ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜਿਸਨੇ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ 3D ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਨਆਰਡਰਡ ਗ੍ਰਾਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ, ਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁੱਕਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ 3D ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਕ੍ਰਮਬੱਧ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸੰਰਚਨਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਡੂੰਘਾਈ ਸੈਂਸਰ
ਏ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਰਚਨਾ ਬਿੰਦੂ3D ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮਡੂੰਘਾਈ ਸੈਂਸਰ ਹੈ। ਡੂੰਘਾਈ ਸੈਂਸਰ ਉਹ ਯੰਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਵੇਦਕ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਿਤ ਵਸਤੂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਥਾਨਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲੇ ਸੈਂਸਰ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ LIDAR, ਅਤੇ ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
LIDAR ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘਾਈ ਸੰਵੇਦਕ ਹੈ ਜੋ ਦੂਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਲੇਜ਼ਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਜ਼ਰ ਦਾਲਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਜ਼ਰ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਉਛਾਲਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। LIDAR ਆਬਜੈਕਟ ਦੇ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ 3D ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਮੈਪਿੰਗ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੂੰਘਾਈ ਸੰਵੇਦਕ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਕੋਲ ਰੱਖੇ ਦੋ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ 3D ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਕੈਮਰੇ ਦੁਆਰਾ ਖਿੱਚੀਆਂ ਗਈਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ, ਸਿਸਟਮ ਕੈਮਰਿਆਂ ਅਤੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰੇ ਹਲਕੇ, ਕਿਫਾਇਤੀ, ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਰੋਬੋਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ 3D ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਦੂਜਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਰਚਨਾ ਬਿੰਦੂ ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸ਼ਕਲ, ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸਤਹ ਮੈਚਿੰਗ, ਫੀਚਰ ਮੈਚਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੇਤ ਕਈ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘਾਈ ਸੰਵੇਦਕ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ 3D ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਰਫੇਸ ਮੈਚਿੰਗ ਇੱਕ ਹੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਦੇ 3D ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੇਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਸੰਵੇਦਿਤ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਨੇ, ਕਿਨਾਰੇ, ਅਤੇ ਕਰਵ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਵਿਕਾਸ ਹੈ ਜੋ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨਾਲ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
3. ਸਮਝਣਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਏ ਲਈ ਤੀਜਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਰਚਨਾ ਬਿੰਦੂ3D ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮਸਮਝਣਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਚੁੱਕਣ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੈਪ ਪਲੈਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਗ੍ਰੈਪ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਫੋਰਸ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਗ੍ਰੈਪ ਪਲੈਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਸ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਲਈ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਪਕੜ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਥਿਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰੈਪ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਝ ਕਿਵੇਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਫੋਰਸ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦਾ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਫੋਰਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਸਤੂ ਦੇ ਭਾਰ ਅਤੇ ਵੰਡ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਰੋਬੋਟ ਭਾਰੀ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸੁੱਟੇ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਚੁੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਗ੍ਰਿਪਰਸ
ਇੱਕ 3D ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਅੰਤਮ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਰਚਨਾ ਬਿੰਦੂ ਗ੍ਰਿੱਪਰ ਹੈ। ਗ੍ਰਿਪਰ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟਿਕ ਹੱਥ ਹੈ ਜੋ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਜਬਾੜੇ ਦੇ ਗ੍ਰਿੱਪਰ, ਤਿੰਨ-ਉਂਗਲਾਂ ਵਾਲੇ ਗ੍ਰਿੱਪਰ, ਅਤੇ ਚੂਸਣ ਵਾਲੇ ਗ੍ਰਿੱਪਰ ਸਮੇਤ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰਿੱਪਰ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਜਬਾੜੇ ਦੇ ਗ੍ਰਿਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਜਬਾੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਿਕ ਅਤੇ ਪਲੇਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਥ੍ਰੀ-ਫਿੰਗਰ ਗ੍ਰਿੱਪਰ ਵਧੇਰੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਘੁੰਮਾ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸੈਂਬਲੀ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਚੂਸਣ ਵਾਲੇ ਗਿੱਪਰ ਵੈਕਿਊਮ ਚੂਸਣ ਵਾਲੇ ਕੱਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕੱਚ, ਪਲਾਸਟਿਕ ਅਤੇ ਧਾਤ ਵਰਗੀਆਂ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਤਹਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਏ3D ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਕ੍ਰਮਬੱਧ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮਸਿਸਟਮ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸੰਰਚਨਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਸੰਵੇਦਕ, ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਗ੍ਰਿੱਪਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਸੰਰਚਨਾ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦਯੋਗਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰਮਾਣ, ਮਾਲ ਅਸਬਾਬ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
ਪੋਸਟ ਟਾਈਮ: ਸਤੰਬਰ-18-2024
