නාමය නෝඩ් නිස්සාරණය කිරීම සහ ඇඟිලි සලකුණු විශේෂාංග අගයන් ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර් වල අඩංගු කිරීම

ඇඟිලි සලකුණු ස්කෑනර් වල නෝඩ් නිස්සාරණය සහ පෙරීම සාමාන්යයෙන් දුෂ්කර ය. සුපුරුදු නෝඩ් නෝඩ් නෝඩ් නෝඩ් කිරීමේ ක්රියාවලිය වයනය දිශානතිය ගණනය කිරීම, ඇඟිලි සලකුණු ඛණ්ඩනය, ඇඟිලි සලකුණු වැඩි කිරීම, වයනය නිස්සාරණය සහ බිනේටරිකරණය, වයනය පිරිපහදු කිරීම සහ අවසානයේ පිරිපහදු වයනය. රූපයේ ඇති නෝඩ් හඳුනා ගැනීම (ප්රධාන වශයෙන් අන්ත ලක්ෂ්ය සහ බිෆර්ටේෂන් ස්ථාන වෙත යොමු කරන්න), ඉදිරි දැක්වෙන වයනය රූපයේ දී, වයිකාව පිළිබඳ යාබද කරුණක් පමණි; බයිෆර්ටේෂන් ස්ථාන සඳහා, වයනය පිළිබඳ යාබද කරුණු තුනක් සහ වයනය නිරීක්ෂණය කරමින් අළු රූපය මත පදනම් වූ අතර, වයනය ලුහුබඳිමින් සිටින අතර, පසුව එය අසමමිතිය භාවිතා කරයි අළු රූපයෙන් නෝඩ් හඳුනා ගැනීමට නෝඩයේ ඇති අවකාශය. නෝඩ් නිස්සාරණය ඇල්ගොරිතම බොහෝ විට යම් සැබෑ නෝඩ් මඟ හැරේ, වැරදි නෝඩ් කිහිපයක් ද ජනනය කරයි. නිවැරදි නෝඩ් ප්රකාරයේ නිවැරදි නූල වැඩි දියුණු කිරීම රඳා පවතින්නේ නෝඩ් හඳුනාගැනීමේ ක්රියාවලියේ විවිධ ඇල්ගොරිතමවල effectiveness ලදායීතාවය මත ය. ඊට අමතරව, වැරදි නඩු අඩු කිරීම සඳහා යයින් වැරදි නෝඩ් ඉවත් කිරීම සඳහා රිජ් රිජ් වැඩි දියුණු කිරීම ඇල්ගොරිතම සහ නෝඩ් පෙරහන් පෙරීම ඇල්ගොරිතම දරුකමට හදා ගනී. නෝඩ් අනාවරණය වූ පසු, එක් එක් නෝඩයේ නිරවද්යතාවය සත්යාපනය කිරීම සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ක්රමය භාවිතා කරන අතර එක් එක් නෝඩයේ වර්ගය නිවැරදි කිරීමට ය. දැනුම පදනම් කරගත් ක්රමය මත පදනම්ව B5MM ලෙස හැඳින්වේ. අයින් කුළා වැරදි නෝඩ් මකා දැමීම සඳහා දැනුම පදනම් කරගත් ක්රමය අනුගමනය කරයි.

වයනය ගණනය කිරීමේ ක්ෂේත්රය සාපේක්ෂව සරල වන අතර ප්රධාන වශයෙන් රඳා පවතින්නේ දිශාව නිවැරදි ගණනය කිරීම සහ වයනය නිවැරදිව නිස්සාරණය කිරීම මත ය. එහි සරල බව නිසා, වයනයෙහි ගණනය කිරීමේ ක්රමය පිළිබඳ වාර්තා කිහිපයක් ඇති අතර, වයනය කාලය නියත යැයි උපකල්පනය කෙරේ. ස්වයංක්රීය රේඛා ගණන ගණනය කරනු ලබන අතර සමහර ඇඟිලි සලකුණු ගැලපෙන ඇල්ගොරිතම විශේෂ තානාපතිවරයෙකු ලෙස රේඛා ගණන භාවිතා කරයි.
රූපයේ ගුණාත්මක ගණනය කිරීම, ස්වයංක්රීය ඇඟිලි සලකුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධතිය තුළ රූපයේ ගුණාත්මකභාවය ගණනය කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. රූපයේ ගුණාත්මකභාවය ගණනය කිරීමෙන්, පද්ධතියේ නිරවද්යතාවය වැඩිදියුණු කළ හැකි වන පරිදි අඩු ගුණාත්මක ඇඟිලි සලකුණු රූප දත්ත ගබඩාවේ ලියාපදිංචි වීම වළක්වා ගත හැකිය. එවිට පද්ධතියේ නිරවද්යතාවය වැඩිදියුණු කළ හැකිය. ඇඟිලි සලකුණු රූපයේ ගුණාත්මකභාවය අනුව රූපයේ ගුණාත්මකභාවය පදනම් වී ඇත්තේ දිශානුගත හා දිශානුගත කලාපවල ජේ. ගණනය කිරීමේ ක්රමයක ගුණාත්මකභාවය මැනිය හැකි පිළිගත් ප්රමිතියක් නොමැත.