CNN 기술 기반 비전 시스템을 활용한 비용 효율적인 소변 침전물 검사
소변 침전물 분석을 위한 CNN 기반 임베디드 비전 시스템에서 중요한 점은 무엇입니까?
소변 침전물 분석에서 실험실 직원은 현미경으로 소변 샘플의 고형 성분을 검사하여 신장 또는 비뇨 기관의 질병을 진단합니다. 그러나 현미경을 이용한 수동 검사는 일반적으로 오류의 위험이 있고 상당한 시간이 소요됩니다. 따라서 많은 실험실에서는 자동화 시스템을 사용합니다. 자동화 시스템은 필요한 성능, 기능 및 디자인 크기에 따라 다르며, 이는 통합 비전 시스템도 다양함을 의미합니다. 아래의 CNN 기술 기반 임베디드 비전 시스템은 비용 효율성 및 고성능이라는 요구 사항을 충족합니다.
소변 침전물 분석의 어려운 점은 무엇입니까?
실험실 분석은 물론 신뢰도를 저해하지 않으면서도 빠르고 경제적으로 이루어져야 합니다. 이러한 요구 사항은 올바른 임베디드 비전 시스템에서 CNN 기술 기반 분석 알고리즘을 통해 실현할 수 있습니다. 결정적인 요소는 올바른 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소, 즉 서로 조화를 이루는 구성 요소들의 통합입니다. 이 작업은 숙련된 파트너사를 통해 진행하는 것이 가장 바람직합니다.
솔루션 - 안정적이고 경제적인 CNN 기반 비전 시스템
이 데모는 위에서 언급한 소변 침전물의 자동 현미경 검사와 같은 작업에 적합한 신뢰할 수 있고 경제적인 CNN 기술 기반 비전 시스템을 제공합니다. Basler는 폭넓은 포트폴리오로 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 모두 제공합니다.
시스템 하드웨어는 5MP 해상도의 dart 컬러 카메라 모듈과 MIPI CSI2 인터페이스, 데이터 케이블, Basler에서 개발한 임베디드 비전 프로세싱 보드로 구성되어 있습니다. 이 보드는 소형 벤치탑 디바이스의 중앙 제어 장치로 통합하기에 적합한 관련 통신 및 제어 인터페이스를 제공합니다. 가성비를 최적화한 Basler보드의 핵심 요소는 NXP®의 i.MX 8M Plus입니다.
이 시스템 소프트웨어에는 카메라 구성 및 후속 이미지 캡처에 사용되는 pylon 카메라 소프트웨어 제품군이 포함되어 있습니다. 사용되는 dart 카메라 모듈에는 모든 이미지 전처리 단계를 완성시키는 ISP(이미지 시그널 프로세서)가 있습니다. 이러한 전처리 단계에는 디베이어링 및 노이즈 제거는 물론 ROI(관심 영역) 설정 또는 센서 픽셀의 크기를 목표 해상도에 맞게 조정하는 작업 등이 포함됩니다. 모든 dart 카메라 모듈에 통합 ISP가 있는 것은 아니기 때문에 임베디드 비전 프로세싱 보드에 있는 i.MX 8M Plus의 통합 ISP를 대신 사용할 수 있습니다. CNN의 후속 추론 작업은 NPU(신경 처리 장치)로 알려진 i.MX 8M Plus SoC(시스템 온칩)의 특수 프로세서에서 수행됩니다. NPU는 하드웨어 가속을 사용하여 CNN에 대해 일반적으로 집약적인 처리 작업을 수행하므로 실행 작업이 매우 효율적입니다. NPU의 추론 작업 이후에는 경계 상자의 시각화 및 분류된 소변 침전물 구성 요소에 대한 출력 통계 생성과 같은 추가 처리 단계가 i.MX 8M Plus SoC의 CPU(중앙 처리 장치)에서 이루어집니다.
소변 침전물 분석에서 CNN 기반 임베디드 비전 시스템의 이점
단일 공급업체에서 완벽히 자체 조달할 수 있는 임베디드 비전 프로세싱 보드
전체 시스템의 프로토타입 및 양산에 적합한 보드
장기 가용성 및 가성비 최적화를 통해 전문적으로 제작된 비전 기술
기존 및 CNN 기술 기반 이미지 처리 및 분석 기능의 원활한 통합
해당 솔루션용 제품들
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