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Smart Spectrometer APK

Neueste Version 1.0 für Windows
Aktualisiert 22. August 2020

Information

Version 1.0 (#1)

Aktualisiert 22. August 2020

APK-Dateigröße 3.2 MB

Erforderliche Android-Version Android 2.1+ (Eclair)

Angeboten von CORTEX

Kategorie Kostenlose Tools

Anwendung id appinventor.ai_igodproduction.Smart_Spectroscope

Hinweise des Entwicklers Trainieren Sie ein neuronales Netzwerk auf dem Gerät, um spektrale Signaturen im sichtbaren Licht zu erkennen

Screenshot

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Neue Funktionen

Was ist neu in Smart Spectrometer 1.0

Initial release.

Beschreibung

Machen Sie ein Foto, um die App zu verwenden. Sobald das Bild in die App geladen wurde, klicken Sie auf einen Bereich des Bildes, um eine Spektralprobe zu erhalten, die aus dem durch das grüne Feld 10x10 definierten Bereich entnommen wird. Um das neuronale Netzwerk zu trainieren, geben Sie eine Bezeichnung ein und drücken Sie "Lernen". Drücken Sie im Verlauf des Trainings regelmäßig auf "Erkennen", um festzustellen, ob weitere Proben eingegeben werden müssen. Sobald das Netzwerk trainiert wurde, kehrt das Programm entweder zu den drei nächstgelegenen Stichproben zurück oder zeigt an, dass keine Übereinstimmungen gefunden wurden. Nach ausreichendem Training kann die App als Hilfe bei der Identifizierung von Mineralien und chemischen Proben verwendet werden.

Hintergrundinformationen: Die App verwendet einen RGB-zu-Farbton-Algorithmus, um jeweils 100 Pixel abzutasten. Der Spektrograph zeigt an, ob die angegebenen Wellenlängen des Lichts im Probenbereich erfasst wurden oder nicht. Das neuronale Netzwerk basiert auf One-Shot-Lern- und Kaskadentypologien und besteht aus 3 Schichten binärer Neuronen mit Max-n-Aktivierungen. Wenn der Benutzer mehr Samples eingibt, wächst das Netzwerk, um sich an diese anzupassen.

Zukünftige Aktualisierungen sind geplant, um den Kauf von vorgefertigten Datenbanken zur Erkennung verschiedener Mineralien zu ermöglichen.

Bewertungen und Rezensionen

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(*) ist erforderlich

Frühere Versionen

Smart Spectrometer 1.0 APK für Windows (#1, 3.2 MB)