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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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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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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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High-Pressure Freezing Protocols for Ultrastructural 3D EM
High pressure freezing (HPF) can help preserve hydrated cells and tissues close to their biological state at the moment of immobilization, supporting more reliable ultrastructural interpretation than…
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利用偏光显微镜优势确保玻璃质量
玻璃是已知最古老的材料之一。如今，玻璃被广泛应用于各种领域，如光学仪器、门窗、太阳能电池板、食品、饮料和药品容器等，因此必须符合严格的玻璃质量标准，尤其是光学玻璃。利用偏光显微镜对平板玻璃、中空玻璃和压制玻璃进行质量控制既快捷又经济。无需进行耗时的样品制备，即可对结节、金属、晶体夹杂物和气泡等缺陷进行分析。
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荧光染料应用和特性概述
本文将介绍常用的荧光染料并概述其特性。荧光显微镜借助荧光染料、荧光蛋白或使用抗体的免疫荧光染色来研究特定的细胞成分。由于荧光剂种类繁多，荧光显微镜可用于检查蛋白质、核酸、聚糖、细胞器和其他细胞结构。
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6 英寸晶片检测显微镜，可靠的观察微小高度差
本文介绍了一种 6 英寸晶圆检测显微镜，无论用户的技术水平如何，它都能自动进行可重复的 DIC（微分干涉对比）成像。集成电路 (IC) 芯片和半导体元件的制造需要晶圆检测，以确保不存在影响性能的缺陷。通常使用光学显微镜进行质量控制、故障分析和 R&D 检测。为了有效地观察晶圆上结构之间的微小高度差，可以使用 DIC。
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神经外科和眼科中的融合光学 - 更大三维聚焦区域
神经外科医生和眼科医生处理精细结构、深或狭窄的腔体以及具有至关重要功能的微小结构。因此，手术区域的清晰三维视图对手术结果和患者安全至关重要。到目前为止，增加景深以获得更大三维聚焦区域只能通过降低分辨率来实现。一项新技术能够克服这一挑战。
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无限远光学系统 - 从 "无限远光学 "到无限远端口
"无限远光学 "是指显微镜的物镜和管状透镜之间的光路具有平行光线的概念 [1]。在这个 "无限远空间 "中放置平面光学元件不会影响图像的形成，这对于科学应用中常用的 DIC 或荧光等对比方法至关重要。需要在无限远光路中添加光源或激光设备等仪器。本文介绍了满足这一需求的不同方法。
