🖥️
Röntgen görüntü işleme yazılımı (dual energy)
Röntgen görüntülerinin çok enerjili malzeme ayrımı ile
alınması ve işlenmesi için yazılım. Dedektör kalibrasyonu, dinamik aralık
sıkıştırma, filtreleme, organik, inorganik ve metallerin renk kodlaması,
gerçek zamanlı görselleştirme. Aynı ilke, atık, cevher ve hurdanın
röntgenle ayıklanmasının (XRT) da temelidir.
Şunlar için uygundur: introskoplar ve güvenlik denetimi
sistemleri, atık ve cevherin röntgenle ayıklanması (XRT), endüstriyel röntgen
kontrolü.
Görüntü işleme hakkında →
⚙️
Kontrolörler ve kontrol elektroniği
Röntgen sistemleri için — öncelikle konveyör tipi introskoplar için —
kontrolör geliştirme. Röntgen jeneratörlerinin, konveyör motorunun,
kilitlemelerin ve güvenlik sensörlerinin yönetimi. Donanım, gömülü yazılım ve
kendi yazılımınıza entegrasyon için çapraz platform SDK.
Şunlar için uygundur: yeni geliştirmeler ve mevcut ekipmanın
modernizasyonu.
Kontrolörler hakkında →
🔌
Röntgen çizgisel dedektörlerinin entegrasyonu
Endüstriyel çizgisel dedektörlerin yazılımınıza ve projenize bağlanması.
Detection Technology dedektörleriyle geniş pratik deneyim:
ağ üzerinden veri alımı, tarama senkronizasyonu, on-board / off-board
kalibrasyon, çok enerjili modların desteği.
Şunlar için uygundur: yeni dedektör kısmının entegrasyonu
veya mevcut sistemde dedektörlerin değiştirilmesi.
Entegrasyon hakkında →
♻️
Röntgenle malzeme ayıklama (XRT)
X-ışını geçirgenliği (X-Ray Transmission) yöntemiyle otomatik
ayıklama için yazılım ve algoritma geliştirme: malzemenin yoğunluğa ve
etkin atom numarasına göre gerçek zamanlı sınıflandırılması ve eleme
mekanizmalarının (pnömatik valfler) yönetimi.
Şunlar için uygundur: atık (çöp) ve geri dönüşüm
malzemesinin, cevher ve minerallerin, hurda ve metallerin ayıklanması,
endüstriyel eleme.
Ayıklama (XRT) hakkında →
🧠
Otomatik tespit ve nesne tanıma (AI)
Röntgen görüntülerinde yapay zekâ ile otomatik tespit ve tanıma:
introskoplarda silah ve yasak madde tespiti, gıdada yabancı cisim kontrolü,
NDT kusur tespiti. Klasik görüntü işleme ile derin öğrenmenin birleşimi.
Otomatik tespit ve AI hakkında →