បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះបង្ហាញពីការដោះស្រាយបញ្ហានៃការចាត់ថ្នាក់ទំហំផ្លែស្វាយដោយដៃ ដែលត្រូវការកម្លាំងពលកម្មច្រើន ស៊ីពេល និងមិនសូវមានភាពសុក្រឹត តាមរយៈការបង្កើតម៉ាស៊ីនចាត់ថ្នាក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះពាក់ព័ន្ធនឹងការរចនា និងសាងសង់ម៉ាស៊ីនចាត់ថ្នាក់ទំហំដោយផ្អែកលើទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងផ្ទៃក្រឡាដែលចំណាំងផ្លាត និងទម្ងន់ពិតរបស់ផ្លែស្វាយ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| PC-based Sizing System (IBM PC XT) ប្រព័ន្ធចាត់ថ្នាក់ទំហំដោយប្រើកុំព្យូទ័រ (IBM PC XT) |
អាចដំណើរការចាត់ថ្នាក់បានដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយផ្អែកលើរូបភាព និងកាត់បន្ថយកម្លាំងពលកម្មមនុស្ស។ | មានតម្លៃថ្លៃ (៤៨,០០០ បាត) មានគ្រឿងបន្លាស់និងអង្គចងចាំលើសតម្រូវការ ហើយមានសមត្ថភាពទាបនៅឡើយ។ | ប្រសិទ្ធភាព ៨៩% ក្នុងល្បឿនបែងចែកត្រឹមតែ ០.៤២ តោនក្នុងមួយម៉ោង។ |
| Microprocessor-based Sizing System (68008 CPU) ប្រព័ន្ធចាត់ថ្នាក់ទំហំប្រើប្រាស់អង្គគណនាខ្នាតតូច (68008 CPU) [ប្រព័ន្ធស្នើឡើង] |
មានតម្លៃថោកជាង (ប្រមាណ ៣៧,០០០ បាត) កាត់បន្ថយគ្រឿងបន្លាស់ដែលមិនចាំបាច់ និងមានល្បឿនលឿនជាងមុន ដែលកសិករអាចទិញប្រើប្រាស់បាន។ | ជាបច្ចេកវិទ្យាចាស់បើធៀបនឹងប្រព័ន្ធ AI បច្ចុប្បន្ន ហើយទាមទារការកំណត់ពន្លឺ និងទីតាំងកាមេរ៉ាឱ្យបានច្បាស់លាស់។ | ប្រសិទ្ធភាព ៨៩,៧៧% ក្នុងល្បឿនបែងចែក ១ តោនក្នុងមួយម៉ោង ជាមួយនឹងការខូចខាតមេកានិចតិចតួចបំផុត។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការបង្កើតប្រព័ន្ធនេះទាមទារនូវឧបករណ៍ផ្នែករឹងមេកានិចនិងអេឡិចត្រូនិកមួយចំនួនដែលមានតម្លៃសមរម្យសម្រាប់កសិដ្ឋានខ្នាតមធ្យមនៅកម្ពុជា។
ការសិក្សានេះត្រូវបានអនុវត្តនៅប្រទេសថៃ (សាកលវិទ្យាល័យ Kasetsart) ក្នុងឆ្នាំ ១៩៩១ ដោយផ្តោតលើទិន្នន័យនៃពូជស្វាយ Namdog Mai No.4 ប៉ុណ្ណោះ។ សម្រាប់កម្ពុជា ទិន្នន័យនេះមានសារៈសំខាន់ ប៉ុន្តែទាមទារការវាស់វែងនិងកែតម្រូវប្រព័ន្ធនេះឱ្យស្របទៅនឹងទំហំ រូបរាង និងទម្ងន់របស់ពូជស្វាយក្នុងស្រុក (ឧទាហរណ៍ ស្វាយកែវរមៀត) ដើម្បីធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់។
ប្រព័ន្ធតម្រៀបផ្លែឈើតាមទំហំដោយស្វ័យប្រវត្តិនេះ មានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់ការជួយជំរុញស្តង់ដារនាំចេញកសិផលនៅកម្ពុជា។
ទោះបីជាបច្ចេកវិទ្យាក្នុងឯកសារនេះចាស់បន្តិចក្តី ប៉ុន្តែគោលគំនិតនៃការប្រើប្រាស់រូបភាពកាមេរ៉ា (Image Processing) សម្រាប់បែងចែកចំណាត់ថ្នាក់ផ្លែឈើនៅតែជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏មានប្រសិទ្ធភាព និងអាចកែច្នៃប្រើប្រាស់បានយ៉ាងជាក់ស្តែងនៅកម្ពុជាដោយចំណាយដើមទុនតិច។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Image Processing (ដំណើរការរូបភាពដោយកុំព្យូទ័រ) | ការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដើម្បីវិភាគ និងទាញយកព័ត៌មានពីរូបភាពឌីជីថល ដូចជាការរាប់ចំនួនភីកសែល (Pixels) ពណ៌សក្នុងរូបភាព ដើម្បីកំណត់ទំហំនិងរូបរាងរបស់ផ្លែស្វាយ។ | ដូចជាការបំពាក់ភ្នែកសិប្បនិម្មិតឱ្យម៉ាស៊ីនដើម្បីឱ្យវាមើលឃើញ និងអាចប្រាប់ខួរក្បាលកុំព្យូទ័រថាតើផ្លែឈើនោះមានទំហំប៉ុនណា។ |
| Projected Area (ផ្ទៃក្រឡាចំណោល) | ទំហំផ្ទៃ ២ វិមាត្រ (2D) នៃវត្ថុ ៣ វិមាត្រ (3D) ដែលត្រូវបានផ្តិតយករូបភាពពីមុំជាក់លាក់ណាមួយ ដែលក្នុងករណីនេះ វាត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីទាញរកទំនាក់ទំនងនិងប៉ាន់ស្មានទម្ងន់ពិតប្រាកដរបស់ផ្លែស្វាយ។ | ដូចជាការមើលទំហំស្រមោលរបស់មនុស្សនៅលើជញ្ជាំង ដើម្បីទាយថាគាត់មានមាឌធំឬតូចអញ្ចឹងដែរ។ |
| Solenoid (សូឡេណូអ៊ីត) | ជាឧបករណ៍អេឡិចត្រូម៉ាញេទិក ដែលបំប្លែងថាមពលអគ្គិសនីទៅជាចលនាមេកានិចត្រង់ (រុញ ឬ ទាញ) ត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងម៉ាស៊ីននេះដើម្បីរុញទម្លាក់ផ្លែស្វាយចូលទៅក្នុងធុងចំណាត់ថ្នាក់ត្រឹមត្រូវ។ | ដូចជាម្រាមដៃយន្តដែលលាតសន្ធឹងយ៉ាងលឿនដើម្បីរុញវត្ថុអ្វីមួយឱ្យធ្លាក់ នៅពេលដែលវាទទួលបានសញ្ញាអគ្គិសនីបញ្ជា។ |
| Photocell (កោសិកាពន្លឺ ឬសេនស័រចាប់ពន្លឺ) | ឧបករណ៍សេនស័រដែលអាចចាប់សញ្ញាពន្លឺ ឬការបាំងពន្លឺ ដែលត្រូវបានដំឡើងនៅលើខ្សែពានដើម្បីផ្តល់សញ្ញាបញ្ជាឱ្យកាមេរ៉ាថតរូបនៅពេលផ្លែស្វាយធ្វើដំណើរមកដល់ទីតាំងកំណត់។ | ដូចជាភ្នែកយាមទ្វារស្វ័យប្រវត្តិនៅតាមផ្សារទំនើប ដែលដឹងថាមនុស្សដើរមកដល់ហើយក៏បញ្ជាឱ្យបើកទ្វារភ្លាមៗ។ |
| Linear relationship (ទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរ) | ទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ដែលនៅពេលតម្លៃមួយកើនឡើង តម្លៃមួយទៀតក៏កើនឡើងតាមសមាមាត្រថេរ។ ក្នុងឯកសារនេះ គឺទំនាក់ទំនងច្បាស់លាស់រវាងទំហំផ្ទៃក្នុងរូបភាព និងទម្ងន់ផ្លែស្វាយ។ | ដូចជាការទិញទំនិញ បើស្ករ១គីឡូតម្លៃ៤ពាន់រៀល នោះស្ករ៥គីឡឹគឺតម្លៃ២ម៉ឺនរៀល វាឡើងតាមលំដាប់លំដោយរៀបរយ។ |
| Sizing efficiency (ប្រសិទ្ធភាពនៃការចាត់ថ្នាក់ទំហំ) | កម្រិតភាគរយដែលបញ្ជាក់ថាម៉ាស៊ីនអាចចាត់ថ្នាក់ផ្លែស្វាយចូលទៅក្នុងធុងតាមទម្ងន់ស្តង់ដារបានត្រឹមត្រូវប៉ុន្មាន (៨៩,៧៧%) ដោយធៀបនឹងចំនួនផ្លែស្វាយដែលចាត់ថ្នាក់ខុស។ | ដូចជាការប្រឡងរបស់សិស្ស បើមានសំណួរ១០០ ហើយសិស្សឆ្លើយត្រូវ ៩០ នោះសិស្សមានប្រសិទ្ធភាពនៃការធ្វើតេស្ត ៩០%។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
