Deep-Learnig Zellklassifizierung

Stammzellkulturen werden automatisiert in fünf verschiedene Klassen eingeteilt: Zellkolonie (grau), Differenzierte Zellen (rot), Tote Zellen (lila, Zellen in 3D-Struktur (blau), Hintergrund (schwarz)

Automatisierte Erkennung von iPS Zellkolonien

iPS Zellkolonien werden automatisch in Form und Lage erkannt. Der Mittelpunkt der Kolonie wird erfasst.

Automatisierte Bildverarbeitung

Individualisierte Auswertung optischer Aufnahmen auf markante Eigenschaften

Die Bildverarbeitung ist ein essentieller Teil der optischen Messtechnik, denn bei jedem auf Kameratechnik basierenden Messsystem müssen Bilder nicht nur aufgenommen, sondern auch ausgewertet werden.

Das Fraunhofer IPT erforscht und entwickelt deshalb neue Auswertungsmethoden der Bildverarbeitung für messtechnische Aufgaben. Dazu gehören klassische Ansätze wie Objekterkennung ebenso wie das dimensionale Messen und die Fehlerklassifikation, aber auch aktuelle Ansätze, die auf Deep-Learning-Methoden basieren.

In automatisierten Anlagen zur Zellkultivierungist es beispielsweise erforderlich, große Mikroskop-Bilder von Stammzellen aufzunehmen, um Kennzahlen der Zellkultur, wie Konfluenz, Lage und Größe einzelner Kolonien zu berechnen. Das Ergebnis der Klassifizierung, das durch Ansätze der künstlichen Intelligenz gewonnen wird, ist nicht nur genauer und robuster gegen äußere Einflüsse, sondern auch deutlich schneller verfügbar, und ermöglicht damit eine effiziente Prozessregelung.

Zur Qualitätskontrolle technischer Bauteile können Bildverarbeitungsalgorithmen Fehler wie Form- und Lageabweichung aufdecken und bewerten. Das Fraunhofer IPT entwickelt für solche automatisierten Fertigungsprozesse individuelle Algorithmen und integriert diese in bestehende bildgebende und verarbeitende Systeme.

Unser Leistungsangebot

  • Konzeption und Entwicklung von Prüfsoftware auf Basis von Deep-Learning-Algorithmen
  • Entwicklung von Algorithmen zur Qualitätsicherung
  • Entwicklung von Bildverarbeitung zur Prozesssteuerung
  • Integration in Anlagen und Fertigungsprozesse

Anwendungen

Zellbiologie

Algorithmen auf der Basis von Methoden des Deep Learning erlauben eine Klassifizierung von Zellkulturen in der automatisierten Produktion hinsichtlich Konfluenz, Lage und Größe sowie die Auswertung des Wachstumsprozesses für Entscheidungen zur weiteren Verwertung.

Messtechnik

Neben Standardmethoden wie dem dimensionalen Messen und Erkennen von Oberflächenfehlern, Defektstellen sowie Lage, Form oder Kurzschlüssen entwickeln wir auch individuelle Auswertungsmethoden auf Basis von künstlicher Intelligenz und integrieren diese in Produktionsanlagen.

Tomographische
Messungen

Tomographische Messungen wie die optische Kohärenztomographie ermöglichen die Bildauswertung für die Prozesssteuerung in Fertigungsprozessen vom Kunststoffschweißen bis hin zu biologischen Laborprozessen.

Projekte

StemCellFactory

In der StemCellFactory übernimmt ein neuronales Netz die schnelle Klassifizierung von Stammzellen.

Keramikprüfstand

Durch Bildverarbeitung werden Fehlstellen in durchsichtigen Bauteilen detektiert, ausgemessen und ausgewertet.

High-Speed-Mikroskopie

Sehr große, homogen ausgeleuchtete Bilder werden aus vielen Einzelaufnahmen zusammengesetzt und  durch echtzeitfähiges Stitching in Kombination mit Shading-Korrekturen und Histogrammspreizungen ermöglicht.