing
چهار روش اصلی از پلاسما با فشار اتمسفری برای عملیات تکمیلی در منسوجات استفاده میشود که در ادامه به شرح مختصری از هرکدام پرداخته خواهد شد و مثالهایی از این فرایند در تکمیل نانو منسوج آورده شده است.
@labviewimageprocessing
@labviewimageprocessing
👆👆
1- کرونا فناوری قدیمی استفاده از پلاسما است که برای اصلاح سطح پلیمرها استفاده میشود. تخلیه بار کرونا معمولاً از تولید در فشار اتمسفری به وسیله فرکانس پایین و ولتاژ بالا (10–15 kV) بین دو الکترود با شکل و اندازه متفاوت ایجاد میشود. چگالی انرژی تخلیه بار با تغییر فاصله الکترودها به سرعت افت میکند، که این امر باعث تغییرات اساسی در ضخامت مواد، سرعت و یکنواختی عملیات میشود. عملیات کرونا باعث افزایش مساحت جانبی الیاف و زبری سطح میشود ولیکن به دلیل یونیزه شدن ضعیف، عملیاتی نایکنواخت با عدم نفوذ مناسب در الیاف و همراه با سست شدن ساختار الیاف است.
@labviewimageprocessing
1- کرونا فناوری قدیمی استفاده از پلاسما است که برای اصلاح سطح پلیمرها استفاده میشود. تخلیه بار کرونا معمولاً از تولید در فشار اتمسفری به وسیله فرکانس پایین و ولتاژ بالا (10–15 kV) بین دو الکترود با شکل و اندازه متفاوت ایجاد میشود. چگالی انرژی تخلیه بار با تغییر فاصله الکترودها به سرعت افت میکند، که این امر باعث تغییرات اساسی در ضخامت مواد، سرعت و یکنواختی عملیات میشود. عملیات کرونا باعث افزایش مساحت جانبی الیاف و زبری سطح میشود ولیکن به دلیل یونیزه شدن ضعیف، عملیاتی نایکنواخت با عدم نفوذ مناسب در الیاف و همراه با سست شدن ساختار الیاف است.
@labviewimageprocessing