人工智能图像分析

主任这个采访弗朗西斯公担Lauzon Clemex产品和创新技术,讨论了在图像分析中使用人工智能。他在显微镜讨论与自动化涉及的挑战,以及人工智能的未来的可能性。

人工智能,深度学习、机器学习、神经网络——你能给的概述Clemex中如何使用这些方法?

传统上,提出的自动化图像分析显微镜是一个复杂的东西。我们在Clemex提供用户培训,并通过专业服务方法开发。因此人工智能带来了简单Clemex产品的新时代。随着人工智能,我们本质上允许用户非常简单的手势和学习能够自动化的方法。这授予用户生产力,更多的可能性,并降低成本。

图片来源:Clemex

有什么挑战,推动客户在图像分析中使用的人工智能系统?

有许多挑战在显微镜与自动化。这些挑战之一是自己的自动化方法的成本和复杂性。与人工智能的一个挑战是克服,我们增加了开发您自己的方法的简单性和速度。

第二个挑战是训练人们使用复杂,自动图像分析系统。再一次,我们选择简单的路线与我们的系统,人们可以简单地学习如何使用我们的软件。图像分析的另一个挑战是再现性,尤其是手动方法,一个阈值或进行自己的测量图像。我们提出的人工智能是更能通过鲁棒性不同的操作条件。

有什么优势,你是总部设在蒙特利尔?

蒙特利尔大学的历史上,已经深入学习研究的先驱之一。例如,生成对抗网络发达在蒙特利尔。今天,蒙特利尔仍然吸引顶尖人才,我们有一个高端软件和机器学习生态系统。

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分析实际上是提高了人工智能的哪个部分?

我们主要集中在提高显微镜的工作流程与图像分割有关。有些人经常调用这个对象检测或者检测。图像分割的背景下我们正在谈论的是基本上每个像素分配一个标签。例如,如果你要做δ铁素体,你将每个像素标签或δ铁素体。在未来,还有其他组件的自动化计算显微镜也可以自动化来简化微工作流,我们肯定会做这些。

告诉我们关于新平台,Clemex工作室?

所以Clemex工作室是一个新的网络平台,在Clemex我们正在开发。和这个平台基本上是让用户能够检测到一些房地产在一个图像。为了做到这一点,用户只是彩色化的形象这个属性所在。这行动基本上是告诉计算机如何以及这些属性是什么样子,使其学习。

这是一个很大的区别与传统的阈值算法,这就是我们所说的threshold-less图像分割。Clemex工作室也在Clemex内部使用一个生态系统。这个生态系统是在一定程度上与视觉PE和在我们正在开发的软件可以产生测量分割Clemex Studio中创建的现场图片。

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什么类型的用户Clemex愿景PE为?

Clemex视觉计算显微镜软件是专为运营商,技术员和工程师级别人员与领域知识但没有丰富的计算机视觉经验。运营商可以在批处理运行自动分析方法很简单。技术员和工程师可以创建他们自己的自动图像分析方法和应用这些批量生产。

哪个应用程序或行业系统最适合?

Clemex愿景可以应用于任何行业的任何图像分析问题。在实践中,我们的客户大部分是金相实验室,实验室等所有行业,存在诸如航空航天、汽车、铸造厂、金属脚轮、制药以及最近加法制造等。我们的软件的应用范围从粉末特征、金相分析、过滤清洁分析。

在你看来,为什么AI现在发生在你的领域的繁荣?

有一个明显的变化在文化。人们越来越熟悉人工智能。人明白这一点,也有明显的,有形的商业价值。每个人都知道4.0行业趋势哪里有一个强有力的推动和自动化的数据稳定物价。公司正在寻找更多的价值和生产力的人。大流行也加速整个运动。

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你预见未来更多的可能性吗?

绝对的。我认为可以更简单的新方法发展人工智能的方法。从显微镜图像采集,捕捉你的形象,还可以使简单的和健壮。最后,这个想法从用户通过系统的学习不断学习在未来也可能是一种可能性。

关于弗朗西斯公担Lauzon

弗朗西斯公担Lauzon自2012年以来担任Clemex的几个技术。首先,作为计算机视觉发展专家,然后机器学习主任,首席技术官,现在主管产品和创新。

他在Clemex就业之前,弗朗西斯在Zygo视觉系统工作,加拿大子公司Zygo系统现在公司的一部分,专注于半导体组件的自动光学检查。

弗朗西斯在工程从2005年的蒙特利尔理工物理毕业。他有对简化深度学习的热情和计算机视觉,让这些工具容易被非专业人士。

弗朗西斯代表Clemex METALTec工业研发群加拿大国家研究委员会。METALTec的目标是建立一个研究团体,催化金属加工行业创新的数字时代。

这些信息已经采购,审核并改编自Clemex技术提供的材料。亚博网站下载

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