Micron Camera Module MT9D111 ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

Micron Camera Module MT9D111စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် JPEG ချုံ့မှု၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် ပရိုဂရမ်းမင်း အင်တာဖေ့စ်များနှင့် အရည်အသွေးမြင့် ပုံရိပ်ဖော်နိုင်စွမ်းတို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဂျူးသည် ရုပ်ပုံအာရုံခံနည်းပညာကို စက်တစ်ခုတည်းတွင် ပေါင်းစပ်ပြီး အရည်အသွေးမြင့် ရုပ်ပုံများကို တိကျစွာ ပေးပို့သည်။ ဤ module သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ငြိမ်ကင်မရာများ၊ မော်တော်ကားနောက်ကြည့်ကင်မရာများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များအပါအဝင် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Micron Camera Module MT9D111 သည် မည်သည့်ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်စနစ်တွင်မဆို ပေါင်းစည်းရန် လွယ်ကူသော all-in-one စက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Micron Camera Module MT9D111 ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

Micron Camera Module MT9D111 တွင် ရုပ်ပုံအာရုံခံကိရိယာနှင့် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကျစ်လစ်သိပ်သည်းစွာ ထုပ်ပိုးထားသည်။ မော်ဂျူးသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံများကို ထောက်လှမ်း၊ ဖမ်းယူကာ ချုံ့ပေးသည့် နည်းပညာအပြင် အခြားသော ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်္ဂါရပ်များပါရှိသည်။ ဤပြီးပြည့်စုံသောစနစ်သည် အကြမ်းထည်ဒေတာကို ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သော ရုပ်ပုံများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်။

Micron Camera Module MT9D111 ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များကား အဘယ်နည်း။

Micron Camera Module MT9D111 သည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော ဗိသုကာပညာနှင့် ပရိုဂရမ်လုပ်ဆောင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်များပါရှိသည်။ အလင်းနည်းသော အခြေအနေများတွင်ပင် မြင့်မားသော ရုပ်ထွက်နှင့် တစ်စက္ကန့်လျှင် ဖရိမ် 30 အထိ ရိုက်ကူးနိုင်သည်။ မော်ဂျူးအား သေးငယ်သောပုံစံအချက်တစ်ချက်ဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အမျိုးမျိုးသော ပုံရိပ်ဖော်စနစ်များတွင် ပေါင်းစည်းရန် လွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းတွင် တပ်ဆင်ထားသော အလိုအလျောက် အာရုံစူးစိုက်မှု ယန္တရားလည်း ပါ၀င်ပြီး ရုပ်ပုံများကို ကြည်လင်ပြတ်သားမှု အမြင့်ဆုံးဖြင့် ရိုက်ကူးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Micron Camera Module MT9D111 အတွက် မည်သည့် application များသည် သင့်လျော်သနည်း။

Micron Camera Module MT9D111 သည် မော်တော်ယာဥ်နောက်ကြည့်ကင်မရာများ၊ ကိုယ်ထည်ဝတ်ဆင်ထားသောကင်မရာများနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးစက်ရူပါရုံများအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအသုံးပြုမှုအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ ၎င်းကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ အဝေးမှစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အရည်အသွေးမြင့်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အခြားနေရာများတွင်လည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

နိဂုံး

Micron Camera Module MT9D111 သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအတွက် ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ စွယ်စုံရ၊ တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်သည် ကျယ်ပြန့်သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ထိပ်တန်းရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ကိရိယာ သို့မဟုတ် မော်တော်ကားနောက်ကြည့်ကင်မရာအတွက် ကင်မရာ module တစ်ခုရှာဖွေနေသည်ဖြစ်စေ Micron Camera Module MT9D111 သည် သင့်စာရင်း၏ထိပ်တွင်ရှိသင့်သည်။

Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များအား ထိပ်တန်းပေးသွင်းသူဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်များသည် အမျိုးမျိုးသောစက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတွင် သုံးစွဲသူများ၏လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကင်မရာများ၊ မော်ဂျူးများနှင့် ရုပ်ပုံအာရုံခံကိရိယာများအပါအဝင် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ထုတ်ကုန်များ၏ ဒီဇိုင်းနှင့် ထုတ်လုပ်ရေးတွင် အထူးပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွေ့အကြုံရှိသော အင်ဂျင်နီယာများအဖွဲ့သည် နောက်ဆုံးပေါ်စျေးကွက်တောင်းဆိုချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းနည်းများကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများအကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုပါက ကျွန်ုပ်တို့၏ ဝဘ်ဆိုဒ်တွင် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။https://www.vvision-tech.com. မည်သည့်စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများအတွက်, မှာကျွန်တော်တို့ကိုဆက်သွယ်ပါ။vision@visiontcl.com.

ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ သိပ္ပံနည်းကျ သုတေသနစာတမ်းများ

1. White, G., & Wolf, W. (2017)။ Micro-CT Scanner ဖြင့် ကြွက်များရှိ အကျိတ်များ၏ အရေအတွက် ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း။ Visualized Experiments ဂျာနယ်၊ (120), e55085။

2. Gao, S., & Azimi, V. (2018)။ ရောင်ရမ်းသော အူသိမ်အူမရောဂါကို ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် ပုံရိပ်ဖော်နည်းများ။ လက်ရှိ အစာအိမ်ရောဂါဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများ၊ 20(5)၊ 18။

3. Kathuria, H., Kumar, P., & Kuhad, A. (2018)။ Magnetic Resonance Imaging ကို အသုံးပြု၍ အယ်လ်ဇိုင်းမားရောဂါ Polygenic Risk ရမှတ်နှင့် ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံကြား ဆက်စပ်မှုကို အကဲဖြတ်ခြင်း။ အယ်လ်ဇိုင်းမားရောဂါဂျာနယ်၊ 63(3)၊ 991-1000။

4. Sarafrazi, A., & Gholami, M. (2019)။ Bayesian Framework ကို အသုံးပြု၍ အလင်းနည်းသော အခြေအနေများတွင် ရုပ်ပုံများ ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်ပြမှုများနှင့် အာရုံခံကိရိယာဂျာနယ်၊ 9(4)၊ 221-226။

5. Chang, C. Y., Wu, W. C., & Chen, Y. J. (2017)။ Carotid Atherosclerotic Plaque ၏လက္ခဏာရပ်များအတွက် ပုံရိပ်ဖော်နည်းအသစ်။ လေဖြတ်ခြင်းနှင့် ဦးနှောက်သွေးကြောဆိုင်ရာရောဂါများဂျာနယ်၊ ၂၆(၉)၊ ၁၈၈၆-၁၈၉၂။

6. Kim, J., Kim, H. S., & Lee, E. (2019)။ ဦးနှောက်အကျိတ်များရှာဖွေခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့်ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာများ၏ လက်တွေ့တန်ဖိုး။ ဦးနှောက်အကျိတ် သုတေသနနှင့် ကုသမှု၊ 7(1)၊ 21-30။

7. Chen, Y. C., Lin, K. Y., & Chiang, K. H. (2017)။ Deep Learning Networks ကို အသုံးပြု၍ Computed Tomography တွင် ရုပ်ပုံပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း။ ဇီဝဆေးသိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာပညာဂျာနယ်၊ ၁၀(၂)၊ ၂၉-၄၂။

8. Kim, H., Kim, J., & Park, S. (2019)။ Pulmonary Embolism ကိုစစ်ဆေးခြင်းအတွက် ထိုးဖောက်မဟုတ်သော ပုံရိပ်ဖော်နည်းများ။ တီဘီရောဂါနှင့် အသက်ရှူလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါများ၊ 82(2)၊ 164-171။

9. Chen, C. J., Huang, Y. H., & Chang, K. Y. (2019)။ Optical Coherence Tomography ကို အသုံးပြု၍ နှလုံး Ventricular လုပ်ဆောင်ချက်ကို မြင်ယောင်ခြင်း။ Interventional Cardiology ဂျာနယ်၊ ၃၂(၁)၊ ၁၁၂-၁၁၅။

10. Qian, Z., & Liu, D. (2018)။ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမှတ်ပုံတင်ခြင်း။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစနစ်များဂျာနယ်၊ ၄၂(၈)၊ ၁၄၅။