Teledyne DALSA Astrocyte™ 是一款零编码 AI 工具，支持通过用户图像快速训练并部署机器视觉模型，适用于异常检测、分类、目标检测和分割等任务。模型可视化后可导出至 Sapera™ Processing 和 Sherlock™ 平台使用。

应用实例

· Astrocyte在回收行业的应用

塑料颗粒（如饮料瓶的塑料）在被重新用于新塑料产品之前，需经过多个步骤的回收和检查过程。

Astrocyte用于定位和分类超过30种材料类型，具有高精度，确保高质量材料中的污染物含量低于10ppm。

· Astrocyte提升医学影像质量和效率

X射线探测器上的纤维细小且分布随机，这使得传统方法或人工处理面临挑战且耗时。

通过使用Astrocyte，X射线解决方案团队能够迅速识别所有缺陷，甚至超过了操作员的表现。

· Astrocyte提升食品检测中的缺陷检测能力

Teledyne DALSA的Sherlock AI视觉软件和Astrocyte AI训练工具，结合Teledyne DALSA的Genie Nano和Linea相机系统所拍摄的图像，共同提供高分辨率成像和实时分析，成功实现了面条检查中的精确缺陷检测。

· 螺纹检查

对好坏螺丝头的分类。在螺纹上发现微小缺陷，并将其分类为不良样本。Astrocyte可以在反射表面的高分辨率图像中检测到微小缺陷。只需要几十个样本即可训练出准确度较高的模型。分类用于有好坏样本可用的情况，而异常检测则用于只有好样本的情况。

· 木材结疤的定位与识别

定位和分类木板中各种类型的结疤。Astrocyte能够稳健地定位并分类高分辨率（2800×1024）图像中宽度为10像素的小结疤，并通过平铺机制保持原始分辨率。

· 金属板表面检查

检测并分割金属板表面上的各种缺陷（如划痕和指纹）。Astrocyte提供像素级别的输出结果。在分割输出中使用斑点工具可以对缺陷形状进行分析。

深度学习架构 

Astrocyte支持以下深度学习架构：

· 分类

描述：集定位和分类于一身。物体检测能够在图像中找到物体的位置和方向，并进行分类。

典型应用：用于物体位置和方向至关重要的应用。例如，它可用于提供工业检测中缺陷的位置和类别。

· 目标物检测

描述：集定位和分类于一身。物体检测能够在图像中找到物体的位置和方向，并进行分类。

典型应用：用于物体位置和方向至关重要的应用。例如，它可用于提供工业检测中缺陷的位置和类别。

· 异常检测

描述：二元分类（好/坏），仅基于“好”图像样本进行训练。

典型应用：用于缺陷检测，只需识别缺陷存在与否（无需对缺陷进行分类）。在大量“好”图像和少量“坏”图像可用的情况下，特别适用于不平衡的数据集。无需手动进行图形注释，非常适用于大规模数据集。

· 分割

描述：像素级分类器。分割将每个图像的像素与一个类别进行关联。相同类别的关联像素在图像中创建可识别的区域。

典型应用 ：用于需要对象大小和/或形状的应用。例如，它可用于提供工业检测中缺陷的位置、类别和形状。