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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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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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斑马鱼研究指南
在斑马鱼研究过程中,尤其是在筛选、分类、处理和成像过程中,要想获得最佳结果,看到精细的细节和结构非常重要。他们帮助研究人员为下一步做出正确的决定。徕卡体视显微镜以出色的光学性能和分辨率著称,配备透射光基底和荧光照明,为斑马鱼成像提供了合适的解决方案。高分辨率、色彩保真度和最佳对比度使研究人员能够做出具有洞察力的决策。
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考虑采购体视显微镜时的关键因素
体视显微镜通常是实验室或生产现场“主力”。用户需要花费数小时通过目镜来检查、观察、记录或解剖样本。仔细评估哪些相关应用需要用到体视显微镜,是确保长期满意使用的关键所在。决策者们需要确保自己能够完全依照自己的需求来定制仪器。为帮助用户能更好的选择适合自己的体视镜,本文介绍了几个主要考虑的因素。
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FusionOptics融合光学(徕卡专利技术)高分辨率和大景深结合
人类对视觉环境的感受,80%通过视觉感知获得。如果没有空间视觉,我们几乎无法确定方向。我们的视觉皮质和大脑皮层通过复杂的过程,巧妙地处理着从眼睛看到的图像信号。最近几十年,神经科学已经大量了解该过程。故由徕卡显微系统、苏黎世大学神经信息学研究所和瑞士联邦理工学院共同开展的一项研究,显示了我们的大脑如何灵活有效地结合视觉信号创造出最佳空间图像。研究结果为立体显微技术创新奠定了基础,该创新从分辨率和聚…
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如何使显微镜工作场所符合人体工学
对于每天使用显微镜工具的人来说,显微镜具有重要影响。显微镜对人体有着很高的要求,需要我们集中注意力,运用肌肉从事大量稳定活动。
在此次采访中,Leica Microsystems的高级产品经理Clinton Smith谈到了如何缓解可能出现的紧张和压力,如何创造符合人体工学的工作场所来帮助显微镜用户舒适地工作,以及如何提高生产率。