Как стать автором
Обновить
69
30.8

Пользователь

Отправить сообщение

Рентгеновская и механическая части производства российской компании ЭЛТЕХ-Мед, вся вычислительная часть (реконструкция, коррекция, сегментация и визуализация) - Smart Engines.

Основные параметры: 
Диапазон тока: 0.05-0.15 мкА
Диапазон напряжений: 35-130 кВ
Размер пикселя детектора: 140х140 мкм
Предельное разрешение: ~30-35мкм

Характерные размеры загрузочной камеры на картинке.

Исследование драгоценных камней проводилось в рамках научной работы. Пока мы не планируем делать бизнес на проверках, наш бизнес – это софт. Чтобы делать такие исследования необходимы рентгеновская часть и софт, с вопросами по их покупке пишите нам через форму на сайте https://smartengines.ru/smart-tomo-engine/.

Добрый день!

Ничего не знаем насчет всех остальных, но мы умеем и делаем)

Положив в КТ, мы узнаем, что внутри.

Когда речь идет о распознавании выполненных по стандарту QR в хороших условиях распознавания - тут вы правы. Более того, даже десятки бесплатных библиотек, написанных студентами старших курсов, справятся с такой задачей.

Но когда речь о живых кейсах, включающих отклонения от стандартов, плохие условия освещенности, существенные повреждения баркода, наличие глубокой проективности и т.д. - требуется полноценное промышленное решение, которое не зависит от платформы.

Спасибо! Благодарим за интерес к нашим технологиям.

Дорогие друзья! 19 января заканчивается марафон новогодних праздников. Поэтому еще три дня очень ждем ваши комментарии, после чего выберем победителя и направим ему наш календарик! 

Добрый вечер!

Алгоритмы сами по себе не накладывают ограничений, все зависит от системы технического зрения, которую вы будете использовать. Параметры оптики и матрицы, расстояние от объекта — все это будет влиять, более того, для таких точностей будет влиять еще и стабильность их характеристик.

Будем рады быть полезными, за деталями — уже в 2024 году) С наступающими праздниками!

Добрый день!

Национальные патенты РФ не признаются в США. Поэтому мы и патентуем наши разработки как в России, так и в США.

С наступающим Новым годом!

Добрый день!

Речь идет о QR-кодах, использующихся для платежей, 7 поколения и позже

После публикации в открытом доступе CuneiForm и Tesseract OCR вопрос полнотекстового офлайн распознавания для бытовых нужд фактически стал закрытым. Эти движки встроены в десятки прикладных инструментов для ПК, позволяющих решить возникающие мелкие бытовые задачи, сведя на "нет" необходимость в коммерческом софте.

Другой вопрос - промышленное распознавание документов, где и постановка задачи отличается, и требования к ПО совершенно другие, и программные решения полноценно отечественные (читай - наши).

Добрый день, благодарим за интерес к публикации!

У нас используется наша собственная OCR, которая поддерживает 103 языка и работает в том числе на мобильных телефонах.

Спасибо за ваш интерес!

Да, действительно, подобные вопросы часто возникают в задачах подсчета статистик в скользящем окне. И, как вы верно отметили, абсолютные центральные моменты почти никогда не нужны, видимо поэтому мы не смогли найти где-то описанного ранее алгоритма :)

В случае обработки в скользящем окне упомянутый вами двухпроходный алгоритм, скорее всего, действительно более практичен: он будет и более стабилен вычислительно, да и трудоемкость отходит по важности на второе место (т.к. зависит она от размера окна а не от размера постоянно растущей выборки). В нашем же случае мы скорее ориентировались на случай с растущими выборками и нас больше всего интересовала трудоемкость обновления (больше, чем вычислительная стабильность).

Кстати, по поводу вычислительной стабильности, работа 2016-го года, на которую мы ссылаемся в тексте (https://link.springer.com/article/10.1007/s00180-015-0637-z) о быстром обновлении центральных моментов (не абсолютных) почти целиком посвящена проблемам накопления ошибки вычислений с плавающей точкой. Этот вопрос там хорошо и подробно рассмотрен, рекомендуем.

Приветствуем!

Разумеется, существует множество как платного, так и бесплатного ПО для 3D визуализации.

Для реконструкции и визуализации 3D изображений мы пользуемся собственным софтом STE, но он, конечно, платный (вот статья про него). Немного результатов наших визуализаций можно найти тут, тут и тут

Из бесплатных можем порекомендовать: ImageJ (Используется учёными для численного анализа изображений).

Оценка точности результатов при использовании нейросетевых моделей - это важная задача, над решением которой мы в SE работаем, говоря об Ответственном искусственном интеллекте.

Спасибо за комментарий. Наша позиция - не равняться на конкурентов, а просто делать хорошо. Кстати, про ABBYY: здоровья ушедшим...

Добрый день!

У нас больше 150 статей на Хабре, где мы делимся не только историями удачного применения технологий распознавания документов, но и рассказываем про особенности наших продуктов, про уникальные алгоритмы, которые используются под капотом, про производительные аспекты решений на разных вычислительных платформах (включая отечественные Эльбрусы).

Приглашаем Вас читать наш Хабр!

Наш софт защищает как от мамкиных переклейщиков, так и от пациентов посерьезнее)

Мы постоянно развиваем наше ПО и регулярно предоставляем клиентам новые версии. Только так можно успешно работать в условиях вечного соревнования между мошенниками и защитниками.

1
23 ...

Информация

В рейтинге
Не участвует
Работает в
Зарегистрирован
Активность