OLYMPUS Stream圖像分析軟件如今借助人工智能的威力將下一代圖像分割技術引入到工業(yè)顯微鏡檢測中。這款軟件的2.5版本添加了奧林巴斯的TruAI深度學習技術，可使用戶訓練神經(jīng)網(wǎng)絡進行自動圖像分割和顯微圖像中的物體分類，完成一系列的材料檢測。經(jīng)過訓練的網(wǎng)絡可以應用于未來類似應用的分析，以大幅提升工作效率。

準確的圖像分割
圖像分析是許多材料科學、工業(yè)和質量保證應用中的關鍵部分。然而，使用依賴于HSV或RGB色彩空間的傳統(tǒng)閾值處理方法進行圖像分割，可能會遺漏樣品中的關鍵信息或目標。奧林巴斯的TruAI技術可基于深度學習提供更準確的分割，完成具有高度可重現(xiàn)性和穩(wěn)定性的分析。

輕松訓練和管理神經(jīng)網(wǎng)絡
憑借TruAI解決方案，用戶可以輕松地訓練出強大的神經(jīng)網(wǎng)絡。使用方便的界面可使用戶高效地標記圖像，批量運行訓練。網(wǎng)絡可以使用許多輸入通道進行配置，經(jīng)過訓練可以識別多達16個類別，并可導入或導出。該解決方案還提供審核和編輯訓練細節(jié)的選項。

圖像說明：復合材料的相分析是一種使用深度學習技術完成的典型的工業(yè)圖像分析應用。OLYMPUS Stream軟件2.5版本使用深度學習技術進行了圖像分割之后，就可以準確地區(qū)分和探測到不同的相。結合使用軟件中的計測解決方案，用戶可以輕松獲得可重復的定量結果。左圖：蝕刻銅的原始圖像。中圖：使用傳統(tǒng)閾值處理方法完成的圖像分割。右圖：使用深度學習技術完成的圖像分割。

定制的用戶工作流程
該軟件的更新還可使所有用戶獲得奧林巴斯的工作流程定制服務。奧林巴斯設計了可量身定做的OLYMPUS Stream工作流程，解決了用戶特定的應用問題和難題，幫助用戶實現(xiàn)各不相同的目標。

更新到OLYMPUS Stream軟件的2.5版本
擁有OLYMPUS Stream 2.4版本的客戶可以使用其現(xiàn)有的許可證免費將軟件更新至2.5版本。