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Pour le contrôle de la qualité des objets de grande taille de l'industrie des semi-conducteurs et de l'électronique ou pour l'examen rapide d'échantillons biologiques, Institut Fraunhofer pour la technologie de production IPT mis au point un microscope à haute vitesse qui numérise des échantillons à un maximum de 500 images par seconde.

Pour la première fois, les ingénieurs de contrôle de Control montrent comment ce système peut être combiné à la commande gestuelle à l'aide de lunettes intelligentes, le rendant encore plus efficace en termes de contrôle et d'utilisation.

Les images au microscope classiques de gros composants prennent souvent si longtemps à fort grossissement que les tests 100% doivent être omis pour des raisons de temps et que seuls des échantillons aléatoires peuvent être examinés. Pour cette raison, les chercheurs ont mis au point un nouveau processus d’enregistrement combinant un grand nombre d’images en une grande image globale: la platine du microscope déplace continuellement l’objet pendant toute la durée de l’enregistrement afin de numériser l’échantillon à des cadences très élevées. Etant donné que le sujet n'est exposé au flash que pendant une très courte période, la photo ne présente aucun flou de mouvement et une image nette en tout point est obtenue grâce aux systèmes de mise au point automatique en temps réel.

Les lunettes intelligentes supplémentaires consistent en des lunettes 3D, qui montrent à l'utilisateur un environnement virtuel interactif. Les lunettes sont connectées à un capteur pour la reconnaissance des gestes: si l'utilisateur pose la main sur ce capteur, il peut ainsi contrôler l'image affichée. Les enregistrements haute résolution du microscope haute vitesse combinent le système en une grande image globale que l'utilisateur peut non seulement visualiser, mais également déplacer, zoomer, figer et enregistrer avec des mouvements de main intuitifs.

Le processus de numérisation associe la gestion des données en temps réel à un prétraitement d'image puissant, qui s'exécute pratiquement sans délai grâce à la prise en charge du processeur graphique. Les développements actuels incluent également des méthodes d'apprentissage automatique telles que l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones convolutionnels (CNN).


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