딥 러닝이 생명 과학 산업에 대한 검사를 자동화하는 방법

생명 과학 결함 탐지
딥 러닝 기반 이미지 분석을 적용하여 이전에 사람의 검사가 필요했던 임상 및 연구 현미경 응용 분야가 새롭게 개발되고 있습니다. 광범위한 프로그래밍 없이는 모든 가능한 이상을 식별하도록 검사 시스템을 가르치는 것은 사실상 불가능하며, 그럼에도 불구하고 잘못된 식별 또는 거부 가능성이 높습니다. 비 감독 모드에서의 딥 러닝 기반 이미지 분석은 매우 정확하고 효율적인 검사 모드를 제공합니다. 

생명 과학 광학 문자 인식
사람이 읽을 수 있는 영숫자 문자는 IV 백과 같이 신축성 있고 성형 가능한 재료에 있는 경우 자동 검사 시스템의 카메라에 변형 된 형태로 쉽게 표시될 수 있습니다. 빠르고 쉬운 구현과 제한된 응용 프로그램 조정으로 인해 딥 러닝 기반 OCR은 변형되고 왜곡되고 에칭이 잘 되지 않는 문자가 포함 된 응응 프로그램이나 카메라에서 광범위한 알 수 없는 글꼴이 발견 될 때 검증 응용프로그램에서 명백한 선택입니다. 

생명 과학 회의 검증
실험실 자동화 장치는 머신비전에 의존하여 최적의 테스트 조건을 위해 샘플을 완벽하게 삽입하고 정렬합니다. 이 도구는 크기, 모양 및 표면 특성을 기반으로 샘플 및 시약의 특징을 일반화하고 일반적인 모양과 테크 랙 또는 마이크로 플레이트의 일반적인 위치를 학습하고, 딥러닝은 이전에 프로그램하기 어려운 응용 프로그램을 빠르고 정확하며 배포하기 쉬운 방식으로 자동화하고 해결할 수 있습니다. 

생명 과학 분류
딥 러닝 기반 이미지 분석은 인간 지능을 모방하고 원심 분리 된 샘플 분리의 품질을 평가할 수 있습니다. 딥 러닝은 단일 혈액 약병 내에서 여러 클래스를 정렬하여 테스트 기준을 충족하는 샘플만 식별하고 전달 할 수 있고, 상용 및 OEM 시스템으로 편리하게 사용할 수 잇어 실험실 자동화 장치에 직접 설계할 수 있습니다.