DataMatrix条形码在空孔检测中的应用

Ziath喜报人工智能的突破性应用，利用该技术可区分样本试管架中的空孔与孔位中有条形码模糊或不清晰的试管。

这项开创性工作是与英国Hertfordshire大学联合完成的，是定于2021年底推出的下一代Ziath条形码试管扫描仪开发计划的一部分。

DataMatrix条形码在跟踪、追溯生物和化合物样本方面起着关键作用。这些条形码通常用激光蚀刻在样品试管的底部，然后将样品管存放在支架上。利用条形码阅读器扫描支架底部，并一次性解码所有条形码，进行试管识别，从而正确判断哪个位置有试管以及哪个位置是“空孔”。
 
环境照明、背景图像噪音、条形码激光蚀刻和材料质量变化都会导致使用传统机器视觉技术时，出现检测困难。为了进一步改进样本跟踪、追溯性能，下一代试管扫描仪和阅读器必须能够真正区分出空孔和放有条形码模糊或不清晰的试管的位置。

赫特福德大学的Alexander Beasley博士是一位具有机器学习经验的嵌入式系统设计专家。Beasley博士与Ziath密切合作，利用卷积神经网络（CNN）技术从基于摄像头的Ziath条形码阅读器中提取图像的特征。在这个开发项目中，他采用CNN概念，专门将其用于区分DataMatrix条形码试管架中的空孔和满孔。

Beasley博士评论道：“我选择的CNN设计得非常轻，可以快速执行。与之前已有的启发式方法相比，CNN的执行速度几乎快了十倍，近乎100%准确。”

Ziath在其大受欢迎的DP5控制软件的最新版本中加入了新的空孔检测功能，让客户立马充分享受新技术的好处。

Ziath董事总经理Neil Benn说到：“这只是我们与Alexander和Hertfordshire大学团队合作的第一个成果。我们希望这个项目能够彻底改变我们解码DataMatrix试管的方式，并帮助我们生产下一代更快、更轻、随处可用的试管架阅读器。这是一个令人振奋的成果，很快将助力世界各地的科学家，改善样品跟踪、追溯效果。”

如需了解有关这一令人振奋的开发项目的更多信息，请联系Ziath：+44-1223-855021/+1-858-880-6920/ steve.knight@ziath.com。

Ziath成立于2005年，专业开发创新仪器控制及信息管理产品，利用2D datamatrix试管以简化生命科学组织的自动化流程，广泛用于学术界、生物技术和制药行业。