细胞形态学识别
通过显微成像装置和运动平台,实现玻片的全方位快速清晰成像;通过系列图像处理算法和深度学习算法,完成细胞的形态学特征参数提取和精准分类识别,并完成幼稚细胞和变异细胞的特异性样本识别,为医生提高辅助诊断信息。
烟草物流条烟识别系统
在烟草物流线上,采用高速相机拍摄条烟,通过系列图像处理算法,快速识别烟草品类,杜绝错烟、多烟和少烟的情况发生。
字符识别系统
主要用于物品上的编号、生产日期和保质期等字符视觉识别,系统操作简便,可实现一键训练,识别准确率达99.99%,速度可达35个产品/秒以上。
畸变码识别
针对一维码/二维码的无规则畸变情况,通过大量图像预处理算法和机器学习算法,实现畸变码的精准识别。
药盒识别系统
采用高分辨率相机获取药盒任意面的图像,通过大数据和人工智能算法,快速精准识别药品品类,并得到药品的相关信息。
病理识别与辅助诊断
快速获取病理切片高清晰序列图像,采用传统计算机视觉算法、传统机器学习算法和深度学习算法,自动检测切片图像中的病变区域并定量评估各项指标,协助病理医生做出快速、准确、重复性高的病理诊断。
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