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ビジョンシステムを構築する オンラインストア

AI搭載型細菌識別システム

概要

がん、感染症などの科学研究や医療診断において、検体の分析に使用されている顕微鏡。人工ニューラルネットワーク(ANN)を導入し、顕微鏡観察を自動化すれば、分析作業の精度向上や効率化につながります。Baslerでは、撮影に必要な機器をご提供するだけでなく、画像処理・解析、データ転送を含むシステム全体の開発も承っています。

課題

科学研究や医療診断に使用されるビジョンシステムでは、信頼性を確保するため、省スペース、高速、低コスト、高精度など厳しい要件が求められます。これらすべてを満たすには、レンズ、カメラ、ケーブル、プロセッシングボードを最適に組み合わせながら、ANN対応のシステムとソフトウェアを開発する必要がありました。

ソリューション

今回のデモ機は、検体に含まれる4種類の細菌を識別し、その精度(信頼性)をパーセントで表示することができます。開発に際しては、Baslerが豊富なノウハウを活用し、ハードウェアやソフトウェアを最適に組み合わせることで、コンピュータービジョンシステムとしてシームレスな運用を実現しました。

そのうち、ハードウェアにはSマウントレンズ(1/1.8インチ)、Basler dart USB 3.0対応モデル(5MP)、USB 3.0データケーブル、NVIDIA社製プロセッシングボードJetson™ Nanoが採用されています。

一方、ソフトウェアについては、各種Linuxアーキテクチャーに簡単に実装できるコヒーレントなシステムソフトウェアと、ANNを搭載したアプリケーションソフトウェアの2種類で構成しました。なお、ANNのデータ学習はホスト側、推論(画像解析、結果生成)は機器側(エッジ側)で行われます。

メリット

  • ANNによる高精度・高速の物体識別が可能
  • 最適なシステム構成&シームレスな運用を実現
  • ハードウェアやソフトウェアをワンストップでご提供することで、開発にかかる労力・コスト・時間を削減

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