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基于ANN的精巧型细菌分类技术

应用目的

科学检查或医学诊断(如癌症或传染病等)通常都要以生物样本的微观图像来作为判断基础。使用ANN(人工神经网络)技术可以增强成像系统,以便自动进行样本评估,同时确保较高的置信度,有助于获得始终如一的质量并加速处理过程。除了用于图像采集的各个组件外,Basler还提供完美兼容的整体视觉系统的开发服务,其中包括图像处理和分析以及将数据传输到所需的目标环境。

难题与挑战

快速精巧、价格亲民、性能可靠——对于科学或医学实验室中基于视觉技术的分析设备而言,这些都是大家日益重视的因素。将所有这些要求相结合颇具挑战性。从镜头、相机、线缆、处理板、系统到基于ANN的应用软件,可完美匹配的组件至关重要,因为只有这样才能打造出可正常运作的视觉系统,并且获得可靠的结果和诊断。

解决方案

通过演示设置,可确定样本中有四种不同的细菌,结果确定性以百分比表示。借助Basler的专业知识,这个计算机视觉解决方案由完美协作的硬件和软件组件组成。

系统硬件包括一个1/1.8英寸S-mount镜头、Basler dart相机模块(分辨率为500万像素,具有USB 3.0接口)、一根USB 3.0数据线和NVIDIA®的Jetson™ Nano处理板。

系统软件由两个部分组成:系统和应用软件。系统软件的各个元素相互形成了一个连贯的系统,并且能轻松集成到Linux架构中。该应用软件是以ANN技术为基础。ANN在主机端使用数据进行训练,但推理(图像分析和结果生成)过程是在设备本身(边缘设备)上进行的。

您可获得的优势

  • 通过ANN实现快速可靠的物体分类
  • 整个视觉系统的组件均可完美兼容,并以最优化的方式协同工作
  • 一站式获取硬件、软件和开发技术,降低开发难度,减少项目成本和时间

阅读使用实例

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