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AI-Based Particle Counting with the Aivaro AI Feature Detection Software Module
The Aivaro AI Feature Detection software module enables fast manual microscope inspection of particulate contamination on various material samples. By training different classes, reflective particles,…
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AI Image Analysis for Reliable Defect Detection
AI-based visual inspection with microscopy helps make quality control in industrial environments efficient by reducing manual inspection effort concerning defect detection, classification, and…
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An Overview of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
AI is rapidly changing industrial inspection, quality control, and manufacturing workflows. But not all AI technologies work the same way. From machine learning and deep learning to the newer concept…
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Why the Future of Microscopic Inspection Is AI-Assisted, Not Fully Automated
The next wave of QC productivity gains will not come from building more automated inspection lines. Instead, it will come from augmenting millions of inspection decisions that are made manually every…
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如何选择合适的测量显微镜
使用测量显微镜，用户可以测量样品特征的二维和三维尺寸，这对检测、质量控制、故障分析和研发&D 至关重要。然而，选择合适的显微镜需要评估应用需求以及显微镜的性能、易用性和灵活性。 如今，测量通常以数字方式进行，即使用带有摄像头和软件的显微镜，图像显示在显示器上，而不是通过目镜网线，从而提高了精度和可重复性。使用合适的测量显微镜可靠、快速地分析样品。
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显微镜测量校准：为什么要这样做？
显微镜校准可确保检测、质量控制 (QC)、故障分析和研发 (R&D) 所需的测量准确一致。本文介绍了校准步骤。使用参照物进行校准可使结果具有可重复性，并有助于确保与准则和标准一致。为了获得准确一致的结果，建议校准显微镜并定期检查。如有需要，可向校准专家寻求支持。
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电池制造过程中的毛刺检测
毛刺是电池电极片边缘可能出现的缺陷，例如在制造过程中的分切环节。它们可能会因诸如短路等故障导致电池性能下降，并引发安全和可靠性问题。毛刺检测是电池生产质量控制的重要部分，对于生产具有可靠性能和寿命的电池至关重要。通过适当照明的光学显微镜可以在生产过程的关键步骤中快速可靠地对电极上的毛刺进行视觉检测。
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验证汽车零部件的规格
在汽车零部件的开发和生产过程中，无论是供应商还是汽车制造商，都必须符合规格要求。这些规格对保持汽车和其他车辆在生命周期内的性能标准和安全运行至关重要[1,2,3]。在满足或超越日益严格的质量标准的同时，对更高效和更具成本效益的零部件开发和生产的需求一直在提高。本文解释了如何用数码显微镜轻松快速地研究和记录零件以确定其是否符合规格要求。
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如何形成清晰的图像
在显微镜检查中，景深常被看做经验参数。在实际操作中，会根据数值孔径、分辨率和放大率之间的相关性确定该参数。为了获得最佳视觉效果，现代显微镜的调节设备在景深和分辨率之间实现了最佳平衡，这两个参数在理论上呈负相关。
