คู่มือการคำนวณ DORI (2026): ขั้นตอนการปฏิบัติตามมาตรฐาน EN 62676-4 สำหรับโครงการจริง
บทความนี้จะยกตัวอย่างการใช้งานจริง 3 กรณี ได้แก่ ท่าขนถ่ายสินค้าในโกดัง ประตู ANPR ในลานจอดรถ และเคาน์เตอร์ธนาคาร โดยอธิบายการคำนวณพิกเซลต่อเมตรตามมาตรฐาน EN 62676-4 อย่างละเอียด เมื่ออ่านบทความนี้จบ คุณจะสามารถคำนวณระดับ DORI สำหรับกล้องและระยะห่างของเป้าหมายใดๆ ได้ในใจ และคุณจะรู้ได้อย่างแม่นยำว่ากล้องและเลนส์แบบใดที่ตรงตามเกณฑ์ DORI ใดบ้าง
สารบัญ
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้
การอ่านเกี่ยวกับ DORI นั้นดี แต่การคำนวณ DORI ในโครงการจริงต่างหากที่จะทำให้ชนะการประมูลและผ่านการตรวจสอบ บทความนี้เป็นคู่มือภาคปฏิบัติที่ช่วยเสริมคำอธิบายเชิงแนวคิด DORI เราเลือกโครงการต้นแบบสามแบบที่พบได้ในงานออกแบบ CCTV ประมาณ 80% และนำตัวเลขตามมาตรฐาน EN 62676-4 มาใช้กับแต่ละโครงการตั้งแต่ต้นจนจบ โดยแสดงให้เห็นถึงการคำนวณอย่างชัดเจน เมื่ออ่านจบแล้ว คุณควรจะสามารถดูข้อมูลจำเพาะของกล้อง การเลือกเลนส์ และระยะเป้าหมาย แล้วรู้ได้ภายในสามสิบวินาทีว่าการออกแบบนั้นตรงตามระดับ DORI ใด
ทำไมต้องยกตัวอย่างสามแบบ ไม่ใช่แค่แบบเดียว? เพราะแต่ละแบบจำลองเน้นส่วนที่แตกต่างกันของการคำนวณ คลังสินค้าบังคับให้คุณคิดถึงว่า DORI ลดลงอย่างไรเมื่อระยะทางเพิ่มขึ้น ประตู ANPR บังคับให้คุณคิดถึงระยะห่างของพิกเซลสำหรับการอ่านป้ายทะเบียน พนักงานธนาคารบังคับให้คุณคิดถึงความหนาแน่นของพิกเซลในการจดจำใบหน้าในระยะใกล้ด้วยตัวเลือกเลนส์ที่จำกัด ทั้งหมดนี้ครอบคลุมทักษะการคำนวณที่คุณต้องการสำหรับงานออกแบบเกือบทุกประเภทที่คุณจะพบเจอ
ทบทวนสูตรคณิตศาสตร์ DORI — สูตรในหนึ่งย่อหน้า
มาตรฐาน EN 62676-4 กำหนดค่า DORI ในหน่วยพิกเซลต่อเมตร ณ ระยะเป้าหมาย วิธีการคำนวณนั้นง่ายเหมือนเรขาคณิตระดับมัธยมปลาย กล่าวคือ มุมมองเชิงมุมของเลนส์จะฉายลงบนระนาบแนวนอนของภาพ และจำนวนพิกเซลแนวนอนของกล้องจะกระจายอยู่บนระนาบนั้น สูตรแบบย่อคือ:
สูตรพิกเซลต่อเมตร DORI
PPM = (ความยาวโฟกัส (มม.) × ความกว้างภาพ (พิกเซล)) / (ความกว้างเซ็นเซอร์ (มม.) × ระยะทาง (ม.)
- focal_length_mm — the lens you have selected (e.g. 6mm, 12mm).
- image_width_pixels — the horizontal pixel count (e.g. 2560 for 4MP at 16:9).
- sensor_width_mm — the horizontal sensor dimension (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm).
- distance_m — the metres from the camera to the target.
เปรียบเทียบผลลัพธ์กับเกณฑ์มาตรฐาน EN 62676-4 : การตรวจจับ 25 ppm, การสังเกต 62 ppm, การรับรู้ 125 ppm, การระบุ 250 ppm การแก้ไขเพิ่มเติมในปี 2025 ได้เพิ่มโหมด OODPCVS ที่ขยายคำศัพท์เหล่านี้ แต่การคำนวณพิกเซลพื้นฐานยังคงเหมือนเดิม
ก่อนที่เราจะเริ่มขั้นตอนการใช้งาน มีข้อควรระวังสองประการ ประการแรก ขนาดเซ็นเซอร์มักระบุเป็นเศษส่วนของนิ้ว (1/2.8", 1/1.8", 1/1.2") — นี่ไม่ใช่หน่วยนิ้วที่แท้จริง แต่เป็นคำศัพท์ที่สืบทอดมาจากกล้องแบบใช้หลอดภาพวิดิคอน ให้ใช้ตารางแปลงหน่วยด้านล่าง หรือใช้เครื่องคิดเลขของคุณในการคำนวณ ประการที่สอง สูตรนี้ใช้กับเลนส์มาตรฐานแบบเส้นตรง เลนส์มุมกว้างและเลนส์ฟิชอายจะทำให้เกิดการบิดเบี้ยวแบบบาร์เรล ซึ่งจะเปลี่ยนความหนาแน่นของพิกเซลทั่วทั้งเฟรมเล็กน้อย สำหรับเลนส์เหล่านั้น ให้ใช้ค่าความยาวโฟกัสที่ผู้ผลิตระบุไว้ แทนที่จะใช้ค่าความยาวโฟกัสที่ระบุไว้
| ขนาดเซ็นเซอร์ | แนวนอน มม. |
|---|---|
| 1/3" | 4.80mm |
| 1/2.8" | 5.376mm |
| 1/2.5" | 5.76mm |
| 1/1.8" | 7.20mm |
| 1/1.2" | 10.67mm |
คำแนะนำการใช้งาน 1 — ท่าขนถ่ายสินค้าในคลังสินค้า
สถานการณ์ ลูกค้าด้านโลจิสติกส์กำลังติดตั้งกล้องวงจรปิดที่ท่าเทียบสินค้ากว้าง 25 เมตร โดยติดตั้งกล้องหนึ่งตัวบนผนังอาคารเหนือประตูท่าเทียบสินค้าโดยตรง หันออกไปทางลานด้านนอก กล้องที่เลือกใช้มีความละเอียด 4 ล้านพิกเซล พร้อมเซ็นเซอร์ขนาด 1/2.8 นิ้ว (2560 × 1440 พิกเซล, ระยะแนวนอน 5.376 มม.) บนเลนส์คงที่ 6 มม. คำถามคือ กล้องตัวนี้สามารถให้ระดับ DORI เท่าใดที่ระยะ 10 เมตร 20 เมตร และ 35 เมตรจากผนัง?
ตัวเลข
- PPM @ 10m = (6 × 2560) / (5.376 × 10) = 285.7 ppm → การระบุ (>250)
- PPM @ 20m = (6 × 2560) / (5.376 × 20) = 142.9 ppm → การรับรู้ (>125)
- PPM @ 35m = (6 × 2560) / (5.376 × 35) = 81.6 ppm → การสังเกต (>62)
การตีความ: กล้อง 4MP-on-6mm ตัวเดียวครอบคลุมพื้นที่ท่าเทียบเรือด้วยระดับ DORI สามระดับที่แตกต่างกันในสามระยะ: การระบุตัวตนที่ประตู การจดจำบริเวณกลางลาน และการสังเกตการณ์ลึกเข้าไปในพื้นที่ขนถ่ายสินค้า สำหรับท่าเทียบเรือกว้าง 25 เมตร ทุกพิกเซลตามพื้นผิวท่าเทียบเรือจะตรงตามเกณฑ์การจดจำหรือดีกว่า ซึ่งเป็นเกณฑ์ที่เหมาะสมสำหรับ "เรารู้ว่าใครหยิบตู้คอนเทนเนอร์ไหน"
ข้อสรุปด้านการออกแบบ หากลูกค้าต้องการการระบุตัวตนที่ระยะ 20 เมตร (เช่น เพื่ออ่านบัตรประจำตัวคนขับรถยกในระยะไกล) กล้องตัวนี้จะไม่เพียงพอ พวกเขาต้องการเลนส์ที่มีทางยาวโฟกัสยาวกว่า (ซึ่งจะทำให้มุมมองกว้างใกล้ประตูลดลง) หรือเซ็นเซอร์ที่มีความละเอียดสูงกว่า (8MP บนเลนส์ 6 มม. เดียวกันสามารถระบุตัวตนได้ไกลกว่า 20 เมตร) การสาธิตทำให้เห็นข้อแลกเปลี่ยนได้อย่างชัดเจน ซึ่งเป็นสิ่งที่ควรพูดคุยกับลูกค้าก่อนการติดตั้งมากกว่าหลังจากนั้น
ขั้นตอนการใช้งานที่ 2 — ประตู ANPR ลานจอดรถ
สถานการณ์ ลูกค้าเชิงพาณิชย์ต้องการระบบจดจำป้ายทะเบียนรถอัตโนมัติ (ANPR) ที่ประตูทางเข้าที่จอดรถใต้ดิน แผงกั้นอยู่ห่างจากแท่นติดตั้งกล้อง 5 เมตร กล้องที่เลือกมีความละเอียด 8 ล้านพิกเซล พร้อมเซ็นเซอร์ขนาด 1/1.8 นิ้ว (3840 × 2160 พิกเซล, ระยะโฟกัสแนวนอน 7.20 มม.) บนเลนส์คงที่ 12 มม. คำถามคือ: ชุดอุปกรณ์นี้ตรงตามข้อกำหนดการระบุตัวตน (250 ครั้งต่อนาที) ที่ประตูหรือไม่ และมีระยะเผื่อเท่าใด?
ตัวเลข
- PPM @ 5m = (12 × 3840) / (7.20 × 5) = 1280 ppm → การระบุ (>>250)
- PPM @ 10m = (12 × 3840) / (7.20 × 10) = 640 ppm → การระบุ (>>250)
- PPM ที่ 25 ม. = (12 × 3840) / (7.20 × 25) = 256 ppm → การระบุ (สูงกว่า 250 เล็กน้อย)
การตีความ: ที่ระยะ 5 เมตร กล้องให้ความละเอียด 1280 ppm ซึ่งมากกว่าเกณฑ์การระบุตัวตนตามมาตรฐาน EN 62676-4 ถึงห้าเท่า ความสามารถในการอ่านป้ายทะเบียนรถ (ANPR) นั้นคุ้มค่า ระบบ ANPR ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพก็ต่อเมื่อป้ายทะเบียนมีแสงสว่างเพียงพอ อยู่ในมุมที่เหมาะสม และปราศจากภาพเบลอจากการเคลื่อนไหว การมีพื้นที่พิกเซลเหลือเฟือหมายความว่าระบบสามารถทนต่อความเสื่อมโทรมที่เกิดขึ้นจริงได้ (เช่น ฝนตกบนเลนส์ แสงแดดอ่อนๆ การเอียงของรถเล็กน้อย) โดยไม่ทำให้ความละเอียดลดลงต่ำกว่าเกณฑ์การอ่าน การออกแบบที่ให้ความละเอียดเพียง 250 ppm ในสภาพห้องปฏิบัติการมักจะล้มเหลวในการใช้งานจริง
สรุปผลการออกแบบ กล้องความละเอียด 8MP บนเลนส์ 12 มม. เหมาะสมกับประตูทางเข้าขนาด 5 เมตร โดยมีระยะเผื่อเหลือเฟือ หากติดตั้งกล้องตัวเดียวกันนี้ในระยะที่ไกลกว่านั้น — ประมาณ 25 เมตร — ก็ยังคงสามารถระบุตัวตนได้ แต่จะมีความทนทานต่อสภาพแวดล้อมน้อยลง สำหรับกล้อง ANPR ที่มีวัตถุประสงค์เดียว การมีพื้นที่พิกเซลเหลือเฟือเป็นสิ่งที่ถูกต้องในการออกแบบ ไม่ใช่การสิ้นเปลือง
คำแนะนำขั้นตอนที่ 3 — สถานีพนักงานธนาคาร
สถานการณ์: ธนาคารพาณิชย์แห่งหนึ่งกำลังอัปเกรดกล้องวงจรปิดภายในสาขาบริเวณเคาน์เตอร์พนักงาน แต่ละเคาน์เตอร์มีกล้องเฉพาะติดตั้งอยู่บนผนังด้านหลัง ห่างจากฝั่งลูกค้า 4 เมตร กล้องที่เลือกใช้เป็นกล้อง 6 ล้านพิกเซล พร้อมเซ็นเซอร์ขนาด 1/1.8 นิ้ว (3072 × 2048 พิกเซล, ระยะโฟกัสแนวนอน 7.20 มม.) บนเลนส์คงที่ 8 มม. คำถาม: กล้องนี้สามารถตอบสนองความต้องการการระบุตัวตน 250 ครั้งต่อนาที (ppm) บริเวณฝั่งลูกค้าสำหรับการใช้งานระบบจดจำใบหน้าได้หรือไม่?
ตัวเลข
- PPM @ 4m = (8 × 3072) / (7.20 × 4) = 853 ppm → การระบุ (>>250)
- PPM @ 6m = (8 × 3072) / (7.20 × 6) = 569 ppm → การระบุ (>>250)
- PPM ที่ 12 ม. = (8 × 3072) / (7.20 × 12) = 284 ppm → การระบุ (สูงกว่า 250 เล็กน้อย)
คำอธิบาย กล้อง 6MP บนเลนส์ 8 มม. สามารถระบุตัวตนได้ที่ความละเอียด 250 ppm ณ เคาน์เตอร์พนักงานธนาคาร โดยมีจำนวนพิกเซลเหลือเฟือ มาตรฐาน EN 62676-4 กำหนดให้ 250 ppm เป็นระดับที่สามารถระบุตัวบุคคลที่ไม่คุ้นเคยจากภาพได้ ซึ่งตรงกับกรณีการใช้งานการจดจำใบหน้าที่ทำงานเมื่อธุรกรรมถูกตั้งค่าสถานะ กล้องตัวเดียวกันนี้ยังคงสามารถระบุตัวตนได้ไกลถึงประมาณ 12 เมตร ซึ่งไกลกว่าความลึกของห้องโถงพนักงานธนาคารทั่วไป
ข้อสรุปด้านการออกแบบ: ด้วยรูปทรงเรขาคณิตเช่นนี้ ความสูงในการติดตั้งและมุมที่มองไปยังใบหน้าของลูกค้ามีความสำคัญมากกว่าจำนวนพิกเซลเพิ่มเติม ใบหน้าที่มองจากมุมสูงชันนั้นยากต่อการระบุมากกว่าใบหน้าที่มีจำนวนพิกเซลเท่ากันแต่ดูจากด้านหน้าโดยตรง ความหนาแน่นของพิกเซลจึงเป็นเงื่อนไขที่จำเป็น ไม่ใช่เงื่อนไขที่เพียงพอ การตรวจสอบอย่างละเอียดทำให้เกิดการพูดคุยเกี่ยวกับการออกแบบที่ถูกต้อง: ในเวอร์ชันถัดไป ให้เน้นที่ตำแหน่งการติดตั้งมากกว่าคุณสมบัติของกล้อง
มาตรฐาน EN 62676-4 เตือนความจำเกี่ยวกับเกณฑ์ต่างๆ เกณฑ์การระบุตัวตนที่ 250 ppm เป็นขอบเขตมาตรฐานที่สูงกว่านั้น จะสามารถระบุตัวตนบุคคลที่ไม่คุ้นเคยได้อย่างน่าเชื่อถือจากภาพ โดยทั่วไปแล้วอัลกอริทึมการจดจำใบหน้าในระดับท้องถิ่นต้องการค่าที่ต่ำกว่านี้มากในการทำงาน แต่ตัวเลข 250 ppm คือสิ่งที่ผ่านการตรวจสอบหลักฐานในศาล ซึ่งเป็นมาตรฐานที่การใช้งานในพนักงานธนาคารได้รับการออกแบบมาให้ตรงตามเกณฑ์นั้น
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย
ข้อผิดพลาดสามข้อนี้เป็นสาเหตุหลักของบทสนทนาเกือบทุกครั้งที่เราได้ยินว่า "คำนวณแล้วได้ แต่ติดตั้งไม่สำเร็จ" การช่วยคุณประหยัดเวลาและความพยายามในการติดตั้งจึงเป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้บทความนี้เกิดขึ้น
- ความสับสนเกี่ยวกับขนาดเซ็นเซอร์ เซ็นเซอร์ขนาด 1/2.8" ไม่ได้หมายความว่ามี 1/2.8 นิ้วจริง ๆ แต่เป็นชื่อเรียกเดิมจากหลอดวิดิคอน ซึ่งเทียบเท่ากับความยาวแนวนอนประมาณ 5.376 มิลลิเมตร การแทนค่า 9.07 มิลลิเมตร (ค่าที่แท้จริงของ 1 นิ้วหารด้วย 2.8) ลงในสูตร เป็นหนึ่งในวิธีที่น่าเชื่อถือที่สุดที่จะทำให้การประมาณระยะการระบุตัวตนสูงเกินไปเป็นสองเท่า
- ข้อมูลอัตราส่วนภาพหายไป กล้อง "4MP" อาจมีความละเอียด 2560 × 1440 (16:9) หรือ 2048 × 1536 (4:3) จำนวนพิกเซลในแนวนอนแตกต่างกัน 25% และระยะ DORI ที่ได้ก็แตกต่างกันด้วยเช่นกัน ควรตรวจสอบความละเอียดจากเอกสารข้อมูลจำเพาะเสมอ อย่าเดาอัตราส่วนภาพจากจำนวนเมกะพิกเซล
- การแปลงหน่วยผิดพลาด การสับสนระหว่างเซนติเมตรกับเมตร ฟุตกับเมตร หรือมิลลิเมตรกับเซนติเมตร เป็นข้อผิดพลาดที่พบได้บ่อยที่สุด เพราะทำให้ตัวเลขดูสมเหตุสมผล ควรใช้เครื่องคิดเลขที่รองรับหน่วย (เครื่องคิดเลข DORI ของ CCTVplanner รองรับหน่วยเมตรและฟุตโดยตรง) และตรวจสอบหน่วยอีกครั้งในทุกขั้นตอน
- ค่าเกณฑ์ในเอกสารข้อมูลจำเพาะเทียบกับค่าเกณฑ์ตามมาตรฐาน EN 62676-4 ผู้ผลิตบางรายระบุ "ระยะการระบุ" โดยใช้เป้าหมายความหนาแน่นของพิกเซลภายในของตนเอง โปรดตรวจสอบเสมอว่าตัวเลขในเอกสารข้อมูลจำเพาะนั้นอ้างอิงจากค่า 100 ppm, 150 ppm หรือค่า 250 ppm ตามมาตรฐาน EN 62676-4 หรือไม่ เพราะความแตกต่างอาจมากถึง 2.5 เท่าของระยะทาง
วิธีการยืนยันอัตโนมัติ
การคำนวณด้วยมือเป็นวิธีที่ดีในการเรียนรู้ แต่การคำนวณด้วยมือสำหรับกล้องทุกตัวในโครงการที่มีกล้อง 40 ตัวนั้นเป็นวิธีที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย CCTVplanner มีเครื่องมือฟรีสองตัวที่ใช้งานผ่านเว็บเบราว์เซอร์ ซึ่งใช้สูตรข้างต้นร่วมกับเกณฑ์มาตรฐาน EN 62676-4 และแคตตาล็อกกล้องกว่า 65,000 ตัว
เครื่องคิดเลขสองเครื่องที่ช่วยคำนวณให้คุณ
- เครื่องคำนวณ DORI — เลือกกล้องและระยะเป้าหมาย จากนั้นจะได้ค่าความหนาแน่นพิกเซลและระดับ DORI ที่ได้
- เครื่องคำนวณ EN 62676-4 — คำแนะนำเลนส์ที่คำนึงถึงมาตรฐาน รวมถึงโหมด OODPCVS ปี 2025
- นักออกแบบ — ภาพรวมโครงการทั้งหมดที่แสดงการประเมินคะแนนกล้องทุกตัวโดยอัตโนมัติตามมาตรฐาน EN 62676-4 ในรูปแบบภาพรวมโครงการ รายการ BOM และ PDF ที่ส่งมอบได้
สำหรับโครงการที่มีกล้องหลายตัว นักออกแบบคือจุดเริ่มต้นที่เหมาะสม วางตำแหน่งกล้องแต่ละตัวลงบนแบบแปลนพื้น ตั้งค่าเลนส์ และใช้รหัสสีบนผืนผ้าใบเพื่อระบุพื้นที่ที่ตรงตามระดับ DORI ที่กำหนด ธงแสดงการปฏิบัติตามข้อกำหนดจะปรากฏขึ้นเป็นสีแดงในทุกที่ที่กล้องถูกขอให้ถ่ายภาพด้วยจำนวนพิกเซลต่อเมตรมากกว่าที่เลนส์และความละเอียดของกล้องอนุญาต PDF หลายหน้าที่ส่งออกจะนำระดับ DORI ของแต่ละกล้องไปใส่ไว้ในตารางอุปกรณ์ เจ้าหน้าที่จัดซื้อสามารถอ่านตัวเลขที่คุณคำนวณไว้ได้โดยไม่ต้องคำนวณใหม่
หากต้องการอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการอัปเดตด้านมาตรฐานที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือเหล่านี้ บทความอัปเดต EN 62676-4 :2025 OODPCVS จะอธิบายถึงฉลากโหมดใหม่เจ็ดแบบที่อยู่เหนือ DORI แบบดั้งเดิมในการจัดซื้อจัดจ้างของสหภาพยุโรปในปี 2026
คำถามที่พบบ่อย
What is the basic formula for DORI pixel density?
Pixels per metre at the target distance equals (focal_length_mm × image_width_pixels) divided by (sensor_width_mm × distance_m). The horizontal resolution is in pixels, the focal length and sensor width are in millimetres, and the target distance is in metres. The result is the pixel density at that distance, which you compare against the EN 62676-4 thresholds: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification.
Do I use the horizontal pixels or the total megapixels in the formula?
Always use the horizontal pixel count. A 4MP camera at 16:9 has 2560 × 1440 pixels — for DORI you take 2560, not 4,000,000. Using megapixels in the formula will silently overestimate pixel density by orders of magnitude. This is the single most common mistake and the one most likely to make a design fail commissioning.
Why do my numbers differ from the camera datasheet's 'identification distance'?
Manufacturers sometimes publish identification distances using their own proprietary thresholds rather than the EN 62676-4 250 ppm value. Always cross-check the assumed pixel-density target. A datasheet that says 'identification at 18m' might be assuming 100 ppm or 150 ppm rather than the standard 250 ppm — at 250 ppm the same camera would only reach about 7m. The math is correct, the assumption is what differs.
Does the lens choice or the resolution matter more?
They matter equally — pixel density is proportional to focal length divided by sensor width, and proportional to horizontal resolution. Doubling either roughly doubles the achievable identification distance. In practice, varifocal lenses give you flexibility to optimise per-camera, while resolution upgrades benefit every zone uniformly. The right answer for any given site is usually a combination: a smaller number of higher-resolution cameras with appropriately-chosen lenses.
How do I verify a DORI calculation without doing the math by hand?
Use a calculator that knows the EN 62676-4 thresholds and the camera catalogue. The CCTVplanner DORI calculator at /calculator/dori takes the camera and the target distance and returns the achieved pixel density and DORI level. The dedicated EN 62676-4 calculator at /en-62676-4-calculator wraps the same maths with standards-aware language including the 2025 OODPCVS modes. Both are free and require no install.
บทความที่เกี่ยวข้อง
ก่อนที่จะเริ่มคำนวณทางคณิตศาสตร์ จะอธิบายระดับทั้งสี่และจุดประสงค์ของแต่ละระดับก่อน
หลักการคำนวณที่อยู่เบื้องหลังเป้าหมาย DORI และ OODPCVS ทุกเป้าหมาย
ระบบจำแนกประเภทเจ็ดโหมดที่อยู่เหนือ DORI แบบดั้งเดิมในปี 2026
การเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกัน รวมถึงการเรนเดอร์ด้วย DORI และการรองรับ OODPCVS
ตัวเลือกแบบฟรีเทียร์ที่คำนวณค่า DORI ตาม EN 62676-4 ได้ทันที
คู่มือการดำเนินงานทีละขั้นตอน รวมถึงการย้ายเกณฑ์ DORI