服務領域涵蓋智慧醫療、食品安全與基礎建設巡檢。以下均為實際完成的辨識系統開發案例,點擊圖片可放大檢視辨識結果。相同技術路徑可客製應用於貴單位的產線、醫療院所、園區或設施。
辨識紅血球、白血球與血小板的空間分布,自動計數取代人工肉眼判讀,大幅縮短檢驗時間,並快速篩檢形狀異常細胞、輔助醫師診斷。
用語義分割模型把超音波影像中的腫瘤區域與背景組織分離,精確提取邊界、計算腫瘤面積與長寬比,為臨床病理評估提供量化數據。
針對 CT/MRI 影像自動分割皮下脂肪、內臟脂肪與骨骼肌,計算骨骼肌質量指數(SMI)作為肌少症判定關鍵指標,可監測復健與運動成效 — 完整分析系統開發。
無須事先標記所有異物類型,就能在小魚乾生產線偵測塑膠片、線條、金屬等異物 — 克服堆疊、顏色不均的複雜背景,未見過的異物也抓得到。
結合無人機與岸際監控鏡頭,自動辨識碰墊裂痕、變形與附件缺失並分級標註,在碰墊喪失緩衝功能前主動預警 — 取代高風險的人工巡檢。
同步分析可見光與紅外線熱顯像:準確定位變電箱組件位置,即時捕捉過熱點與異常溫差,提前發現故障徵兆。
不同場域的技術難點不同,採用的技術路徑亦有差異。下表為上述案例的對照,需求訪談時將據此評估合適方案。
| 實作專案 | 技術路徑 | 核心挑戰 | 應用場域 |
|---|---|---|---|
| 血液抹片細胞計數 | Object Detection(YOLO) | 細胞重疊辨識 | 檢驗實驗室 |
| 乳癌分割 / 肌肉量評估 | Segmentation(U-Net) | 邊界模糊與解析度 | 智慧醫院 |
| 小魚乾異物偵測 | AnomalyCLIP(Zero-shot) | 未見樣本泛化 | 食品加工廠 |
| 港邊碰墊 / 變電箱 | Edge AI & 多模態融合 | 環境光照與熱融合 | 港口 / 能源設施 |
除上述實作案例外,以下領域亦在承接範圍。若貴單位持有影像資料並有自動化判讀需求,歡迎洽詢。
了解你的場景與痛點,評估資料狀況與辨識可行性。初步諮詢免費。
可搭配無人機或現場鏡頭採集影像,建立標註資料集 — 資料不足也有 Zero-shot 方案。
依場景選擇 YOLO、U-Net、AnomalyCLIP 等技術路徑,以實測數據驗收。
邊緣裝置或雲端部署、API 串接,並可培訓貴單位人員自行維運。
