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使用基于CNN技术的视觉系统进行经济高效的尿液沉淀物检查

应用目的

在尿液沉淀物分析中,实验室员工需要在显微镜下检查尿液样本中的固体成分,以诊断肾脏或泌尿器官疾病。然而,在显微镜下手动检查通常有出错的风险,并且非常耗时。因此,许多实验室都会使用自动化系统。根据所需的不同性能、功能和设计尺寸,此类自动化系统的集成视觉系统也有所不同。下面介绍的这款基于CNN技术的嵌入式视觉系统可以满足成本效益和高性能的要求。

难题与挑战

如今,实验室需要以更快速的速度和合理的成本来提供分析结果,同时又不能影响可靠性。通过在合适的嵌入式视觉系统上使用基于CNN的分析算法就能实现这个目的。决定性因素在于要集成合适的硬件和软件组件,即组件之间需要相互适配。因此,选择经验丰富的合作伙伴最能实现理想的效果。

解决方案

该演示方案提供了一个性能可靠、价格亲民的CNN视觉系统,适用于上述的尿液沉淀物自动化显微镜检查等任务。在我们选择丰富的产品线中,我们可提供所有必需的硬件和软件组件。

该系统的硬件包括:具有500万像素分辨率和配备MIPI CSI2接口的dart彩色相机模块、兼容的数据线以及由Basler开发的嵌入式视觉处理板。该处理板提供了相关的通信和控制接口,适合集成到小型台式设备中用作中央控制单元。我们的处理板性价比极高,其核心组件采用NXP®(恩智浦)i.MX 8M Plus。

系统软件包括pylon相机软件套装,可用于相机配置和后续的图像采集。所用的dart相机模块内置ISP(图像信号处理器),可完成所有图像预处理步骤,包括去拜耳化去噪、设置ROI(感兴趣区域)或将芯片像素缩放为目标分辨率。由于并非所有dart相机模块都集成了ISP,因此嵌入式视觉处理板中i.MX 8M Plus的集成ISP可以用作替代方案。CNN的后续推理过程是在i.MX 8M Plus SoC(片上系统)中被称为NPU(神经处理单元)的特殊处理器上执行的。借助硬件加速,NPU可以为CNN执行通常较为密集型的处理任务,使得执行过程变得特别高效。在NPU完成推理之后,接下来会在i.MX 8M Plus SoC的CPU(中央处理单元)上执行其他处理步骤,例如边界框的可视化以及创建有关已分类的尿液沉淀物成分的输出统计信息。

好处

  • 一站式获得完全自给自足的嵌入式视觉处理板
  • 处理板可用于进行整个系统的原型设计和量产
  • 依托专业经验而研发的视觉技术,可长期保证供货,性价比出众
  • 可无缝集成传统和基于CNN的图像处理和分析技术

您是否对此应用示例或您的个性化解决方案有任何疑问?我们期待为您答疑解惑,并乐意为您提供建议!

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