मेडिट i500 त्रिभुजाकार प्रौद्योगिकी पर आधारित वीडियो-प्रकार स्कैनिंग का उपयोग करता है.
हो सकता है कि उस वाक्य में कुछ अपरिचित शब्द हों, इसलिए आइए हम मिलकर उसका विश्लेषण करें।
“मेडिट i500”
मेडिट i500 हमारा इंट्राओरल स्कैनर है जिसे हाल ही में रिलीज़ किया गया है। स्कैनर के बारे में अधिक जानकारी के लिए, कृपया वेबसाइट पर इसके पेज पर जाएँ। अन्यथा, आप स्कैनर की मुख्य विशेषताओं पर प्रकाश डालने वाला हमारा ब्लॉग पढ़ सकते हैं।
“वीडियो-प्रकार स्कैनिंग का उपयोग करता है”
आज, बेहतरीन स्कैन करने के लिए, इंजीनियर स्कैनर में वीडियो-प्रकार की स्कैनिंग तकनीक का इस्तेमाल करते हैं। लेकिन स्कैन करने का पुराना तरीका क्या था? वह था चित्र-प्रकार की स्कैनिंग।
दोनों एक दूसरे से किस प्रकार भिन्न हैं?
वीडियो-प्रकार की स्कैनिंग चलती हुई वस्तुओं को कैप्चर करने में सक्षम है। स्कैनर आपकी इच्छित गति के अनुसार समायोजित हो जाता है और इसलिए जब वस्तु गति में होती है तो उसका अनुसरण करने में सक्षम होता है। इस बीच, चित्र-प्रकार की स्कैनिंग प्रति सेकंड एक ही तस्वीर लेती है। इसका मतलब है कि अच्छी गुणवत्ता वाली छवियों के लिए आवश्यक सटीकता प्राप्त करने के लिए वस्तु को स्थिर रखना चाहिए।
ईमानदारी से कहें तो, वीडियो-टाइप स्कैनिंग वास्तविक वीडियो जितनी गति से नहीं होती। वीडियो माने जाने के लिए, इसे प्रति सेकंड कम से कम 24 फ्रेम लेने की आवश्यकता होती है; आजकल मूवीज़ में लगभग 50 लगते हैं। जब आप वीडियो-टाइप स्कैनिंग सुनते हैं, तो इसका मतलब है कि स्कैनर प्रति सेकंड 10 से 20 स्कैन ले सकता है, जो कि पिक्चर-टाइप स्कैनिंग द्वारा सिंगल फ्रेम की तुलना में अभी भी आश्चर्यजनक है। बेहतर स्कैनिंग गति के साथ, आप न केवल अधिक खाली समय का आनंद लेंगे, बल्कि बेहतर गुणवत्ता वाले स्कैन भी प्राप्त करेंगे।
“त्रिकोणीयकरण प्रौद्योगिकी पर आधारित।”
जबकि वीडियो-प्रकार और चित्र-प्रकार स्कैनिंग काफी स्पष्ट हो सकती है, यदि आपने इसका अध्ययन नहीं किया है तो त्रिभुजाकार तकनीक बहुत कम स्पष्ट है। अनिवार्य रूप से, त्रिभुजाकार 3D इमेजरी को कैप्चर करने के लिए 3-कैमरा पैटर्न का उपयोग करता है। त्रिभुजाकारीकरण को उपयोगी बनाने वाली बात यह है कि यह उन सामग्रियों से उच्च गति डेटा प्राप्त करने की क्षमता रखता है जिनके साथ आप बहुत अधिक संपर्क में नहीं रहना चाहते हैं जैसे कि नाजुक या गीली सामग्री। वास्तव में, त्रिभुजाकारीकरण सिद्धांतों का सदियों से व्यापक रूप से उपयोग किया जाता रहा है, लेकिन अब हम वास्तव में औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए इसका उपयोग करना शुरू कर रहे हैं।
हालाँकि, क्या सभी इंट्राओरल स्कैनर त्रिभुजाकारीकरण का उपयोग करते हैं? इसका उत्तर है नहीं। कई अन्य स्कैनर वास्तव में 3D छवियों को कैप्चर करने के लिए एक अलग विधि का उपयोग करते हैं; कॉन्फ़ोकल माइक्रोस्कोपी। त्रिभुजाकारीकरण की तरह, आप कॉन्फ़ोकल माइक्रोस्कोपी को समझ नहीं सकते हैं, लेकिन संक्षेप में, यह एक बिंदु पर प्रोजेक्ट करता है और उस विशिष्ट प्रक्षेपण को कैप्चर करता है। उस केंद्रित बिंदु से करीब या दूर की कोई भी चीज़ कैप्चर नहीं की जाती है। जब किसी वस्तु के ऑप्टिकल स्लाइस को उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ विभिन्न गहराई पर बनाने की बात आती है, तो कॉन्फ़ोकल माइक्रोस्कोपी बहुत बढ़िया है।
अब इस ब्लॉग का उद्देश्य त्रिभुजाकारीकरण बनाम कन्फोकल माइक्रोस्कोपी के विस्तृत विवरण में जाना नहीं है, लेकिन एक बिंदु है जिसे हम सामने लाना चाहेंगे।
स्कैनर डिज़ाइन के संदर्भ में, कॉन्फ़ोकल माइक्रोस्कोपी एक गतिशील भाग का उपयोग करता है जो 3D इमेजरी को कैप्चर करता है। जबकि त्रिभुजाकारीकरण का उपयोग करने वाले स्कैनर में पंखे के अलावा वास्तव में कोई गतिशील भाग नहीं होता है। गतिशील भागों के साथ, अंततः भाग का घिसाव होता है जिसे फिर बदलने की आवश्यकता होती है। वह विशिष्ट भाग महंगा हो सकता है या बदलने में परेशानी हो सकती है। त्रिभुजाकारीकरण का उपयोग करने वाले स्कैनर में, कोई भी भाग घिसता नहीं है। अब आप कह सकते हैं कि पंखा घूम रहा है लेकिन पंखे को बदलना वास्तव में काफी सरल है और कॉन्फ़ोकल माइक्रोस्कोपी के लिए उपयोग किए जाने वाले गतिशील भाग की तुलना में बहुत सस्ता है। त्रिभुजाकारीकरण, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, उच्च गति वाले डेटा को कैप्चर करने के लिए बहुत अच्छा है। हमारे पास स्कैनर के लिए गति के महत्व पर चर्चा करने वाले कई ब्लॉग हैं; उन्हें यहाँ और यहाँ देखें।
अब जबकि हमने इस वाक्य को तोड़ दिया है, "मेडिट i500 त्रिभुजाकार प्रौद्योगिकी पर आधारित वीडियो-प्रकार स्कैनिंग का उपयोग करता है," हम आशा करते हैं कि आप इंट्राओरल स्कैनर के लिए विभिन्न प्रकार की स्कैनिंग और प्रौद्योगिकी के बारे में थोड़ा और अधिक जानकारी रखते हैं और हमारे मेडिट i500 के बारे में थोड़ा और जानते हैं।
{{cta('6f2e20fe-2242-4391-87a3-8b4fc926393f','justifycenter')}}
