Ziath喜報人工智能的突破性應用，利用該技術可區分樣本試管架中的空孔與孔位中有條形碼模糊或不清晰的試管。

這項開創性工作是與英國Hertfordshire大學聯合完成的，是定于2021年底推出的下一代Ziath條形碼試管掃描儀開發計劃的一部分。

DataMatrix條形碼在跟蹤、追溯生物和化合物樣本方面起著關鍵作用。這些條形碼通常用激光蝕刻在樣品試管的底部，然后將樣品管存放在支架上。利用條形碼閱讀器掃描支架底部，并一次性解碼所有條形碼，進行試管識別，從而正確判斷哪個位置有試管以及哪個位置是“空孔”。
 
環境照明、背景圖像噪音、條形碼激光蝕刻和材料質量變化都會導致使用傳統機器視覺技術時，出現檢測困難。為了進一步改進樣本跟蹤、追溯性能，下一代試管掃描儀和閱讀器必須能夠真正區分出空孔和放有條形碼模糊或不清晰的試管的位置。

赫特福德大學的Alexander Beasley博士是一位具有機器學習經驗的嵌入式系統設計專家。Beasley博士與Ziath密切合作，利用卷積神經網絡（CNN）技術從基于攝像頭的Ziath條形碼閱讀器中提取圖像的特征。在這個開發項目中，他采用CNN概念，專門將其用于區分DataMatrix條形碼試管架中的空孔和滿孔。

Beasley博士評論道：“我選擇的CNN設計得非常輕，可以快速執行。與之前已有的啟發式方法相比，CNN的執行速度幾乎快了十倍，近乎100%準確。”

Ziath在其大受歡迎的DP5控制軟件的最新版本中加入了新的空孔檢測功能，讓客戶立馬充分享受新技術的好處。

Ziath董事總經理Neil Benn說到：“這只是我們與Alexander和Hertfordshire大學團隊合作的第一個成果。我們希望這個項目能夠徹底改變我們解碼DataMatrix試管的方式，并幫助我們生產下一代更快、更輕、隨處可用的試管架閱讀器。這是一個令人振奮的成果，很快將助力世界各地的科學家，改善樣品跟蹤、追溯效果。”

如需了解有關這一令人振奮的開發項目的更多信息，請聯系Ziath：+44-1223-855021/+1-858-880-6920/ steve.knight@ziath.com。

Ziath成立于2005年，專業開發創新儀器控制及信息管理產品，利用2D datamatrix試管以簡化生命科學組織的自動化流程，廣泛用于學術界、生物技術和制藥行業。