การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติ

ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ด้วย AI

หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในไมโครสโคปสมัยใหม่คือการแบ่งส่วนภาพ ซึ่งภาพจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ การจดจำพื้นที่ต่างๆ จำนวนมากในภาพ จำเป็นต้องอาศัยประสบการณ์และสายตาที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดี หรืออาจต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับการฝึกฝนมาโดยเฉพาะเพื่อจุดประสงค์นี้

การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักร สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดที่เล็กที่สุดและการเบี่ยงเบนที่ดวงตาของมนุษย์อาจพลาดไปได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยให้คุณเร่งความเร็วและปรับปรุงการวิเคราะห์ภาพของคุณโดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย ใช้ความสามารถของซอฟต์แวร์ของ ZEISS เพื่อสร้างกระบวนการที่ผลิตซ้ำได้ ปรับขนาดได้ และอัตโนมัติ เพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์และผลิตภัณฑ์ของคุณ

ใช้ศักยภาพของการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการประมวลผลภาพของคุณด้วย ZEISS ZEN Intellisis:

การวิเคราะห์ภาพโดยอัตโนมัติและเป็นอิสระจากผู้ผลิตจากระบบการถ่ายภาพที่หลากหลายในรูปแบบ 2D และ 3D
การแบ่งส่วนเนื้อหา 2D และ 3D แบบอัตโนมัติที่ผลิตซ้ำได้และปรับขนาดได้
การลดเวลาในการประเมินผลอย่างมีนัยสำคัญผ่านการเรียนรู้เชิงลึก
อินเทอร์เฟซที่ใช้ระบบคลาวด์ที่เรียบง่ายเพื่อฝึกฝนและสร้างโมเดล AI
การแบ่งส่วนภาพของภาพที่ซับซ้อนจากการถ่ายภาพ 2D และ 3D ด้วยการคลิกเดียวทั้งในระบบคลาวด์หรือในเครื่อง
สามารถแบ่งปันความรู้จากผู้เชี่ยวชาญทั่วทั้งองค์กรได้อย่างง่ายดายโดยนำโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกฝนมาใช้ใหม่

ความท้าทายของการแบ่งส่วนภาพ

การแบ่งส่วนภาพใช้เพื่อวิเคราะห์ภาพที่ถ่ายด้วยไมโครสโคป การแบ่งส่วนหมายถึงการแบ่งภาพออกเป็นพื้นที่เฉพาะที่มีความสำคัญสำหรับการวิเคราะห์และการจำแนกในภายหลัง ตัวอย่างเช่น พื้นที่ดังกล่าวอาจเป็นข้อบกพร่องหรือการปนเปื้อนบนพื้นผิวของส่วนประกอบ รวมถึงการตรวจหาชั้นวัสดุที่แตกต่างกัน ในระหว่างการวิเคราะห์ภาพและการจำแนกของพื้นที่ที่ได้รับการรับรองในภายหลัง ระบบจะพิจารณาพื้นที่และขอบเขตระหว่างพื้นที่ที่แตกต่างกัน ซึ่งช่วยให้สามารถให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและตรวจพบข้อผิดพลาดได้

อย่างไรก็ตาม วิธีการแบ่งส่วนแบบเดิม เช่น Thresholding (การวิเคราะห์ค่าสีเทา) มักจะพบข้อจำกัดอย่างรวดเร็ว

ระดับสีเทาของพื้นที่อาจแยกแยะได้ยาก หากมีสีและความสว่างใกล้เคียงกัน ผู้ใช้ยังต้องเผชิญกับคำถามว่า คุณลักษณะใดในภาพที่เกี่ยวข้อง เช่น สี พื้นผิว หรือขอบ เพื่อระบุวัตถุและพื้นที่ในภาพ

นอกจากนี้ ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องรู้วิธีการรวมคุณสมบัติเพื่อค้นหาวัตถุและประเภท ยิ่งมีการเพิ่มประเภทมากขึ้นเมื่อประมวลผลภาพ งานก็จะยิ่งซับซ้อนมากขึ้นเช่นกัน การค้นหารอยขีดข่วนบนจอแสดงผลสำหรับอุปกรณ์ไฟฟ้ายังเป็นความท้าทายที่ยากที่จะแก้ไขด้วยการวิเคราะห์ตามกฎ เนื่องจากทุกรอยขีดข่วนมีขนาดแตกต่างกัน มีรูปร่างที่เป็นเอกลักษณ์ และสามารถเกิดขึ้นได้บนพื้นผิวทั้งหมด การประมวลผลภาพด้วยการเรียนรู้เชิงลึกเป็นโซลูชันที่เหมาะสม

ภาพ SEM (อิเล็กตรอนไมโครสโคป) ของการสัมผัส PCB กับการแบ่งส่วนภาพโดย AI

การเรียนรู้เชิงลึกช่วยในการประมวลผลภาพได้อย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้เมื่อวิธีแบบดั้งเดิมสำหรับการแบ่งส่วนภาพไม่เพียงพอ ระบบที่สามารถฝึกได้ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทเทียมที่จัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดสำหรับการประมวลผลภาพ ในทางเทคนิค การแยกความแตกต่างระหว่างพื้นที่กับลักษณะต่างๆ อย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างการวิเคราะห์ที่เหมาะสมและบรรลุผลลัพธ์ที่แม่นยำและผลิตซ้ำได้

โมเดลการฝึกฝนถูกสร้างขึ้นเพื่อสอน AI ถึงวิธีการวิเคราะห์ภาพ พื้นที่บางแห่งจะถูกทำเครื่องหมายบนภาพหนึ่งภาพ (หรือหลายภาพ) โดยการกำหนดสีที่แตกต่างกันให้กับคุณลักษณะที่แตกต่างกัน ซึ่งมีความสำคัญต่อการประกันคุณภาพ AI เรียนรู้ลักษณะของพื้นที่หรือคุณลักษณะและสร้างอัลกอริทึมของตัวเองสำหรับการจำแนก จากนั้น อัลกอริทึมจะถูกนำไปใช้กับข้อมูลภาพที่เหลือซึ่งยังไม่ได้ทำเครื่องหมายหรือลงสี AI เรียนรู้อย่างอิสระว่าคุณลักษณะใดที่ต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษ ซึ่งเกี่ยวข้องกับประเภทที่เฉพาะเจาะจง ยิ่งมีการวิเคราะห์ข้อมูลการฝึกฝนหรือภาพตัวอย่างมากเท่าใด อัลกอริทึมก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

ตัวอย่างการใช้งาน

ข้อได้เปรียบของคุณกับการประมวลผลภาพด้วย AI

หากการแบ่งส่วนของข้อมูลภาพทั้งหมดไม่เหมาะสม คุณสามารถเพิ่มคำอธิบายประกอบและพารามิเตอร์ใหม่ได้ โดย AI จะเรียนรู้ลักษณะใหม่และสามารถปรับปรุงอัลกอริทึมได้จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ จากนั้น โมเดลที่เหมาะสมที่สุดนี้สามารถถูกนำไปใช้โดยอัตโนมัติกับข้อมูลภาพทั้งหมดที่มีประเภทเดียวกันที่ถ่ายภายใต้เงื่อนไขการถ่ายภาพเดียวกัน เช่น ใต้ไมโครสโคป ซึ่งส่งผลให้เกิดข้อได้เปรียบมากมาย:

การแบ่งส่วนและการวิเคราะห์อัตโนมัติที่รวดเร็ว
ผลลัพธ์ที่แม่นยำและการตรวจหาความผิดพลาดที่เชื่อถือได้
ความสามารถในการผลิตซ้ำสูง
การปรับอัลกอริทึมอย่างง่าย

ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์

ZEISS ZEN Intellesis พร้อม Deep Learning ช่วยให้สามารถประมวลผลภาพอัตโนมัติในห้องปฏิบัติการ การพัฒนา การประกันคุณภาพ และในระบบการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับการผลิต บริษัทสมัยใหม่และมุ่งเน้นอนาคตใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้แน่ใจในความสามารถในการผลิตซ้ำและความแม่นยำในการวิเคราะห์ โดยไม่มีค่าใช้จ่ายทดสอบชุด ZEISS ZEN core ทั้งหมดรวมถึง ZEN Intellesis ได้สูงสุด 60 วันโดยไม่มีค่าใช้จ่ายและไม่มีข้อผูกมัด

ทดลองใช้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย

ข้อมูลใดบ้างที่สามารถประเมินโดย AI ได้

โดยทั่วไปแล้ว ชุดข้อมูล 2D และ 3D ที่ปรับขนาดทั้งหมดสามารถประเมินได้ ซึ่ง ZEISS จะใช้เครื่องมือ AI ที่ทรงพลัง ที่นี่ คุณสามารถดูว่ารูปแบบใดที่ AI สามารถวิเคราะห์ได้ ฟังก์ชันใดที่เป็นไปได้ และรูปแบบดังกล่าวเหมาะสำหรับการประมวลผลภาพด้วยการเรียนรู้เชิงลึกหรือไม่


ผู้ผลิต / รูปแบบ	นามสกุลไฟล์	การถ่ายโอนค่าพิกเซล	การถ่ายโอนเมตาดาต้า
FEI TIFF	.tiff	●●●○	●●●○
Hitachi S-4800	.txt, .tif, .bmp, .jpg	●●●○	●●●○
IMAGIC	.hed, .img	●●●○	●●●○
JEOL	.dat, .img, .par	●●○○	●○○○
JPEG	.jpg	●●●○	●●●○
Leica LCS LEI	.lei, .tif	●●●●	●●●●
Leica LAS AF LIF (รูปแบบไฟล์ภาพ Leica)	.lif	●●●●	●●●●
Nikon Elements TIFF	.tiff	●●○○	●●○○
Olympus SIS TIFF	.tiff	●●○○	●●○○
Oxford Instruments	.top	●●○○	●○○○
Tagged Image File Format)	.tiff, .tif, .tf2, .tf8, .btf	●●●○	●●●●
รูปแบบอื่นๆ มีให้เลือกตามคำขอ!

เป้าหมายของการวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติและอัจฉริยะด้วย AI คืออะไร?

เป้าหมายหลักคือการแทนที่กระบวนการวิเคราะห์ภาพแบบแมนนวลด้วยกระบวนการอัตโนมัติเพื่อให้สามารถผลิตซ้ำและปรับขนาดได้ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและเงิน รวมถึงยังป้องกันการประเมินแบบ subjective เนื่องจากทุกคนตัดสินใจแตกต่างกันเล็กน้อย เพื่อให้เกิดการแบ่งส่วนที่แตกต่างกันหรือข้อผิดพลาดสามารถมองข้ามหรือจัดประเภทที่ยอมรับได้ นอกจากนี้ การประมวลผลและวิเคราะห์ภาพด้วย AI ยังช่วยให้สามารถเผยแพร่ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญทั่วทั้งองค์กรของคุณเองได้อย่างง่ายดาย ซึ่งจะเพิ่มคุณภาพของผลิตภัณฑ์ของเราเองและยังเพิ่มความสามารถในการผลิตซ้ำของผลลัพธ์

Questions about ZEN core

Do you have any questions or would you like individual advice? Get in touch with our ZEISS ZEN core experts!

Try out ZEN core

Simply register and test ZEN core free of charge - without any contractual obligation. Get to know our image analysis and machine learning tools in up to 60 days.

กำลังโหลดแบบฟอร์ม...

If you want to have more information on data processing at ZEISS please refer to our data privacy notice.

การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติ

ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ด้วย AI

บล็อกเนื้อหาภายนอก

ใช้ศักยภาพของการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการประมวลผลภาพของคุณด้วย ZEISS ZEN Intellisis:

ความท้าทายของการแบ่งส่วนภาพ

การเรียนรู้เชิงลึกช่วยในการประมวลผลภาพได้อย่างไร

ข้อได้เปรียบของคุณกับการประมวลผลภาพด้วย AI

การแบ่งส่วนและการวิเคราะห์อัตโนมัติที่รวดเร็ว

ผลลัพธ์ที่แม่นยำและการตรวจหาความผิดพลาดที่เชื่อถือได้

ความสามารถในการผลิตซ้ำสูง

การปรับอัลกอริทึมอย่างง่าย

ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์

ข้อมูลใดบ้างที่สามารถประเมินโดย AI ได้

เป้าหมายของการวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติและอัจฉริยะด้วย AI คืออะไร?

Questions about ZEN core

Try out ZEN core

กำลังส่งแบบฟอร์มของคุณ...