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                    明美深度學習軟件是一套基于神經網絡技術和示例訓練的圖像分析AI系統，專為顯微鏡檢查應用設計，只需經過快速的訓練，即可完成自動化定位、檢查、分類和閱讀任務，適用于細胞計數、血涂片或癌組織自動閱片、零件缺陷識別標記等應用。                
      
                
      
                                        
      專為顯微成像預訓練
      
                                        
      四大功能
      
                                        
      提供SDK供二次開發
      
                                    
      
            
      
        
      
        
      
            
        
      
        
        
      
            
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      專為顯微成像預訓練
      
                            
      
                                軟件已經針對顯微成像應用進行預訓練，更擅長大尺寸圖片的學習，只需經過快速訓練即可形成有生產力的AI.                            
      
                        
      
                        
      
                            
      
                                
                            
      
                        
      
                    
      
                
      
                                
      
                    
      
                        
      
                            
      四大功能
      
                            
      
                                有定位、檢查、分類和閱讀4大能力，可以串聯或并聯使用。定位:基于目標特征進行識別和定位；檢查行異常和缺陷的識別檢查；分類:對圖片場景或圖中物品進行分類；閱讀:OCR識別，可讀出畸變扭曲的文字                            
      
                        
      
                        
      
                            
      
                                
                            
      
                        
      
                    
      
                
      
                                
      
                    
      
                        
      
                            
      提供SDK供二次開發
      
                            
      
                                提供完善SDK，可供二次開發，快速整合到客戶系統。                            
      
                        
      
                        
      
                            
      
                                
                            
      
                        
      
                    
      
                
      
                            
      
        
      
        
                
      
            
      實拍樣品
      
            
            
      
                                
      
                    
      
                        
                    
      
                
      
                                
      
                    
      
                        
                    
      
                
      
                                
      
                    
      
                        
                    
      
                
      
                            
      
        
      
        
        
        
      
            
      規格參數
      
            
      
                
      
                    
      項目
      
                    
      規格
      
                
      
                                
      
                    
      定位（藍色）
      
                    
      ·用于粗定位和工件計數 
       ·只需標注目標特征即可完成訓練 
       ·應用于強噪聲背景下的批量目標物 
       ·應用于目標物形態變異
      
                
      
                                
      
                    
      檢查（紅色）
      
                    
      ·用于表面缺陷和異類檢查  
      ·只需標注外觀和缺陷即可訓練模型 
       ·分為非監督模式（自動）和監督模式（人工輔助）  
      ·應用于背景復雜  
      ·應用于缺陷種類多且形態、位置不定
      
                
      
                                
      
                    
      分類（綠色）
      
                    
      ·用于物體、場景以及缺陷分類 
       ·只需標注不同類群的圖片集即可訓練模型  
      ·應用于形態變化 
       ·應用于表面畸變
      
                
      
                                
      
                    
      閱讀（深藍色）
      
                    
      ·強大的OCR工具，輕松應對畸變、扭曲、低對 比度的字符等 
       ·預訓練的字符集可以進行實時讀取，無需進行字體訓練 
       ·簡單的基于圖例的訓練，無需視覺專家編譯 
       ·應用于切片標簽讀取 ·應用于條碼二維碼讀取
      
                
      
                                
      
                    
      工具鏈
      
                    
      ·串聯或并聯組合使用上面的工具  
      ·應用于復雜任務自動化處理
      
                
      
                            
      
        
      

        
        
      
            
      應用領域
      
            
        
      

        
        
      
            
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