မူရင်းရှုထုတ်ခြင်းသဘောတူညီမှုနှင့် ဈေးကွက်အားလုံးအားဖြင့် ခွဲခြားခြင်း

Machine vision သည် နှစ်စဉ်တွင် လက်ရှိဖြစ်ပေါ်လာသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ အိုပ်တစ်ခု၊ ရူပဗေဒနှင့် ကူးသွားခြင်းအတွင်း အကြောင်းအရာများကို အသုံးပြု၍ ကိရိယာကို မော်ကွေးရောင်းခြင်းအတွက် လုပ်ဆောင်စေသည်။ စစ်ဆေးရေးပြင်ဆင်ရေးတွင် machine vision ကို ထည့်သွင်းပြီး အများစုအခါများတွင် online high-precision နှင့် high-speed measurement ကို အကျိုးဖြစ်စေသည်။ အပြင်းအထန် machine vision detection technology သည် step by step ဖြင့် ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့သည်။

Machine vision ဆိုတာ ဘာလဲ?

Machine vision ကို တိုးချောင်းဖြင့် လူသားများ၏ မျက်နှာကို အစားထိုး၍ တိတ်တိုင်းခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ အဓိကအားဖြင့် ကွန်ပျူတာကို လူသားမျက်နှာရောင်းခြင်းကို မှန်ကန်စွာ စုစည်းထားသည့် အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်း၊ ပြုပြင်ခြင်းနှင့် သိရှိခြင်းကို အသုံးပြု၍ တကယ်တော့ စစ်ဆေးခြင်း၊ တိတ်တိုင်းခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည်။ Machine vision ၏ အဓိက mechanism သည် lighting၊ lens၊ camera၊ image acquisition card နှင့် vision processor တို့ဖြင့် ငါးပိုင်းဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။

အဲဒီမှာထွက်လာတဲ့ ပညာသည် ယန္တရာနံပါတ်ခြင်းပညာဖြစ်ပြီး၊ အလှူရေးဆိုင်ရာ ပညာတော်များ၊ နားကြောင်းဘီယိုလောဂျီ၏၊ စိတ်ကြိုက်ရောင်းဝယ်၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ ပုံများကို ပြုပြင်ခြင်း၊ ပုံစံအက်နှံခြင်းနှင့် အခြားများကို ပါဝင်သော ပိုင်းခြားပညာတော်ဖြစ်သည်။ ယန္တရာနံပါတ်ခြင်းပညာသည် အလွန်မြင်ကြားသော အလျင်မြင်ကြားသော အချက်အလက်များ၊ ပိုင်းခြားလုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် အသိအမှတ်ပြုသည်။

ယန္တရာနံပါတ်ခြင်း၏ ဖြစ်ပေါ်လာမှု

မိုက်ခင်းရှင်းသံဃာတော်လှန်မှုသည် အမေရိကန်ပညာရှင် L.R. Roberts မှ ၁၉၆၀ ခုနှစ်တွင် ပါလီဟီဒရူန်များဖြင့်ဖွဲ့စည်းထားသော အဆောက်အအုံကမ္ဘာကို သိရှိရန်အတွက် စတင်ခဲ့သည်။ ထိုအချိန်တွင် အသုံးပြုခဲ့သော teknik များ၊ ဥပမာ - အစေ့လုပ်ငန်းခြင်း၊ အစားခြေရောက်ခြင်း ဆုံးဖြတ်ခြင်း၊ ပိုင်းခြားမျဉ်းဆွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုမှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့် အတူညီမှုခြင်း၊ မိုက်ခင်းရှင်းသံဃာတော်လှန်မှုတွင် အသုံးပြုခဲ့သည်။ ၁၉၇၀ ခုနှစ်တွင် မိုက်ခင်းရှင်းသံဃာတော်လှန်မှုသည် အဓိကသုတေသနခွဲများကိုဖွဲ့စည်းခဲ့သည်: ① မူမှတ်ကိုင်းခြင်းအတွက် ပုံများကို အစေ့လုပ်ငန်းခြင်း; ② ပုံများကို အစေ့လုပ်ငန်းခြင်းနှင့် ခွဲခြားခြင်းအတွက် ပြီးလျင်ချိုးဖော်ခြင်း ယာဉ်; ③ ၂D ပုံများမှ ၃D အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်း; ④ ဆက်လက်ပုံများကို ခွဲခြားခြင်းနှင့် လှုပ်ရှားမှုအချက်အလက်များကို အချိုးအစားခြင်း; ⑤ မိုက်ခင်းရှင်းသံဃာတော်လှန်မှုအကြောင်းအရာများကို ကိုယ်စားပြခြင်း; နှင့် ၆ မိုက်ခင်းရှင်းစနစ်၏ အကြောင်းအရာများ၏ အကြောင်းအရာအခြေအနေ။

မိုက်ခင်းရှင်းသံဃာတော်လှန်မှုပညာရေးဒီဇိုင်းတွင် ခက်ခဲချက်များမှာဘာတွေလဲ?

ပထမ- လောင်းမှု၏ အဆင့်မြှင့်တန်း

အุူလုပ်ငန်းရှိ မျှော်လင့်ခြင်းအသုံးပြုမှုများကို အများအားဖြင့် လေးမျိုးခွဲထုတ်နိုင်ပါသည်- နေရာသတ်မှတ်ခြင်း၊ တိုင်းတာခြင်း၊ စစ်ဆေးခြင်းနှင့် အ翎ွေးချခြင်း။ ယင်းအတွင်းမှ တိုင်းတာခြင်းဟာ အလင်းခြင်း၏ အများဆုံး လျှော့ချမှုကို လိုအပ်ပါသည်။ အလင်းခြင်းက ၁၀-၂၀% ပြောင်းလဲလျှင်၊ တိုင်းတာမှုအဖြေက ၁-၂ ပစ်เซล် ခြားနားနိုင်ပါသည်။ ဒီအချက်က software ပြဿနာမဟုတ်ပါ၊ အလင်းခြင်း၏ ပြောင်းလဲမှုကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။ ပြီးတော့ ပုံမှန်အကြောင်းအရာတွင် edge ရဲ့ နေရာပြောင်းလဲမှုဖြစ်ပြီး၊ အကောင်းဆုံး software လဲ မဖြေရှင်းနိုင်ပါ။ ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ system design အမှန်တော်မှ ပတ်ဝန်းကျင်အလင်းခြင်း၏ ထိခိုက်များကို ဖယ်ရှားရန်လိုအပ်ပြီး၊ active lighting source ၏ luminous stability ကို ချိတ်ဆက်ထားရန်လိုအပ်ပါသည်။ ပိုမိုသောအခါ hardware camera ရဲ့ resolution ကို တိုးတက်လိုက်တာက accuracy ကိုတိုးတက်ပေးပြီး၊ environmental interference ကို ကြားလွန်စေနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရှေ့မှာသုံးခဲ့တဲ့ camera ရဲ့ space size က pixel တစ်ခုလျှင် ၁၀um ဖြစ်ပြီး၊ resolution ကိုတိုးလိုက်တာနဲ့ ၅um အထိပြောင်းလိုက်တာကြောင့်၊ accuracy က လုံးဝနှစ်ဆလုံးတိုးလာပြီး၊ environment ကို ကြားလွန်စေနိုင်ပါသည်။

ဒုတိယအရာက လုပ်ဆောင်ချက်၏နေရာမှာထိခိုက်မှုဖြစ်သည်

အများအားဖြင့်၊ တွေ့မျှော်ခြင်းပရောဂျက်၏ပထမဆုံးအဆင့်မှာ offline detection သို့မဟုတ် online detection ဖြစ်စေ၊ fully automated detection equipment ဖြစ်စေ၊ ပထမဆုံးအဆင့်မှာ တွေ့မျှော်ရမည့်ရည်မှန်းချက်ကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ တွေ့မျှော်ရမည့်အရာသည် ရုပ်ပိုင်းခြင်းအပြင်းထွေးတွင် ပေါ်လာသည့် တစ်ခါတစ်ရံတွင် တွေ့မျှော်ရမည့်အရာ၏ နေရာကို အတိအကျသိရှိရန်လိုအပ်သည်။ မူကား mechanical fixtures တွင် အသုံးပြုလျှင် တွေ့မျှော်ရမည့်ရည်မှန်းချက်သည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် တူညီသောနေရာတွင်ပေါ်လာမည်ဟု အတြုပြုစေရန်မရှိပါ။ ထို့ကြောင့် နေရာထိန်းချုပ်မှုကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်သည်။ နေရာထိန်းချုပ်မှုသည် မတူညီပါက တွေ့မျှော်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုသောအရာ၏နေရာသည် မတူညီနိုင်ပြီး တွေ့မျှော်ခြင်းအဖြေများသည် အရေးကြီးသော ခြားနားချက်များဖြစ်နိုင်သည်။

တတိယ: calibration

အများစုအားဖြင့် တက်ကြွသောတိုင်းတန်ခြင်းအတွက် အောက်ပါ က্যালီဘရေးများအလိုလျှင်လိုအပ်ပါတယ်။ ၁) အော့ပ္တစ် ဒစ်စတောရ်ရှင်းခြင်း (သင့်ဟာ software lens ကို သုံးမဟုတ်ပါက အများအားဖြင့် ကုံ့စည်းရန်လိုအပ်ပါသည်)၊ နှင့် (၂) projection distortion calibration ဆိုတာကတော့ installation position error ကို ကိုယ်စားပြသထားသော ပုံမှန်အားဖြင့် ဒစ်စတောရ်ရှင်းခြင်းကို ပြင်ဆင်ရန် နှင့် object image space ကို သုံးခုလုံးကို ကုံ့စည်းခြင်း၊ ဆိုတာကတော့ ပိုက်ဆံတစ်ခုစီရဲ့ အကြီးအသေးကို တွက်ချက်ရန်ဖြစ်ပါသည်။

သို့သော် ယခုအချိန်တွင် ကုံ့စည်းခြင်း algorithm များမှာ plane calibration အပေါ်မှာသာ အခြေခံထားပါသည်။ အမှတ်တိုင်းတစ်ခုသည် planar မဟုတ်လျှင် အထူး algorithm များအတွက် လိုအပ်ပါသည်။ အများအားဖြင့် ကုံ့စည်းခြင်း algorithm များဖြင့် ဖြေရှင်းရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။

ထပ်ပြောရရင် ကုံ့စည်းဘုတ်ကို သုံးခြင်းမှာ မလွယ်ကူပါက အချို့ကုံ့စည်းခြင်း method များကို ဒီဇိုင်းရန်လိုအပ်ပါသည်။ ဒါကြောင့် software ထဲမှာရှိသော ကုံ့စည်းခြင်း algorithm များဖြင့် ဖြေရှင်းရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။

စတိုင်: အရာဝတ္ထု၏ အမြန်

အမှတ်ယူရန် အရာသည် လျင်မြန်စွာ လှည့်ပတ်နေသေးသည်ဟု ထင်ရှိသော်လည်း လှည့်ပတ်ခြင်းဖြင့် ကြောင့်ဖြစ်သော မီးရောင်ကိရိယာ၏ တိကျမှုကို စဉ်းစားရမည် (blur pixel = object motion speed * camera exposure time) ဆိုတာက software မှာဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။

ပံ့ပိုးချက်၏ တိကျမှု ပံ့ပိုးချက်များ

တိုင်းတာမှုအသုံးပြုခြင်းတွင် ပံ့ပိုးချက်၏ တိကျမှုကို 1/2-1/4 pixels အဖြစ်သာ စဉ်းစားရမည်၊ 1/10-1/30 pixels အဖြစ်သာ positioning applications တွင် အသုံးပြုခြင်းမှာ ပိုကောင်းပါသည်။ ဘာဖြစ်လဲဆိုတာက software က image မှ feature points အရေအတွက်ကို အနည်းငယ်သာ extract လိုက်ပါသည်။

တရုတ်တွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးပြုခြင်း

ပညာရှင်များသည် ယနေ့ခေတ်ကျောင်းမျိုးမှူးများ၏ စံချိန်ဖွံ့ဖြိုးမှုကို အမေရိကန်၊ ဥရောပနှင့် ဂျပန်တို့တွင် အဓိကအားဖြင့် ရှိခဲ့သည်ဟု ယုံကြည်သည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာထုတ်ကုန်ထုတ်လုပ်မှု重心သည် တရုတ်သို့ ရွေ့လာပြီး၊ တရုတ်၏ ကျောင်းမျိုးမှူးများ ryn ကျောင်းသည် မြောက်အမေရိကန်၊ ဥရောပနှင့် ဂျပန်နောက်ပိုင်းတွင် ernational Machine Vision ထုတ်လုပ်သူများအတွက် အရေးပါသော မာ့ချက်များဖြစ်လာပြီး ရှိသည်။ တရုတ်တွင်၊ ကျောင်းမျိုးမှူးများ၏ အသုံးပြုမှုသည် ၁၉၈၀ ခုနှစ်တွင် ပညာသစ်ကို ကြေညာခြင်းဖြင့် စတင်ခဲ့သည်။ Semiconductor နှင့် အီလက်ထရွန်စ်လုပ်ငန်းသည် ကျောင်းမျိုးမှူးများ၏ အသုံးပြုမှုကို အစဉ်အလာအရ ပိုမိုကြီးမားသော လုပ်ငန်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒီဇိုင်းများသည် PCB printed circuit အသစ်တွင် အုပ်စုံသည်၊ အပူပိုင်းထုတ်လုပ်မှု၊ semiconductor နှင့် integrated circuit equipment တို့တွင် ရှိသည်။ လုပ်ငန်းထဲတွင် ကျောင်းမျိုးမှူးများ၏ အသုံးပြုမှုနှင့် တိုးတက်မှုသည် အီလက်ထရွန်စ်ထုတ်ကုန်များ၏ qualité နှင့် ထုတ်လုပ်မှုကို တိုးတက်စေရန် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။

အခုအချိန်တွင် တရုတ်နိုင်ငံသည် ကမ္ဘာလုပ်ငန်းများ၏ မော်ကွ်ဗှီးရှင်ဖွံ့ဖြိုးရေးအတွင်း အကူးအကောင်းဆုံး ဒေသများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် ဖြစ်လာပြီး အများစုအမျိုးအစား အမျိုးသားစီးပွားရေးအတွင်း ပါဝင်နေပါသည်။ ထိုအတွင်းမှာ ឧုံးစိမ်း၊ ကျားလေးများ၊ ဆေးဝါး၊ စစ်ဘက်၊ အာကာသခရီး၊ ကာလီမား၊ ကြယ်စုတ်ခြင်း၊ ရဲတပ်မှု၊ လေရှို့ရေး၊ အော်င်များ၊ သိပ္ပံလေ့လာရေး နှင့် အခြားများကို ပါဝင်သည်။ လုပ်ငန်းအတွင်း ဒေသမှာ မော်ကွ်ဗှီးရှင်အသုံးပြုမှုအတွင်း အကြီးဆုံးအချိုးအစားဖြစ်သည်။ အခြေခံအကြောင်းကတော့ တရုတ်သည် ကမ္ဘာလုပ်ငန်းထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်း၏ အရောင်းအဝယ်စင်တွင် ဖြစ်လာခဲ့သည်။ အပိုင်းများ၏ ထိုးသွင်းမှုနှင့် သိပြီးသော ရှုံးလင်းထုတ်လုပ်ရေးမျဉ်းများကြောင့် ကမ္ဘာလုပ်ငန်းထုတ်လုပ်မှုအရှင်းလင်းဆုံး မော်ကွ်ဗှီးရှင်စနစ်များနှင့် အသုံးပြုမှုအတွေ့အကြုံများလည်း တရုတ်သို့ဝင်ရောက်ခဲ့သည်။

အောက်ပါမှာ အသုံးပြုမှုအချို့ကို တိုးချောင်းဖော်ပြထားပါသည်။

၁. အစားအစာရောင်းချရေး မော်နစ်တာလုပ်ငန်း

ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် ပণုများ၏ qualité inspection အတွက်လည်း အချိန်တစ်ပိုင်းတွင် အလုပ်သမားများအား ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းတွင် ပြဿနာများနှင့် မှားယွင်းချက်များကို လক်ခံရာတွင် တွေ့ရှိနိုင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ပိုင်ဆိုင်သူ၏ အရာရှိခြင်းနှင့် အလိုက်အလာများ ဘယ်လောက်ပင်ဖြစ်စေ၊ သူသည် ဝါဒီများ၊ မှားယွင်းချက်များနှင့် မော်ဒိုင်းများဖြစ်နိုင်ပြီး ထို့ကြောင့် မျှော်လင့်မှုများကို မာ့ကက်သို့ ရောက်ရှိစေနိုင်ပါသည်။

စက်မှုများကို သုံး၍ အစားအစာ inspection တွင် အသုံးပြုခြင်း

2. ထုတ်လုပ်ရေး

လက်မှတ်လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းရှိ သို့မဟုတ် ထူးချွန်မှု မြင့်တက်လာပြီး ကုန်ပစ္စည်းအရေအတွက်ဆိုင်ရာ ဖိုးကြီးမှုက ထုတ်လုပ်မှုကို ကျော်လွှားရန် လိုအပ်သည်။ ပণ္နာရိုင်းမှုကို တိုးတက်စေရန် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ယာဉ်ရောက်မှုကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျော်လွှားရန် လိုအပ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို လူသားများ၏ လုပ်ဆောင်မှုကို ယာဉ်များဖြင့် အဆင်ပြေစေရန် လိုအပ်သည်။ ပဏ္ဏာရိုင်းစနစ်၏ အခြေအနေမှာ လုပ်ငန်းစဉ်၏ လွယ်ကူမှုနှင့် လုပ်ဆောင်မှုကို တိုးတက်စေရန် ဖြစ်သည်။ လူသား၏ လုပ်ဆောင်မှုကို အသုံးမပြုသင့်သော ဘဝမှာ အဆိုးရောက်သော လုပ်ဆောင်မှုများတွင် သို့မဟုတ် လူသား၏ ပဏ္ဏာရိုင်းမှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်မှုကို မလိုအပ်သော အခါများတွင် ပဏ္ဏာရိုင်းစနစ်ကို အသုံးပြုသည်။ ထို့ပြင် ကြီးမားသော လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပণ္နာရိုင်းမှုကို လူသား၏ ပဏ္ဏာရိုင်းမှုထက် မြင့်မားသော အကျိုးသော လုပ်ဆောင်မှုကို တိုးတက်စေရန် လိုအပ်သည်။ ပိုမိုသော လုပ်ဆောင်မှုကို ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သည့် အခါများတွင် ပဏ္ဏာရိုင်းစနစ်ကို အသုံးပြုသည်။ ပိုမိုသော လုပ်ဆောင်မှုကို ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သည့် အခါများတွင် ပဏ္ဏာရိုင်းစနစ်ကို အသုံးပြုသည်။ ပိုမိုသော လုပ်ဆောင်မှုကို ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သည့် အခါများတွင် ပဏ္ဏာရိုင်းစနစ်ကို အသုံးပြုသည်။

တူညီသောအချိန်မှာ ယင်းသည် စက်ရုပ်ခြင်းနည်းပညာဖြင့် ဆေးထွက်မှု၊ မျက်နှာပြင်ဆေးထွက်မှုစသည်တို့၏ အထိမ်းအမှတ်ထက်ပိုသော မှုတို့ကိုလည်း တွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ စက်ရုပ်ခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ကျွန်းစုံနှင့် စက်ရုပ်ခန်းများတွင် အမှောင်နှင့် ဆေးထွက်မှုကို အလှူရှားစွာ တွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ မျက်နှာရှာဖွေရှုမှုနှင့် မျက်နှာအက်ခြင်းနည်းပညာကို စက်ရုပ်ခြင်းနည်းပညာတွင် အသုံးပြု၍ ကုမ္ပဏီများအား ဝင်ရောက်ထွက်ရောက်မှုကို ပိုမိုထိန်းသိမ်းနိုင်စေ၊ အရွေ့အဆင့်ကို တိုးတက်စေနှင့် အရွေ့အဆင့်ကုဒ်ကို လျော့နည်းစေနိုင်ပါသည်။

3. နေရays ERGY၊ လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှု မော်နီတာ

အနည်းငယ်ချင်းစီ ပြည့်လာသော နှစ်များတွင် ရှေ့ဆုံးကိန်းများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် မူရင်းမျိုးရှုံးမှုကို သိမ်းဆည်းရေးအား အသစ်တွေ့ရှိသော rynxx မျိုးရှုံးမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ နေရays လုပ်ငန်းပြင်ဆင်ရေးတွင် နေရays ဆေးများနှင့် module ထုတ်လုပ်သူများသည် ပণ္ပဏ်များကို စစ်ဆေးရန်၊ ပণ္ပဏ်များကို အမှတ်တွေ့ရှိရန်နှင့် ပစ္စည်းများကို ဖွဲ့စည်းရန် machine vision ကို အသုံးပြုသည်။ လှိုင်းလောင်းမှန်မှုအား လေ့လာသည့် လှိုင်းလောင်းမှန်မှုတွင် license plate recognition technology နှင့် image analysis technology ကို အသုံးပြု၍ license plates ကို အလှိုင်းတွေ့ရှိရန်၊ illegal parking၊ retrograde နှင့် traffic accident vehicles ကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထပ်ပေါ်တွင်၊ earthquake prevention၊ landslide၊ debris flow၊ volcanic eruption detection၊ hydrological monitoring နှင့် river hydrological condition observation တို့တွင် machine vision technology အတွက် အကြီးအကျယ်တိုးတက်မှုရှိနိုင်သည်။

ရာသီဥတုများ

လူမှုနေထိုင်ရာ ကုန်စုံမှုလုပ်ငန်းသည် အသစ်ခြားနာမှု၊ ပြောင်းလဲမှုနှင့် တိုးတက်မှုများကို မျှော်လင့်နေပါသည်။ ထိုမှုများသည် တရုတ်နိုင်ငံရှိ အလုပ်လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းတွင် ကြီးမားသော ကျောက်ဝယ်မှုဖွဲ့စည်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ အလုပ်လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းတွင် အလွန်ဆိုတွေ့သော ပণုပဏ္ဏားများအဖြစ် စက်မှုမျှော်လင့်မှုသည် ရာဇဝင်တွင် ကြီးမားသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအားဖြင့် ရှိနေပါသည်။

ပြီးခဲ့သော နှစ်များအတွင်းတွင် တရုတ်၏ အီလက်ထရောနစ်ထုတ်လုပ်သူများနှင့် OEM ထုတ်လုပ်သူများသည် တရုတ်တွင် လူကြီးမင်းများ၏ ပိုမိုလျှော့ချမှုကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် လူသားလုပ်သူများကို အစားထိုးရန် အလုပ်လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစက်များကို အများအပြားဝယ်ယူခဲ့ပါသည်။ ထိုမှုသည် နောက်ဆုံးနှစ်များအတွင်းတွင် အမြင့်ဆုံးမှုအထိ ရောက်ရှိမည်ဖြစ်ပါသည်။ တိုင်းရိုင်းရင်းသားများမှ ထုတ်လုပ်သူများသည် အလုပ်လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းအဆင့်ကို တိုးတက်ရန် ရွေးချယ်ခဲ့ပြီး ထိုလုပ်ငန်း၏ အလုပ်လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းမှုကို နောက်ဆုံး ၂-၃ နှစ်အတွင်း ဖြစ်ပေါ်စေရန် စက်မှုမျှော်လင့်မှုပণုပဏ္ဏားများအတွင်း အသစ်သစ်ဆုံးဖြတ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါမည်။

အားလုံးသည် တက်ကြွစွာ လူမှုပြီးသင့်သော ခေတ်မီလိုင်းစီးရီး၏ စီးပွားရေးအကြောင်းအရာ ဖော်ပြချက်အရ တရုတ်နိုင်ငံ၏ ယန်းကြောင်းကိရိယာများ စီးပွားရေးအကြိမ်အရောင်း ဆက်လက်တိုးတက်လာပြီး ၂၀၁၅ ခုနှစ်တွင် ၃ ဘီလီယံရင်၊ ၂၀၁၆ ခုနှစ်တွင် ၃.၈ ဘီလီယံရင်၊ နှင့် ၂၀၁၈ ခုနှစ်တွင် ၅ ဘီလီယံဒေါ်လာအထိ ရောက်ရှိမည်ဟု မျှော်လင့်ထားသည်။ ကမ္ဘာလုံး၏ ယန်းကြောင်းကိရိယာ စီးပွားရေးအကြိမ်အရောင်းမှ ဖြစ်လာသည့် အသစ်သော စီးပွားရေးအခွင့်အရေးများသည် လုပ်ငန်းရှင်များ၏ အကြံပြုချက်ဖြစ်လာပြီး ရှိသည်။

ဆောင်းပါးကို အင်တာနက်မှ ရယူလာခဲ့ပြီး သိပ္ပံရှိရှိ ကိုးကားခြင်း၊ အကောင်းဆုံးသို့မဟုတ် လေ့လာခြင်းအတွက် ပြန်လှည့်ခြင်းဖြင့် ကြိုဆိုလိုသည်။ အမှတ်တရားများအား မကြာခဏ ကြိုဆိုခြင်းမရှိပါက ဝဘ်ဆိုဒ်ကို ဖျက်သိမ်းပါမည်။ ဆောင်းပါးကို ပြန်လှည့်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်သော မေးခွန်းများရှိလျှင် ကျွန်ုပ်တို့အား ပြောပြပါ။ အချိန်တွင် ပြင်ဆင်ပေးပါမည်။