探索機器視覺與深度學習在生命科學領域的融合與創新——麥威德（昆山）視覺技術有限公司周鵬先生.pdf

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1、 2003-2020 MVTec Software GmbH|Any use of content and images outside of this presentation or their extraction is not allowed without prior permission by MVTec Software GmbH探索機器視覺與深度學習在生命科學領域的融合與創新探索機器視覺與深度學習在生命科學領域的融合與創新MVTec 致力于打造專業的機器視覺軟件致力于打造專業的機器視覺軟件MVTec 是全球第一全球第一，只專注于機器視只專注于機器視覺軟件開發覺軟件開發的公司，獨立

2、于硬件商?！監laf Munkelt 博士，董事長“MVTec 為您提供機器視覺軟件和服務為您提供機器視覺軟件和服務使用使用 MVTec 產品的嵌入式視覺解決方案產品的嵌入式視覺解決方案 嵌入式視覺應用程序的執行、開發和定制+機器視覺項目服務機器視覺項目服務 基于 MVTec 產品組合的軟件解決方案及更多相關服務Matching3D VisionBar&Data Code ReadingOCR&OCVSample-based Identification(SBI)InspectionSubpixelClassificationMeasuringMorphologyBlob AnalysisFi

3、lteringMVTec 產品滿足客戶所有的應用領域產品滿足客戶所有的應用領域 對位 完整性檢查 條碼讀取 字符識別 特征識別 外觀檢測以及更多 物體和位置識別 測量、對比 機器人視覺生命科學歷史性意義的突破往往源于不同學科之間的交叉與深度融合生命科學歷史性意義的突破往往源于不同學科之間的交叉與深度融合血管造影成像分析血管造影成像分析原始圖像原始圖像對比增強對比增強血管路徑血管路徑更多更多HALCON軟件在生命科學領域有著豐富的應用實踐軟件在生命科學領域有著豐富的應用實踐特征提取特征提取HALCON軟件在生命科學領域有著豐富的應用實踐軟件在生命科學領域有著豐富的應用實踐動態分割動態分割HALC

4、ON軟件在生命科學領域有著豐富的應用實踐軟件在生命科學領域有著豐富的應用實踐亞像素精度測量亞像素精度測量動態光流動態光流加入深度學習之后，生命科學又有哪些突破和創新呢加入深度學習之后，生命科學又有哪些突破和創新呢HALCON提供了兩個預訓練深度學習模型來應對復雜應用提供了兩個預訓練深度學習模型來應對復雜應用基于深度學習的邊緣提取基于深度學習的邊緣提取Edge ExtractionEdge Extraction基于深度學習的計數基于深度學習的計數Deep Counting基于深度學習的計數方法Deep Counting基于深度學習的計數基于深度學習的計數 Deep Countingxxxxxxx

5、xxxxxNumber=12Deep Counting 工作流程create_deep_counting_model(,DeepCountingHandle)prepare_deep_counting_model(Templates,DeepCountingHandle)創建模型離線set_deep_counting_model_param(DeepCountingHandle,)draw_deep_counting_templates(Image,TemplatesRegion,Templates)設置參數繪制模板使用模板準備模型Deep Counting 工作流程應用準備好的模型檢查結果a

6、pply_deep_counting_model(Image,DeepCountingHandle,Count,DeepCountingResult)dev_display_deep_counting_results(Image,DeepCountingResult,)在線深度學習計數案例深度學習計數案例蠑螈卵細胞計數蠑螈卵細胞計數案例演示案例演示還有更多還有更多非洲爪蟾黑色素細胞-微管正極（紅色）多角度支持多角度支持某種生物精子尾部橫截面某種生物精子尾部橫截面基于深度學習的邊緣提取Edge Extraction基于深度學習的邊緣提取基于深度學習的邊緣提取基于深度學習的邊緣提取基于深度學習的邊

7、緣提取Edge Extraction超低對比度下的邊緣提取超低對比度下的邊緣提取邊緣灰階差到邊緣灰階差到2時，仍能穩定提取時，仍能穩定提取視網膜血管視網膜血管深度學習模型提取血管特征深度學習模型提取血管特征預訓練模型預訓練模型GroundTruth 真實值真實值預訓練模型對比真實值預訓練模型對比真實值無關邊緣數據無關邊緣數據細微邊緣缺失細微邊緣缺失支持現有模型基礎上再訓練支持現有模型基礎上再訓練深度學習工具進行數據集管理和標注深度學習工具進行數據集管理和標注DLT提供了簡潔易用的標注功能提供了簡潔易用的標注功能訓練過程實時反饋訓練過程實時反饋結果評估直觀明了結果評估直觀明了通過再訓練獲得高精度

8、檢測模型通過再訓練獲得高精度檢測模型機器視覺和深度學習廣泛應用于圖像處理、細胞識別、疾病診斷機器視覺和深度學習廣泛應用于圖像處理、細胞識別、疾病診斷SCIIF 2024 華南國際工業博覽會2024年6月19-21日 深圳國際會展中心（寶安新館）期待各位蒞臨MVTec展臺 10H B050！Vision China 2024 Shanghai2024年7月8-10日 上海新國際博覽中心 期待各位蒞臨MVTec展臺 E1館 1526！2003-2024 MVTec Software GmbH|Any use of content and images outside of this presentation or their extraction is not allowed without prior permission by MVTec Software GmbH感謝傾聽！掃一掃關注微信公眾號掃一掃關注B站官方號