Industrie up-to-date

Toegepast onderzoek van instituten en universiteiten

fraunhofer0419Controle Hall 6, 6301 Stand

Voor de kwaliteitscontrole van grootschalige objecten uit de halfgeleider- en elektronica-industrie of voor het snelle onderzoek van biologische monsters heeft de Fraunhofer Instituut voor productietechnologie IPT ontwikkelde een hoge snelheidsmicroscoop die monsters digitaliseert tot maximaal 500-beelden per seconde.

Voor het eerst laten de regeltechnici van Control zien hoe dit systeem kan worden gecombineerd met gebarenbediening met een slimme bril, waardoor het nog efficiënter wordt om te bedienen en te bedienen.

Conventionele microscoopafbeeldingen van grote componenten duren vaak zo lang bij hoge vergrotingen dat 100% -testen om tijds- redenen moeten worden weggelaten en dat alleen willekeurige steekproeven kunnen worden onderzocht. Om deze reden hebben de onderzoekers een nieuwe opname proces ontwikkelde een breed scala van beelden naar een grote foto in combinatie te maken: De microscoop podium beweegt het object voor het continu tijdens het opnemen van het monster te digitaliseren bij zeer hoge frame rates. Omdat het onderwerp slechts gedurende een extreem korte tijd aan een flits wordt blootgesteld, is het beeld bewegingsonscherpte en wordt het scherp weergegeven, dankzij de real-time hardware-autofocussystemen.

De extra slimme bril bestaat uit een 3D-bril, die de gebruiker een interactieve virtuele omgeving laat zien. De bril is verbonden met een sensor voor gebarenherkenning: als de gebruiker zijn hand op deze sensor houdt, kan hij het weergegeven beeld besturen. De hoge resolutie beelden van de high-speed microscoop, wordt het systeem bestaat voor een groot totaalbeeld dat de gebruiker niet alleen waarnemen, maar ook om te gaan met intuïtieve bewegingen van de hand, zoom, invriezen en bewaren kan.

Het scanproces combineert realtime gegevensverwerking met krachtige beeldvoorbewerking, die vrijwel zonder vertraging kan worden uitgevoerd dankzij GPU-ondersteuning. De huidige ontwikkelingen omvatten ook methoden voor machine learning zoals Deep Learning en Convolutional Neuronal Networks (CNN).


Een andere bijdrage van de fabrikant Dit e-mail adres is beschermd tegen spambots Om weer te geven JavaScript moet ingeschakeld zijn!

Deze website wordt gepresenteerd door: