ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਡਿਜੀਟਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਕੈਨਰ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੰਟਰਾਓਰਲ ਸਕੈਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਆਪਟੀਕਲ ਛਾਪਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਡੈਂਟਲ ਆਰਕ 'ਤੇ ਇੱਕ ਰੋਸ਼ਨੀ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਜੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਮੇਜਿੰਗ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜੋ ਸਕੈਨਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਿੰਦੂ ਬੱਦਲ ਫਿਰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ 3D ਸਤਹ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ. ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਕੈਨਰਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਿਜੀਟਲ ਛਾਪਿਆਂ ਦੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, 3D ਸਤਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਇੰਨਾ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਦੇਖਣਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਦਿੱਖ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਸਕੈਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੰਗੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਵਿਗਾੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਫਿਰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਕੁਝ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਸੱਚਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਨਾਜ਼ੁਕ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾੜੀ ਢੁਕਵੀਂ ਬਹਾਲੀ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਬਲੌਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਹੈ ਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਝ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਕੈਨਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਹੀ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੱਚਾਈ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਜੋੜ ਹੈ। ਸੱਚਾਈ ਨੂੰ 'ਪਰੀਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਮਾਪ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੱਚੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਉਮੀਦ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤੇ ਦੀ ਨੇੜਤਾ' ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ 'ਨਿਸ਼ਿਸ਼ਟ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਸਮਾਨ ਵਸਤੂਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਕੇਤਾਂ ਜਾਂ ਮਾਪੀਆਂ ਗਈਆਂ ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤੇ ਦੀ ਨੇੜਤਾ' ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਸੱਚਾਈ ਇੱਕ ਮਾਪ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਪੀ ਜਾ ਰਹੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਕੈਨਰ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸੱਚਾਈ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਸਕੈਨਰ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਵਰਚੁਅਲ 3D ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਮਾਡਲ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਸਲੀਅਤ ਤੋਂ ਘੱਟ ਭਟਕਣਾ ਦੇ ਨਾਲ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ IOS ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਧਨ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਸੰਦਰਭ ਸਕੈਨ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਸਕੈਨ ਨੂੰ ਓਵਰਲੈਪ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਰਿਵਰਸ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਨ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਆਈਓਐਸ ਦੀਆਂ ਸਤਹਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਮਾਡਲ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੰਗੀਨ ਨਕਸ਼ੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਿਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਕੈਨਰ ਨਾਲ ਲਏ ਗਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਓਵਰਲੈਪ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਨ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਦੁਬਾਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ।
ਇਸ ਗ੍ਰਾਫ਼ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਭਟਕਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੰਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ IOS ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸੱਚਾਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਉਲਟ. ਦੋਵਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸਥੈਟਿਕ ਕੰਮ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਵੇਗਾ।
ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਹਾਲੀ ਲਈ（ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੰਗਲ-ਟੂਥ ਰੀਸਟੋਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਫਿਕਸਡ ਅੰਸ਼ਿਕ ਪ੍ਰੋਸਥੇਸਜ਼）, ਅਸੀਂ ਇੱਕ-ਮਾਈਕ੍ਰੋਨ ਗਲਤੀ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਮੂਲੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਇਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਹਾਲੀ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਮੂਲੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਰ ਬਾਰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੇਗਾ, ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਮਾਤਰਾ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਕੈਨਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਵਿਕਲਪ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਕਸਰ ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬਜਟ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋੜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਕੈਨਰ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਕੈਨਰ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਤਿੱਖਾਪਨ
ਕਿਸੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਏਜੰਸੀ/ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਡੇਟਾ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਕੈਨਰ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ਼ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੋਂ ਹੀ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਆਉ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
1. ਗਿੰਗੀਵਲ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੀ ਤਿੱਖਾਪਨ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ IOS ਤੋਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ 3D ਚਿੱਤਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਉਹ ਹੈ ਗਿੰਗੀਵਲ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੀ ਤਿੱਖਾਪਨ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ। ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਦੰਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨਾਂ ਲਈ ਮਾਰਜਿਨ ਲਾਈਨ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੀ ਲਾਈਨ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੁੜ ਬਹਾਲੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਜੇਕਰ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੀ ਲਾਈਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਬਹਾਲੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ ਫਿਟਿੰਗ ਅਸਫਲਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗੀ।
2. ਵਿਗਾੜ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਵਿਗੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਖਾਲੀ ਛੇਕ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਤਰਲ ਪਦਾਰਥਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ IOS ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸੁੱਕਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਵਿਗੜੇ/ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਆਪਰੇਟਰ ਦੀ ਸਕੈਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਸਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਰਲ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਅਪਵਰਤਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਅਜੇ ਵੀ ਅਕਸਰ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਕੈਨਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।
3. ਔਕਲੂਸਲ ਸਤਹ ਦੇ ਵੇਰਵੇ
ਬਸ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਔਕਲੂਸਲ ਸਤਹਾਂ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੇਟਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਟੋਏ ਅਤੇ ਫਿਸ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਏਗਾ।
ਡਾਟਾ ਰੰਗ
ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੰਗ ਸੱਚਾਈ ਅਤੇ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਕੈਨਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੈਮਰਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੈਮਰਾ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਰੰਗ 3D ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੂਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਆਪਣੇ ਵਰਚੁਅਲ ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਅਸਲੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਕੈਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਸਲੀ ਦੰਦਾਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਜੋ ਅਸਲੀ ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਰੰਗ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
Launca DL-206 intraoral ਸਕੈਨਰ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ: https://www.launcadental.com/intraoral-scanner
ਪੋਸਟ ਟਾਈਮ: ਨਵੰਬਰ-30-2021
