✳ با ادغام بینایی ماشین در اکوسیستم ، اتوماسیون نباید پیچیده باشد!

✅ با ادغام بینایی ماشین SICK Sensor Intelligence در اسپین‌باتیک، اکوسیستم به طور مداوم در حال گسترش و بهبود است تا اتوماسیون به ویژه در حوزه ی SMEs سریع‌تر، هوشمندتر و دسترس‌پذیرتر ارائه شود.

✅ آخرین دستاورد های این فناوری ، ادغام موفق بینایی ماشین از برند آلمانی SICK Sensor Intelligence است که سطح جدیدی از هوش و دقت را به پلتفرم رباتیک مدولار می‌آورد.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machinevision

✅ افزایش کنتراست تصویر با فیلترهای قطبی

▪︎در محیط‌های صنعتی، در هنگام ضبط تصاویر از مواد براق یا شفاف، تابش نور و بازتاب‌های ناخواسته معمولاً موانع جدی هستند.

▪︎برای حل این مشکل، ما از فیلم‌های قطبی خطی بر روی نورها و ترکیب آن با یک فیلتر قطبی بر روی دوربین استفاده می‌کنیم.این روش به طور مؤثری تابش نوری که می‌تواند جزئیات حیاتی را پنهان کند و کیفیت تصویر را کاهش دهد، کاهش می‌دهد.

▪︎ این تکنیک به ویژه در سناریوهایی که شامل قطعات فلزی، شیشه یا مواد پلاستیکی است، بسیار مفید است و اطمینان حاصل می‌کند که تصاویر ضبط شده جزئیات ریز را بدون اینکه تحت تأثیر بازتاب‌ها قرار گیرند، نمایش می‌دهند.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing

🩻تصویربرداری MRI در نوروانکولوژی جهت ارزیابی گلیوم‌های ساقه مغز

▫️ترکیب MRI معمولی با تکنیک‌های پیشرفته چند پارامتری به طور قابل توجهی ارزیابی تومورهای مغزی را بهبود می‌بخشد.

▫️ این روش به افزایش دقت در تشخیص افتراقی، درجه‌بندی تومور، ارزیابی پاسخ به درمان و تمایز بین نکروز ناشی از تابش و عود تومور کمک می‌کند.

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

✅ قسمت ۲۱ پردازش تصویر در #پایتون

📚 #پروژه ی پردازش ویدئو با OpenCV

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

#پروژه پردازش تصویر در تحلیل هندسه رزوه با دقت پیکسلی

◽ابزاری مبتنی بر تصویر برای تحلیل خودکار پروفیل رزوه توسعه داده شده است که ترکیبی از بینایی کامپیوتری کلاسیک و تکنیک‌های تصحیح پیکسلی را به کار می‌گیرد.

◽قابلیت‌های کلیدی:

• استخراج قطرهای اصلی و فرعی
• محاسبه گام محوری
• برآورد زاویه انحنا از سطح رزوه (مثلاً ۱.۲°، ۲.۷°)
• مکان‌یابی پیکسلی قله‌ها و دره‌ها برای دقت هندسی بهتر

◽این فرآیند شامل موارد زیر است :

✅ تشخیص لبه
✅ فیلتر کردن مورفولوژیکی
✅ شناسایی اکسترمای محلی (حداقل/حداکثر)
✅ درون‌یابی ساب پیکسل برای افزایش دقت اندازه‌گیری

◽این تکنیک‌های بازرسی غیرتماسی در تولید دقیق، تحلیل سایش ابزار و سیستم‌های کنترل کیفیت خودکار بسیار ارزشمند هستند.

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

فناوری PCB در تجهیزات تصویربرداری پزشکی

⚙ فناوری PCB در پزشکی ، به عنوان اجزای اصلی تجهیزات تصویربرداری، نقش حیاتی در انتقال سیگنال، پردازش داده‌ها و عملکردهای کلیدی دارند.

• با ماهمراه باشید🌱

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

🖇کاربرد فناوری PCB در تصویربرداری پزشکی

◽در پیشرفت پزشکی، فناوری تصویربرداری پزشکی به عنوان "چشم" تشخیص و درمان بالینی عمل کرده است و به پزشکان این امکان را می‌دهد که ساختارهای داخلی بدن و تغییرات پاتولوژیک را مشاهده کنند.PCBهای پزشکی به عنوان اجزای اصلی تجهیزات تصویربرداری، نقش حیاتی در انتقال سیگنال، پردازش داده‌ها و عملکردهای کلیدی دارند. با دقت بالا، قابلیت اطمینان و اندازه‌گیری کوچک، این PCBها در تکنولوژی‌های مختلف تصویربرداری ادغام شده‌اند و پایه‌ای محکم برای بهبود دقت و کارایی تشخیص فراهم می‌کنند.

۱. تصویربرداری با اشعه ایکس
   – در سیستم‌های تصویربرداری با اشعه ایکس، PCBهای پزشکی در ژنراتورهای اشعه ایکس و سیستم‌های تشخیص استفاده می‌شوند. این PCBها ولتاژهای بالا را تنظیم کرده و کیفیت تصویر را تضمین می‌کنند.
   – در سیستم‌های دیجیتال رادیوگرافی، PCBهای با عملکرد بالا وضوح تصویر را بهبود می‌بخشند.

۲. تصویربرداری توموگرافی کامپیوتری (CT)
   – در تجهیزات CT، PCBهای پزشکی کنترل منبع تغذیه ولتاژ بالا و پردازش سیگنال‌ها را انجام می‌دهند.
   – این PCBها همچنین مسئول انتقال سریع داده‌ها به سیستم پردازش تصویر هستند و برای این منظور از طراحی‌های چندلایه و تکنولوژی HDI استفاده می‌کنند.

۳. تصویربرداری با رزونانس مغناطیسی (MRI)
   – در MRI، PCBهای پزشکی سیگنال‌های RF را تولید و دریافت می‌کنند و باید به دقت طراحی شوند تا از تداخل الکترومغناطیسی جلوگیری شود.
   – همچنین این PCBها کنترل جریان‌های کویل گرادیان را بر عهده دارند تا انتخاب برش‌های دقیق و دقت موقعیتی فراهم شود.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#hardware

🌌 چگونه رادار آسمان را می‌بیند: مقطع راداری جت‌های جنگنده

◽آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که هواپیماهایی مانند F-35، F-117 یا B-2 Spirit چگونه می‌توانند از رادار پنهان بمانند؟ همه چیز به مقطع راداری (RCS) هواپیما بستگی دارد که به طور کلی نشان‌دهنده میزان "قابل مشاهده بودن" یک شیء برای رادار است.

◽به عنوان مثال، طراحی زاویه‌دار بدنه این هواپیماها باعث می‌شود تا امواج راداری به طور مؤثری منحرف شوند. همچنین، استفاده از پوشش‌های خاص و مواد کامپوزیتی می‌تواند به کاهش بازتاب کمک کند. در نتیجه، این جت‌ها قادرند در آسمان به طور مخفیانه حرکت کنند و شناسایی آن‌ها برای رادارها بسیار دشوار است.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🆕️ نوآوری‌های درمان سرطان ریه با هوش مصنوعی و پزشکی نوين

◽ در سال ۲۰۲۵ ، در این اپیزود ، مهم‌ترین نوآوری‌های مطرح‌شده در کنگره سرطان ریه اروپا (ELCC) مرور می‌شود.

🔎oncology_association
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#cancer

🆕️ مدل‌های دیفیوژن در پردازش تصویر

◽محققان MIT و گوگل با الگوریتم جدیدی به نام Alchemist توانستند ویژگی‌های مواد مثل زبری، فلزی بودن، رنگ و شفافیت را در تصاویر واقعی تغییر بدهند!

◽این تکنولوژی پتانسیل فوق‌العاده‌ای در حوزه‌های مختلف مثل طراحی، فیلمسازی و حتی پزشکی دارد.

◽نکات برجسته این مدل:
- مدل انتشار تصویر به تصویر برای کنترل پارامترهای تصاویر
- ویرایش‌های روان: زبری، فلزی بودن، شفافیت
- ویرایش‌های دقیق مصنوعی با استفاده از 100 شیء سه‌بعدی
- تعمیم به دنیای واقعی علی‌رغم آموزش مصنوعی

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

💾 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

📈 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

📉 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

📚#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