💾 معرفی استاندارد CoaXPress 2.0: رابط پرسرعت بینایی ماشین برای سیستم‌های صنعتی و پزشکی

◽ فناوری CoaXPress 2.0 یک استاندارد رابط پرسرعت است که برای انتقال داده‌های تصاویر با وضوح بالا در سیستم‌های بینایی ماشین طراحی شده است. این فناوری از کابل‌های کواکسیال استفاده می‌کند و نسبت به رابط‌های دیگر مانند USB3 Vision یا Camera Link مزایای چشمگیری دارد. این ویژگی‌های کلیدی شامل:

• سرعت فوق‌العاده: پشتیبانی از سرعت‌های تا ۱۲.۵ Gbps در هر lane (در نسخه CXP-2)
• قابلیت Power over Coax (PoC): تغذیه دوربین از طریق همان کابل کواکسیال
• تأخیر بسیار کم: مناسب برای پردازش تصویر بلادرنگ
• مسافت طولانی: انتقال داده تا ۴۰ متر بدون نیاز به تقویت‌کننده
• سازگاری با نسخه قبلی (CXP-1.x)

◽ کاربرد های این فناوری شامل:
- کنترل کیفیت خودکار در خطوط تولید
- سیستم‌های اسکن سریع (مانند اسکن بارکد و QR)
- پردازش تصویر در پزشکی و صنایع الکترونیک
- سیستم‌های نظارتی و امنیتی با رزولوشن بالا
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🩻 تضمین دقت در تصویربرداری پزشکی با کالیبراسیون رنگی برای دوربین‌ها

◽تصویربرداری پزشکی اغلب در شرایط متفاوتی از اتاق‌ها، تنظیمات نوری و دستگاه‌های مختلف انجام می‌شود. این تغییرات می‌تواند منجر به ناسازگاری در بازتولید رنگ تصاویر شود که در نهایت مانع از تشخیص دقیق می‌گردد.

◽ برای رفع این چالش‌ها، کالیبراسیون رنگ تضمین می‌کند که رنگ‌های ثبت شده توسط دوربین تا حد امکان با رنگ‌های واقعی موضوع مطابقت داشته باشد. این فرآیند بازتولید رنگ را استاندارد می‌کند و باعث می‌شود تصاویر صرف‌نظر از مکان، زمان یا نحوه گرفتن، یکسان و قابل مقایسه باقی بمانند.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🩻🖇 افزایش دقت تصویربرداری پزشکی با کالیبراسیون دوربین Basler MED ace

• در پست قبلی در رابطه با اهمیت دقت تصویربرداری پزشکی در تشخیص و کالیبراسیون رنگی دوربین صحبت کردیم. در ادامه به این موضوع می‌پردازیم که دوربین Basler MED ace با نرم‌افزار Basler Color Calibrator، کالیبراسیون رنگ را به‌سرعت و بدون نیاز به پیش‌تنظیمات نورپردازی انجام می‌دهد.

• مراحل کالیبراسیون شامل تنظیم دوربین نسبت به نمودار رنگ، بهینه‌سازی روشنایی، تعادل سفید و ماتریس رنگ، و استفاده از اپراتور شش‌محوره برای تنظیم دقیق رنگ است. پس از کالیبراسیون، تنظیمات می‌توانند ذخیره شوند.

• این فرآیند باعث بازتولید رنگ یکسان، قابلیت تکرار و افزایش دقت تشخیصی می‌شود.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🆕️ #پروژه پردازش تصاویر پزشکی مغز با روش نوین PDoRA

📈 روش جدید PDoRA تحولی در دقت و کارایی تشخیص‌های پزشکی ایجاد می‌کند. این روش کم‌هزینه و به‌روز برای تنظیم مدل‌های یادگیری عمیق، نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری گسترده و محاسبات سنگین را کاهش می‌دهد و به تشخیص ساختارهای مغزی و متاستازها در تصاویر MRI کمک می‌کند.
 
📈 طریقه ی عملکردش به این صورته که وزن‌های مدل به دو بخش تقسیم می‌شوند: 
• وزن‌های اصلی شامل مد و جهت که به طور مستقل تنظیم می‌شوند.
• وزن‌های باقی‌مانده ثابت می‌مانند و با وزن‌های تنظیم‌شده ترکیب می‌شوند.

+ مزایای PDoRA شامل  :
• کاهش نیاز به برچسب‌گذاری و منابع محاسباتی
• قابلیت تطبیق با وظایف مختلف بدون آموزش مجدد کامل
• افزایش دقت در تشخیص ساختارهای مغزی
💻code structure
📄 article
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#project

🆕️ پردازش تصویر خودکار با استفاده از Medical Image Labeler در MATLAB

◽تلاش با ابزارهای قدیمی برای پردازش تصویر می‌تواند زمان‌بر باشد. اما خبر خوب این است که با استفاده از برنامه Medical Image Labeler در MATLAB ، فرآیند تقسیم‌بندی و تحلیل تصاویر پزشکی (2D و 3D) به شکل خودکار انجام می‌شود!

◽این ابزار قدرتمند، نه تنها در زمان شما صرفه‌جویی می‌کند، بلکه دقت و کیفیت تحلیل تصاویر را نیز افزایش می‌دهد.در نتیجه کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری سریع‌تر، بهتر و مطمئن‌تری در حوزه پزشکی داشته باشیم.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#software

👤معرفی دانشمندان علم پردازش تصویر و بینایی ماشین
قسمت اول - David Marr

• دانشمند بزرگ David Marr (۱۹۴۵–۱۹۸۰) یکی از بنیان‌گذاران علم بینایی ماشین مدرن بود.

• او به دنبال درک چگونگی پردازش تصویر توسط مغز انسان بود و مدل‌های ریاضی‌ برای تحلیل تصویر ارائه داد که پایه‌های تئوری این رشته شدند.

• کتاب او به نام Vision یکی از منابع کلیدی بینایی ماشین است.

آقای Marr در دهه ۱۹۷۰ با رویکردی بسیار علمی و مبتنی بر علوم اعصاب، دیدگاه جدیدی آورد و با مدل‌هایش (مثل مدل سه‌مرحله‌ای پردازش تصویر) مسیر تحقیقات مدرن رو شکل داد.

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#scientists

📈 با Gradient Accumulation، آموزش مدل‌های شما سریع‌تر و کارآمدتر خواهد بود!

◽ انباشت گرادیان یک تکنیک مفید در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق است که به مدل اجازه می‌دهد تا مانند استفاده از یک batch بزرگ‌تر عمل کند، اما در واقع حافظه کمتری مصرف می‌کند.

🔍 وقتی با مدل‌های بزرگ یا داده‌های حجیم کار می‌کنید، معمولاً تمایل دارید که batch size (تعداد نمونه‌هایی که در هر مرحله به مدل می‌دهید) را بزرگ انتخاب کنید، زیرا:

• آموزش پایدارتر و دقیق‌تر می‌شود.
• گرادیان بهتر و هموارتر محاسبه می‌شود.

◽اما مشکل اینجاست که حافظه کارت گرافیک (GPU/TPU) محدود است و نمی‌توانید batch خیلی بزرگی انتخاب کنید، چون حافظه پر می‌شود و خطا می‌دهد.

◽نحوه ی عملکرد این ماژول به صورت هست که به جای اینکه کل batch بزرگ را یکجا به مدل بدهید، آن را به چند قسمت کوچک‌تر (mini-batches) تقسیم می‌کنید. حالا به جای اینکه بعد از هر mini-batch وزن‌ها را آپدیت کنید، گرادیان‌ها را محاسبه و جمع‌آوری می‌کنید (accumulate) و فقط بعد از اینکه همه mini-batch ها از یک batch بزرگ گذشتند، یکبار وزن‌ها را آپدیت می‌کنید.

◽ مزیت‌ها:
• می‌توانید عملاً با batch size بزرگ‌تر آموزش دهید بدون اینکه نیاز به حافظه بیشتر داشته باشید.
• کیفیت گرادیان‌ها شبیه به زمانی است که batch بزرگ‌تر را یکجا استفاده کنید.
+ نمونه کد آزمایشی:

accumulation_steps = 4
# تعداد mini-batch ها که برای یک batch بزرگ جمع میشن
optimizer.zero_grad()
# صفر کردن گرادیان‌ها اول هر batch بزرگ
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss = loss / accumulation_steps
# نرمال‌سازی ضرر برای جمع کردن
loss.backward()
# محاسبه گرادیان و جمع کردن (accumulate)
if (i+1) % accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
# به‌روزرسانی وزن‌ها فقط یکبار در هر batch بزرگ
optimizer.zero_grad()

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#deep_learning

سپاس فراوان از همراهی ارزشمند شما عزیزان با کانال Intellimage🌹🙏

• در راستای ارتقای کیفیت و بهبود عملکرد کانال؛ نظرات،پیشنهادات و انتقادات خود را از طریق آیدی زیر با ما به اشتراک بگذارید.

@Intellimage_a

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage

🇮🇷 فراخوان ارائه محصول یا فناوری در حوزه کشف ، رهگیری و انهدام ریزپرنده ها

• لینک ثبت نام : evnd.co/ygl5p

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage

📚 تازه‌های پژوهشی دنیای تصویر

🆕️ تحقیقی نوین در ارگانوئیدهای مغزی انسانی

• مطالعات اخیر نشان می‌دهند که ارگانوئیدهای مغزی، ساختارهای زنده شبیه مغز انسان، ابزارهای مهمی برای بررسی توسعه مغز هستند. در این پژوهش، از میکروسکوپی نور-شیت و تکنیک‌های پردازش تصویر برای ردیابی تغییرات بافت و رفتار سلول‌ها استفاده شده است.

• با به‌کارگیری استراتژی برچسب‌گذاری چندکاناله، محققان تغییرات ساختاری و روندهای توسعه‌ای را تحلیل کردند. نتایج نشان‌دهنده ی ارتباط بین افزایش حجم لومن، تغییرات مورفولوژیکی سلول‌ها و برنامه‌های بیان ژن است.

• این تحقیق به کمک فناوری‌های پردازش تصویر، درک بهتری از مسیرهای کلیدی توسعه مغز و نقش ماتریس خارج‌سلولی در شکل‌گیری نواحی مختلف مغزی ارائه می‌دهد.
📄article
📖nature communication
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage

🆕️ فناوری تصویربرداری با فلورسانس SPY

▫️این فناوری پیشرفته به پزشکان کمک می‌کند تا به طور دقیق سلامت و باز بودن شریان داخلی برست و همچنین شاخه جلویی قلب را بررسی کنند. با استفاده از SPY، وضعیت رگ‌های خونی در طول عملیات‌های قلبی به دقت مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.

▫️این روش تصویربرداری نه تنها باعث افزایش دقت در تشخیص مشکلات عروقی می‌شود، بلکه به دستیابی به نتایج بهتر و مطمئن‌تر در درمان‌های قلبی کمک می‌کند.

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_technology

🩻 انواع روش های تصویربرداری پزشکی هسته‌ای

🩺 سرکار خانم دکتر کیامنش
☢پزشکی هسته ای بیمارستان ناظران مشهد

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage

📉 با #پایتون جهان را از دریچه داده‌ها ببینید!

🔍 یکی از پرکاربردترین حوزه‌های آن؟ پردازش تصویر :)

⚪ در بسیاری از کسب‌وکارها و پروژه‌ها، داده‌های تصویری ارزشمند نادیده گرفته می‌شوند، چون تیم‌ها فکر می‌کنند یادگیری و پیاده‌سازی پردازش تصویر دشوار و زمان‌بر است.

⚪ با پایتون، حتی بدون سخت‌افزار پیچیده یا دانش عمیق، می‌توان تصاویر را خواند ، ویرایش و تحلیل کرد.
اشیاء را شناسایی و ردیابی کرد و سیستم‌های هوشمند مبتنی بر بینایی ماشین ساخت.
🆔️telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#python

🔦 چالش‌ها و راهکارهای بهبود کیفیت تصویر در سیستم‌های تصویربرداری با وضوح بالا

❗چرا گاهی حتی با دوربین 12+ مگاپیکسلی هم تصویر نویزی یا تار میشود؟!

🔍 چالش‌های کلیدی:
۱. تیره‌شدن لبه‌ای: نور کمتر در لبه‌ها و ناهمگونی بین دوربین‌ها.
۲. نقص‌های حسگر: سیاه‌نمایی پیکسل‌ها و تفاوت بهره پیکسل‌ها.
۳. بافت سطح و هندسه قطعات: انعکاس نادرست بر تشخیص نقص‌ها تأثیر می‌گذارد.
۴. ناهمگونی روشنایی: نور ناهمگن و تغییرات زمانی نوردهی.

💡 راهکارهای مؤثر:
• تصحیح میدان تخت (FFC): تعادل روشنایی و یکنواختی تصویر.
• پردازش تصویری پیشرفته: کاهش ناپیوستگی‌ها و بهبود یکنواختی.
• کنترل منابع نور: هم‌ترازی دقیق نورها و مدیریت پالس‌های LED.
• جبران هندسه سطحی: مدل‌سازی بازتاب و کاهش گزارش‌های کاذب نقص.
• طراحی سیستم مقاوم: پیکربندی برای کاربردهای مختلف.
🆔️telegram channel:
https://t.me/Intellimage

📚#پروژه شناسایی استخوان‌سازی ایدیوپاتیک و استخوان‌سازی متراکم در رادیوگرافی‌های پانورامیک

• تحقیقات اخیر نشان داده است که استخوان‌سازی ایدیوپاتیک (IOS) و استخوان‌سازی متراکم (CO) به عنوان ضایعات رادیوپک در فک‌ها شناسایی می‌شوند و تشخیص آنها به دلیل ویژگی‌های رادیوگرافی مشابه، چالش‌برانگیز است.

• هدف این مطالعه ارزیابی کارایی الگوریتم‌های یادگیری عمیق YOLOv8 و YOLOv11 در شناسایی این ضایعات بود.YOLOv11 با دقت ۹۸.۸٪ برای IOS و ۹۷.۱٪ برای CO به خوبی عمل کرد و همچنین، YOLOv8 نیز دقت‌های قابل قبولی را ارائه داد.
📄nature communication
🆔️telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#project