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云端AI拉曼檢測終端:凌晰MR-5S
  • 云端AI拉曼檢測終端:凌晰MR-5S
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貨物所在地:江蘇無錫市

地: 中國

更新時間:2024-09-26 21:00:07

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當“物質檢測"成為諸多應用場景的必需后,人們迫切需要一種方法來高效地解決問題。
拉曼光譜,作為一種“無損、高速、穩定"的檢測技術,被市場推崇,并應用于緝毒、fan kong、安檢、生物醫藥、化工、食品安全等多個領域。
近年來的國內市場,手持拉曼檢測終端銷量飛速增長,由2016年的不足1000臺,到現在的近萬臺。預計,2019年,這一數字仍將翻倍。

云端AI拉曼檢測終端:凌晰MR-5S

 

當“物質檢測”成為諸多應用場景的必需后,人們迫切需要一種方法來高效地解決問題。

拉曼光譜,作為一種“無損、高速、穩定”的檢測技術,被市場推崇,并應用于緝毒、安檢、生物醫藥、化工、食品安全等多個領域。

近年來的國內市場,手持拉曼檢測終端銷量飛速增長,由2016年的不足1000臺,到現在的近萬臺。預計,2019年,這一數字仍將翻倍。

巨大的市場需求,使得越來越多的國內外儀器廠商紛紛入局,終端產品層出不窮。但數量上的大幅增長,卻未帶來使用體驗上的同步提升。多存在體積大、不易攜帶,識別時間過長,檢測物質有限等問題,如在經歷“du品現場快檢”這樣的場景時,效率上就會稍顯不足。而且產品差異化僅僅體現在數據庫的大小,檢測分辨率高低等等細節技術參數,卻沒有從量變到質變的產品,這是拉曼檢測終端行業近幾年的寫照。

隨著應用場景增多,市場對拉曼檢測的技術與設備要求越來越高,以致供需雙方存在較大的缺口。作為探索前沿技術的*,達闥科技正是嗅到了這一點,并于2018年初推出了世界款云端AI拉曼物質檢測終端——凌晰MR-5S,該產品結合了達闥科技的云端智能和深度學習技術,在多方面取得突破,實現了質變,為拉曼檢測市場注入了新鮮血液。

凌晰MR-5S采用了自研*性的設計,大幅提升了光學收集效率,提高信噪比,并自行開發云端深度學習識別算法,使分析時長縮減1s,遠小于行業平均水平的10-20s,檢測效率巨幅提升。此外,僅僅410g的重量,與智能手機相仿的投影面積和操作方式,也使得凌晰MR-5S更加便攜,易用。

同時,為了從多方面補足市場現有產品的短板,凌晰MR-5S在小巧的機身內部,還藏著更大的“學問”。

 

采用云端檢測架構,破除識別局限,速度、精度全面提升

基于達闥科技強大的技術實力,凌晰MR-5S采用了*性的云端檢測架構,結合深度學習算法和大數據分析的優勢,可更快速更準確地檢測物質,并可以方便的實現以前無法實現的場景。

GPS定位上傳功能的加入,使設備在識別物質的同時還能準確記錄地點信息,使分析和統計工作變得易如反掌。

對于終端與服務器間的網絡數據傳輸也同樣不簡單。

為了保證數據的安全,用戶隱私,高效傳輸,凌晰MR-5S采用了VBN高速網路,通過該網絡,可將分析檢測的時長降低,同時,避免檢測數據在上傳云端過程中被竊取。

除去網絡方面,凌晰MR-5S在本地終端方面的安全也是不敢馬虎,盡管設備處于隨時工作狀態,卻仍能保證數據的安全。這要得益于“雙域隔離”的重重安全防護,個人域是旗艦終端,檢測域則是專業儀器。

而隨著對它探索的深入,它還能給你更多驚喜。

 

云端數據互聯互通,建庫、同步輕松搞定

作為云端檢測的基礎,數據庫的重要性不言而喻,而以云端計算見長的達闥科技在數據庫技術領域同樣是*。

凌晰MR-5S支持本地與云端的基礎庫、擴展庫和用戶自建庫,即云端與本地數據通過云檢測平臺互聯互通,實現數據的同步管理,自動更新。其中,云端基礎庫、云端個人自建庫登錄聯網即可用,企業自建庫則是為私有部署準備的。對于無網絡的情況,本地端數據庫依然可用,足以應對各種使用環境。

這使得個人用戶與企業用戶,在使用終端進行檢測的時候,云端數據庫不斷更新,無形地豐富了云端的數據內容,為檢測物質種類的增加與準確度提升提供了可能性。

得益于云端檢測平臺,數據庫可以實時擴充。

另外云端架構也帶來了數據同步的便捷。所有連接云端進行檢測的設備也可以實時的提升可檢測物質的種類。而在執行小組檢測任務時,對于發現的位置物質也可以實時添加到擴展庫并瞬時完成組內同步,大幅提升使用效率。

 

深度學習平臺+海量數據存儲=款云端AI拉曼檢測終端

當檢測的速度、精度、使用便利度都得以保證后,還可以做什么呢?

凌晰MR-5S有了新的思考——混合物及成分比例識別!

在云端檢測的架構保證安全的基礎上,依托云端強大的計算分析能力,凌晰MR-5S可對被檢測物質進行急速匹配,快速識別混合物,獲取成分比例,并通過深度學習算法,將精度控制在10%以內。

研發團隊表示,之所以能做到世界first家可識別混合物成分比例的廠家,主要是投入了大量人力物力*自研了強大的匹配算法。沒有的算法,正確的識別物質都是問題,就更別說識別出比例了。

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