來源：小桔燈網
客戶：
珀金埃爾默公司
行業：
生命科學
解決方案：
Advantage視覺相機、VisionPro Deep Learning軟體、In-Sight視覺軟體
挑戰：
• 在空間侷限的條件下快速採集試管架上離心分離血樣試管的影象
• 將這些影象轉換為供用於抽血檢測的可量測的高度資訊
• 在分離血樣後對血漿血層進行識別和分類
效果：
• 兩臺體積小巧的康耐視Advantage相機在珀金埃爾默自動化分血工作站內部採集影象
• VisionPro Deep Learning軟體對白膜層進行識別和分類
• 傳統機器視覺測量工具提取血漿高度資訊
珀金埃爾默成立於1937年，總部位於美國馬薩諸塞州沃爾瑟姆市（Waltham），是一家全球性醫療技術集團。5年前，該公司收購了Chemagen，他們的核心是一個多波長彩色視覺系統，該系統能夠採集離心分離血液樣本的影象。
康耐視工程師與珀金埃爾默的儀器專家合作，展示了屬於人工智慧（AI）範疇的深度學習技術與體積小巧的嵌入式工業相機搭配使用是如何克服自動化血液分離測試過程（RNA和DNA檢測和疾病診斷的關鍵組成部分）末端的挑戰之一。
珀金埃爾默團隊面臨的一大挑戰在於如何快速採集離心分離血液樣本試管的影象，並將這些影象可靠地轉換為可量測的高度資訊。但是，使用傳統的確定性機器視覺軟體方法無法以可重複的方式可靠地解決該問題。為此，珀金埃爾默團隊向康耐視尋求解決方案，以應對自動化分血工作站檢測血液分離樣本中白膜層的挑戰。
將傳統機器視覺與深度學習技術相結合
珀金埃爾默自動化分血工作站工作時，其試管、封蓋、標籤和流體成分在大小、形狀、顏色、位置等方面可能存在變化性。對於這種型別的複雜應用，將傳統機器視覺與深度學習技術結合使用在測量試管和樣本的內部特徵方面更為有效。
康耐視的VisionPro Deep Learning軟體平臺將商業級的確定性機器視覺演算法與可以在嵌入式或傳統PC（取決於嵌入式應用型別）上執行的深度學習軟體工具結合使用。深度學習軟體可對被質量專家標記為“合格”或“不合格”的影象進行分析。透過分析數十個、數百個甚至數千個樣本影象，深度學習軟體可以像人類小孩一樣“學習”什麼是合格的以及什麼是不合格的，而不是基於程式設計師設定的規則。
小巧嵌入式Advantage幫助節省空間
操作員將一排試管樣本裝載到珀金埃爾默自動化分血工作站中之後，當單排試管在兩臺康耐視Advantage視覺相機之間移動透過時開始整個分析過程。每臺Advantage視覺相機都包含板載AE3視覺引擎模組，使這款超緊湊型視覺系統能夠執行康耐視的In-Sight嵌入式影象處理演算法，同時連線到嵌入了深度學習軟體的PC上以進行高階影象處理分析。
一臺Advantage 100相機使用邊線檢測工具和康耐視專有的IDMax演算法讀取每個試管的標識碼，另一臺Advantage 102彩色相機則在兩種不同顏色的光源下采集每個試管的兩個影象，然後分血工作站根據白膜層的深度來確保移液器處於正確位置，以進行白膜層的抽吸，用於進行最終分析和診斷。操作簡便並節省了大量時間。
深度學習解決方案縮短了產品開發週期
不同於其他深度學習解決方案，康耐視使用以下四種基本工具：定位、分析、分類和讀取，這使得使用者在開發解決方案時更容易對其進行除錯。藉助VisionPro Deep Learning軟體，設計人員可以將複雜的問題分解為較小的任務，這些任務可以單獨進行最佳化，因此更易於理解和維護。因此康耐視整合式軟體環境意味著像珀金埃爾默這樣的客戶只需使用數百個影象而不是數千個甚至上萬個影象就可以構建深度學習解決方案，從而縮短了OEM客戶的產品上市時間。
珀金埃爾默的自動化分血工作站於今年1月推出，受到了業內的一致好評。“今年早些時候，我們的團隊推出了僅供研究用的分血工作站，”來自珀金埃爾默公司的Atwood表示，“該專案的產生是基於對智慧移液分層血液的需求，是我們行業領先的chemagen核酸提取技術的前端液體處理平臺。康耐視生命科學OEM團隊向我們提供了大力支援。從專案啟動到成功實施完成，我們一直都與康耐視合作，他們在基於影象的深度學習和機器視覺技術方面的專業知識對我們而言非常寶貴。”
免責宣告：
康耐視的Advantage 102彩色相機和VisionPro Deep Learning軟體不是醫療裝置，不能單獨實現任何診斷或治療目的。有關珀金埃爾默自動化分血工作站的詳細資訊（包括但不限於該裝置的運作狀況及功能），請聯絡珀金埃爾默。同時，本文中的任何內容均不構成對於有關自動化分血工作站任何陳述、擔保或保證。
