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개요
직관적인 작동. 원활한 워크플로.
Olympus cellSens 플랫폼으로 고유의 사용자가 선호하는 작업 흐름에 개별 맞춤 및 직관적인 이미징 경험을 생성합니다. cellSens는 디스플레이 및 아이콘과
툴바의 배치에 대한 전체 제어를 제공하며, 바탕 화면을 단순하게 하고 생산성을 향상합니다.
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cellSens Packages |
cellSens EntrycellSens Entry는 간단한 이미지 획득에 필요한 모든 도구를 제공하므로, 디지털 이미지 획득 및 문서화 프로세스로 전환하려는 연구원에게 적합한 수단입니다. |
*일부 지역에서는 cellSens Entry를 사용할 수 없습니다. |
cellSens Standard올림푸스 cellSens Standard 소프트웨어 버전은 cellSens Entry 패키지를 기반으로하여 고급 이미지 캡처 프로세스 (예 : 시간 경과(Time Lapse)) 및 전동 및 인코딩 된 현미경 구성 요소 제어를 통해 단일 이미지 이상의 획득을 수행합니다. |
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cellSens Dimension올림푸스 cellSens 제품군 중 가장 다재 다능한 제품은 완전히 자동화 된 이미지 수집, 강력한 분석 도구 등을 갖춘 cellSens Dimension입니다. |
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5D Experiment Acquisition사용자 친화적인 방법으로 데이터 수집을 시각화 할 수 있는 GEM (Graphic Experiment Manager) 및 Well Navigator와 같은 도구를 사용하여 5 차원에서 이미지를 획득 하세요. |
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Image Processing and SharingTruSight deconvolution 및 기타 이미지 처리 기술을 사용하여 이미지의 실제 데이터를 보여줍니다. Conference Mode를 사용하여 다른 사람들과 쉽게 결과를 공유하거나 미리 구성된 보고서로 데이터를 끌어다 놓습니다. |
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Powerful Analysis Tools신뢰할 수있는 실험 결과를 얻기 위해 이미지에서 동적으로 작업하여 가장 많은 데이터를 추출합니다. Macro Manager를 사용하면 이미지 분석 및 저장을 통해 전체 워크 플로우를 자동화 할 수 있습니다. |
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Customizable User Interface이미지 수집 및 분석을 위해 권장 레이아웃을 선택하거나 My Function 도구 세트를 사용하여 직접 레이아웃을 만들 수 있습니다. |
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도움이 필요하십니까? |
cellSens는 임상 진단용이 아닙니다. |
사양
cellSens 기능 및 옵션 솔루션 |
Dimension | Standard | Entry | |||
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레이아웃 | 사용자 경험 맞춤 설정 | ✓ | ✓ | ✓ | |
보기 | 여러 이미지 중첩 | ✓ | ✓ | - | |
이미지를 나란히 비교하기 위한 문서 그룹 | ✓ | ✓ | ✓ | ||
동영상 재생 | ✓ | ✓ | ✓ | ||
타일 보기(단일 데이터 세트 내 여러 이미지를 나란히 표시) | ✓ | ✓ | ✓ | ||
3D 또는 타임랩스 데이터 세트의 직교면 보기를 위한 슬라이스 보기 | ✓ | - | - | ||
3D 및 4D 데이터 세트의 등위면 및 용적 측정 렌더링을 위한 복셀(Voxel) 보기 | ✓ | - | - | ||
이미지 인식 | 스냅사진/동영상 획득 | ✓ | ✓ | ✓ | |
지정 간격으로 타임랩스 | ✓ | ✓ | - | ||
자동 다파장 | ✓ | ✓ | - | ||
Z 스택 | ✓ | - | - | ||
다차원(XYZT 및 파장) | ✓ | - | - | ||
그래픽 실험 관리자 | ✓ | - | - | ||
수동 파노라마 이미징(인스턴트 MIA 및 수동 MIA) | ✓ | 수동 프로세스 | 수동 프로세스 | ||
멀티포지션 관찰 및 스테이지 탐색기 | 멀티포지션 | 멀티포지션 | - | ||
자동 파노라마 이미징(자동 MIA, 전동 스테이지 필요) | 멀티포지션 | 멀티포지션 | - | ||
EFI 이미지 즉시 생성(수동 또는 전동 Z) | ✓ | 수동 프로세스 | 수동 프로세스 | ||
동시 멀티컬러 이미징(두 개의 동일한 카메라** 또는 이미지 분할기 필요) | ✓ | - | - | ||
라이브 디블러링 | ✓ | - | - | ||
하이 다이내믹 레인지 이미징(HDRI) | ✓ | - | - | ||
자동 보정환(ACC) | ✓ | ✓ | - | ||
멀티웰 플레이트 인식 | 웰 플레이트 탐색기 및 멀티포지션 | - | - | ||
이미지 프로세싱 | 기하학/결합/필터 처리 | ✓ | ✓ | - | |
형광 불혼합 | ✓ | - | - | ||
명시야 불혼합 | 계수 및 측정 | - | - | ||
디블러링(없음/최근접, Wiener 필터) | ✓ | - | - | ||
카이모그래프(Kymograph) | ✓ | - | - | ||
2D 디콘볼루션 | ✓ | - | - | ||
3D 디콘볼루션(GPU 처리 포함 제한된 반복 디콘볼루션) | CI 디콘볼루션 | - | - | ||
이미지 분석 | 위상 분석 | ✓ | - | - | |
개체 측정 및 분류 | 계수 및 측정 | 계수 및 측정 | - | ||
대화형 2D 측정 | ✓ | ✓ | ✓* | ||
시간/z에 대한 명암 그래프 | ✓ | - | - | ||
공동 위치결정 | ✓ | - | - | ||
개체 계수(수동) | ✓ | ✓ | - | ||
개체 추적 | 추적과 계수 및 측정 | - | - | ||
온라인 비율 및 동역학 | 비율/FRET | - | - | ||
비율 분석(오프라인) | ✓ | - | - | ||
FRET 분석 | 비율/FRET 또는 생명 과학 분석 | - | - | ||
FRAP 분석 | 사진 보정 또는 생명과학 분석 | - | - | ||
세포 계수 및 포화도 측정 | ✓ | 포화도 검사기 | - | ||
딥러닝(TruAI) | 신경망 훈련 | 딥러닝(TruAI) | 딥러닝(TruAI) | - | |
훈련된 신경망을 사용한 추론(오프라인/온라인) | 딥러닝(TruAI) 또는 계수 및 측정 | 딥러닝(TruAI) 또는 계수 및 측정 | - | ||
문서화 및 공동 작업 | 자동으로 MS Word 보고서 작성 | ✓ | - | - | |
데이터베이스 이미지와 현미경을 위한 데이터 관리 솔루션 | 데이터베이스 코어 | 데이터베이스 코어 | - | ||
데이터베이스 열기 및 데이터베이스에서 기록/문서 불러오기 | 데이터베이스 클라이언트 | 데이터베이스 클라이언트 | 데이터베이스 클라이언트 | ||
원격 | 원격 라이브 이미지 보기 | NetCam | NetCam | - |
*3점 각도, 4점 각도, 임의의 선, 닫힌 다각형, 폴리라인 및 수직선만 해당. 대화형 2D 측정 옵션은 다른 측정 도구를 추가할 때 필요하고 Excel
스프레드시트로 내보낼 수 있습니다.
** 지원 카메라: iXon Ultra 897, Zyla 5.5(USB 3.0), Zyla 4.2(USB 3.0/CamLink), Neo, iXon Ultra 888, ImagEM X2, ORCA-Flash 4.0(V2/V3), Prime 95B, Prime BSI, Prime BSI Express, Sona4.2B-11, ORCA Fusion, ORCS-Fusion BT, ORCA-QUEST. |
Dimension | Standard | |||
---|---|---|---|---|
레이아웃 | 사용자 경험 맞춤 설정 | ✓ | ✓ | |
현미경 제어 | 현미경 제어 | ✓ | ✓ | |
보기 | 3D 또는 타임랩스 데이터 세트의 직교면 보기를 위한 슬라이스 보기 | ✓ | - | |
3D 및 4D 데이터 세트의 등위면 및 용적 측정 렌더링을 위한 복셀(Voxel) 보기 | ✓ | - | ||
이미지 인식 | 자동 다파장 | ✓ | ✓ | |
Z 스택 | ✓ | - | ||
다차원(XYZT 및 파장) | ✓ | - | ||
EFI 이미지 즉시 생성(수동 또는 전동 Z) | ✓ | 수동 프로세스 | ||
자동 파노라마 이미징(자동 MIA, 전동 스테이지 필요) | 멀티포지션 | 멀티포지션 | ||
수동 파노라마 이미징(인스턴트 MIA 및 수동 MIA) | ✓ | 수동 프로세스 | ||
동시 멀티컬러 이미징(두 개의 동일한 카메라 또는 이미지 분할기 필요)*1 | ✓ | - | ||
라이브 디블러링 | ✓ | - | ||
하이 다이내믹 레인지 이미징(HDR) | ✓ | - | ||
자동 보정환(ACC) | ✓ | ✓ | ||
멀티웰 플레이트 인식 | 웰 플레이트 탐색기 및 멀티포지션 | - | ||
이미지 프로세싱 | MIA | ✓ | ✓ | |
기하학/결합/필터 처리 | ✓ | ✓ | ||
형태 필터 | 계수 및 측정 | 계수 및 측정 | ||
형광 불혼합 | ✓ | - | ||
명시야 불혼합 | 계수 및 측정 | - | ||
카이모그래프(Kymograph) | ✓ | - | ||
2D 디콘볼루션 | ✓ | - | ||
3D 디콘볼루션(제한된 반복 디콘볼루션) | CI 디콘볼루션 | - | ||
이미지 분석 | 대화형 2D 측정 | ✓ | ✓ | |
개체 계수(수동) | ✓ | ✓ | ||
공동 위치결정 | ✓ | - | ||
개체 측정 및 분류 | 계수 및 측정 | 계수 및 측정 | ||
개체 추적 | 추적과 계수 및 측정 | - | ||
온라인 비율 및 동역학 | 비율/FRET | - | ||
비율 분석(오프라인) | ✓ | - | ||
FRET 분석 | 비율/FRET 또는 생명 과학 분석 | - | ||
FRAP 분석 | 생명 과학 분석 | - | ||
세포 계수 및 포화도 측정 | ✓ | 포화도 검사기 | ||
딥러닝(TruAI) | 신경망 훈련 | 딥러닝(TruAI) | 딥러닝(TruAI) | |
훈련된 신경망을 사용한 추론(오프라인/온라인) | 딥러닝(TruAI) 또는 계수 및 측정 | 딥러닝(TruAI) 또는 계수 및 측정 | ||
보고서 | 보고서 기능(Microsoft Word 필요) | ✓ | - | |
문서화 및 공동 작업 | 데이터베이스 이미지와 현미경을 위한 데이터 관리 솔루션 | 데이터베이스 코어 | 데이터베이스 코어 | |
데이터베이스 열기 및 데이터베이스에서 기록/문서 불러오기 | 데이터베이스 클라이언트 | 데이터베이스 클라이언트 |
* 지원 카메라: iXon ultra 897, Zyla 5.5(USB 3.0), Zyla 4.2(USB 3.0/CamLink), Neo, iXon Ultra 888, ImagEM X2, ORCA-Flash 4.0(V3), Prime 95B, Prime BSI, Prime BSI Express, Sona4.2B-11, ORCA-Fusion, ORCA-Fusion BT, ORCA-QUEST. |
cellSens 솔루션■ 포함 사항 □ 선택 사항 |
Dimension | Standard | Entry | |||
---|---|---|---|---|---|
수동 프로세스 | 간단히 수동 스테이지를 이동하여 고해상도 합성 이미지(인스턴트 MIA)를 쉽게 만들 수 있습니다. 그리고 Z 방향으로 수동 전환해 전체 표면에 포커스 이미지(EFI)를 포착할 수 있습니다. | ■ | □ | □ | |
인코딩 디바이스 | 인코딩 디바이스(대물렌즈, 조명 강도 등) 덕분에 쉽게 설정을 불러올 수 있습니다. | ■ | ■ | □ | |
상호 작용 측정 | 내보낼 수 있는 측정 데이터를 도출하기 위해 이미지 위에 폴리라인, 직사각형 또는 원을 그릴 수 있습니다. 측정 결과를 Excel로 내보낼 수 있습니다. | ■ | ■ | □ | |
데이터베이스 클라이언트 | 데이터베이스 코어 옵션으로 만든 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. | □ | □ | □ | |
데이터베이스 코어 | 이미징 상태 및 인식일과 같은 데이터를 기반으로 하여 이미지를 쉽게 검색하고 분류할 수 있는 데이터베이스를 생성해 데이터 관리 및 검색을 보다 효율적으로 수행합니다. | □ | □ | ||
포화도 검사기 | 신뢰할 수 있는 데이터를 위해 정량적 측정을 통해 배양 접시 내 염색되지 않은 라이브셀의 포화도를 확인합니다. | ■ | □ | ||
멀티포지션 | 전동 스테이지를 사용해 멀티포인트, 스티칭 이미지를 인식할 수 있습니다. 전동식 Z와 함께 사용하면, 여러 초점 지점으로부터 초점 맵이 생성되며, 샘플 기울기 및 왜곡을 제거하여 초점 편차가 거의 없는 스티칭된 이미지를 얻을 수 있습니다. | □ | □ | ||
계수 및 측정 | 대상의 형태를 정의하면, 소프트웨어가 모든 유사한 대상을 식별하고 차트로 분할 분석 결과를 제시합니다. | □ | □ | ||
NetCam | 학습, 멘토링 또는 감독용 네트워크를 통해 실시간 이미지와 저장된 이미지 전달을 용이하게 합니다. | □ | □ | ||
딥러닝 | 딥러닝 기반의 효율적인 분할 분석으로 라벨프리핵 검출과 같은 까다로운 표적 검출이 가능합니다. | □ | □ | ||
웰 플레이트 탐색기*1 | 각 웰의 포집을 쉽게 설정할 수 있습니다. 웰 위치와 명칭은 이미지에 태그할 수 있어 데이터 관리가 쉽고 웰 플레이트 검사를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. | □ | |||
CI 디콘볼루션 | 재구성 이미지의 선명도, 대비 및 역동성 범위를 개선하기 위해 GPU 기반의 디콘볼루션과 인기 있는 맞춤형 TruSight 디콘볼루션 알고리즘에 액세스합니다. | □ | |||
비율/FRET | 획득되는 이미지에서 비율 측정값을 구합니다. | □ | |||
추적*2 | 시간 경과에 따라 이동 및 분할되는 개별 세포의 밝기와 속도를 측정 및 분석합니다. | □ | |||
생명 과학 분석 | 획득된 이미지에 FRAP/FRET 분석을 수행할 수 있습니다. | □ | |||
사진 보정 | 세포 프랩 모듈 제어와 FRAP 분석을 가능하게 합니다. | □ | |||
레이저 제어 | 외부 디바이스 제어를 위한 NI USB-6343 BNC를 지원합니다. | □ | |||
자동 보정환(ACC) | 자동 보정환 작동. | □ | □ |
*1 멀티포지션 옵션 필요
*2 계수 측정 옵션 필요 |
Dimension | Standard | |||
---|---|---|---|---|
수동 프로세스 | 간단히 수동 스테이지를 이동하여 고해상도 합성 이미지(인스턴트 MIA)를 쉽게 만들 수 있습니다. 그리고 Z 방향으로 수동 전환해 전체 표면에 포커스 이미지(EFI)를 포착할 수 있습니다. | ■ | □ | |
인코딩 디바이스 | 인코딩 디바이스(대물렌즈, 조명 강도 등) 덕분에 쉽게 설정을 불러올 수 있습니다. | ■ | ■ | |
상호 작용 측정 | 내보낼 수 있는 측정 데이터를 도출하기 위해 이미지 위에 폴리라인, 직사각형 또는 원을 그릴 수 있습니다. 측정 결과를 Excel로 내보낼 수 있습니다. | ■ | ■ | |
데이터베이스 클라이언트 | 데이터베이스 코어 옵션으로 만든 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. | □ | □ | |
데이터베이스 코어 | 이미징 상태 및 인식일과 같은 데이터를 기반으로 하여 이미지를 쉽게 검색하고 분류할 수 있는 데이터베이스를 생성해 데이터 관리 및 검색을 보다 효율적으로 수행합니다. | □ | □ | |
포화도 검사기 | 신뢰할 수 있는 데이터를 위해 정량적 측정을 통해 배양 접시 내 염색되지 않은 라이브셀의 포화도를 확인합니다. | ■ | □ | |
멀티포지션 | 전동 스테이지를 사용해 멀티포인트, 스티칭 이미지를 인식할 수 있습니다. 전동식 Z와 함께 사용하면, 여러 초점 지점으로부터 초점 맵이 생성되며, 샘플 기울기 및 왜곡을 제거하여 초점 편차가 거의 없는 스티칭된 이미지를 얻을 수 있습니다. | □ | □ | |
계수 및 측정 | 대상의 형태를 정의하면, 소프트웨어가 모든 유사한 대상을 식별하고 차트로 분할 분석 결과를 제시합니다. | □ | □ | |
NetCam | 학습, 멘토링 또는 감독용 네트워크를 통해 실시간 이미지와 저장된 이미지 전달을 용이하게 합니다. | □ | □ | |
딥러닝 | 딥러닝 기반의 효율적인 분할 분석으로 라벨프리핵 검출과 같은 까다로운 표적 검출이 가능합니다. | □ | □ | |
웰 플레이트 탐색기*1 | 각 웰의 포집을 쉽게 설정할 수 있습니다. 웰 위치와 명칭은 이미지에 태그할 수 있어 데이터 관리가 쉽고 웰 플레이트 검사를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. | □ | ||
CI 디콘볼루션 | 재구성 이미지의 선명도, 대비 및 역동성 범위를 개선하기 위해 GPU 기반의 디콘볼루션과 인기 있는 맞춤형 TruSight 디콘볼루션 알고리즘에 액세스합니다. | □ | ||
비율/FRET | 획득되는 이미지에서 비율 측정값을 구합니다. | □ | ||
추적*2 | 시간 경과에 따라 이동 및 분할되는 개별 세포의 밝기와 속도를 측정 및 분석합니다. | □ | ||
생명 과학 분석 | 획득된 이미지에 FRAP/FRET 분석을 수행할 수 있습니다. | □ | ||
사진 보정 | 세포 프랩 모듈 제어와 FRAP 분석을 가능하게 합니다. | □ | ||
레이저 제어 | 외부 디바이스 제어를 위한 NI USB-6343 BNC를 지원합니다. | □ | ||
자동 보정환(ACC) | 자동 보정환 작동. | □ | □ |
*1 멀티포지션 옵션 필요
*2 계수 측정 옵션 필요 |
기능성이 확인된 제품 |
Dimension | Standard | Entry | |||
---|---|---|---|---|---|
Olympus | 카메라 | DP23, DP23M, DP28, DP74, DP75, DP80, XM10, UC90, LC20, LC30, LC35, SC50, SC180 | ✓ | ✓ | ✓ |
현미경 | BX43, BX53, BX63, BX61, BX61WI, IX83, IX85, IX73, IX81, SZX16A | ✓ | ✓ | - | |
IX81-ZDC, IX81-ZDC2 | ✓ | - | - | ||
주변 장치 | BX-DSU, IX3-DSU, IX3-ZDC, IX3-ZDC2, IX2-DSU, U-CBF, cellTIRF(멀티라인, 싱글 라인), USB-ODB 컨버터, Real Time Controller(U-RTCE), IX5-ZDC | ✓ | - | - | |
광원 | U-LGPS | ✓ | ✓ | - | |
Hamamatsu | 카메라 | ImagEMX2, ORCA-Flash 4.0 V3, ORCA-Flash 4.0 LT PLUS, ORCA-Flash 4.0 LT3, ORCA-Fusion, ORCA-Fusion BT, ORCA-QUEST | ✓ | - | - |
ORCA-spark | ✓ | ✓ | - | ||
이미지 분할기 | W-View Gemini | ✓ | - | - | |
Q-Imaging | 카메라 | Retiga 6000 | ✓ | - | - |
광도 측정 | 카메라 | Prime(PCI-Express), Prime 95B, Prime BSI, Prime BSI Express, Moment | ✓ | - | - |
이미지 분할기 | Dual View DV2 / QuadView QV2 | ✓ | - | - | |
Andor | 카메라 | iXon Ultra 897, iXon Ultra 888, iXon Life 888, iXon Life 897, Sona4.2B-11,Zyla4.2/Zyla4.2 PLUS(Camera-link,USB3.0), Zyla5.5(Camera-link 10tap,USB3.0), ZL41 Cell 4.2(Camera-link,USB3.0), Neo5.5 | ✓ | - | - |
Vincent Associates | 셔터 | Uniblitz 셔터(VCM-D1, VMM-D1, VMM-D3) | ✓ | ✓ | - |
CoolLED | 광원 | pE-1, pE-2, pE800, pE-4000 | ✓ | - | - |
pE-300white, pE-300ultra, pE-340fura | ✓ | ✓ | - | ||
Excelitas | 광원 | X-Cite120LED, X-Cite XYLIS, X-Cite TURBO | ✓ | - | - |
Lumencor | 광원 | SOLA SEII, SEII 365, Spectra X | ✓ | - | - |
Sutter | Shutter, FW | Lambda 10-3/10-B | ✓ | - | - |
이전 | 전동 XY 스테이지 | ProScan III, Optiscan III | 멀티포지션 | - | - |
Shutter, FW, Z-drive | ProScan(I, II, III), Optiscan III | ✓ | - | - | |
Piezo Z(실시간 컨트롤러로 제어) | NanoScanZ NZ100 | ✓ | - | - | |
Ludl | 전동 XY 스테이지 | Mac 6000 | 멀티포지션 | - | - |
Shutter, FW, Z-drive | Mac 6000 | ✓ | - | - | |
Märzhäuser | 전동 XY 스테이지 | Tango, Pilot Stage | 멀티포지션 | - | - |
Z 드라이브 컨트롤러 | Tango | ✓ | - | - | |
Physik Instrumente | Piezo Z(실시간 컨트롤러로 제어) | PIFOC P-721 | ✓ | - | - |
과학 계측의 적용 | 전동 XY 스테이지 | MS-2000 | 멀티포지션 | - | - |
Z 드라이브 컨트롤러 | MS-2000 | ✓ | - | - | |
National Instruments | 디지털 TTL 디바이스 | NI USB-6501 | ✓ | - | - |
NI USB-6343 BNC | 레이저 제어 | - | - | ||
Yokogawa | CSU | CSU-X1, CSU-W1 | ✓ | - | - |
자세한 Windows OS 호환성에 대해서는 Evident 영업 담당자에게 문의하시기 바랍니다. |
Dimension | Standard | |||
---|---|---|---|---|
Olympus | 카메라 | DP23, DP23M, DP28, DP74, DP75, DP80 | ✓ | ✓ |
현미경 | BX43, BX53, BX63, BX61, BX61WI, IX83, IX85, IX73, IX81, SZX16A | ✓ | ✓ | |
IX81-ZDC, IX81-ZDC2 | ✓ | - | ||
주변 장치 | BX-DSU, IX3-DSU, IX3-ZDC, IX3-ZDC2, IX2-DSU, U-CBF, Real Time Controller(U-RTCE), IX5-ZDC | ✓ | - | |
광원 | U-LGPS | ✓ | ✓ | |
Hamamatsu | 카메라 | ImagEMX2, ORCA-Flash 4.0 V3, ORCA-Flash 4.0 LT PLUS, ORCA-Fuision, ORCA-Fusion BT, ORCA-QUEST | ✓ | - |
ORCA-spark | ✓ | ✓ | ||
이미지 분할기 | W-View Gemini | ✓ | - | |
Q-Imaging | 카메라 | Retiga 6000 | ✓ | - |
광도 측정 | 카메라 | Prime, Prime 95B, Prime BSI, Prime BSI Express, Moment | ✓ | - |
이미지 분할기 | Dual View DV2 /QuadView QV2 | ✓ | - | |
Andor | 카메라 | iXon Ultra 897, iXon Ultra 888, iXon Life 888, iXon Life 897, Sona4.2B-11, Zyla4.2/Zyla4.2 PLUS(Camera-link,USB3.0), Zyla5.5(Camera-link 10tap,USB3.0), ZL41 Cell 4.2(Camera-link,USB3.0), Neo5.5 | ✓ | - |
Vincent Associates | 셔터 | Uniblitz 셔터(VCM-D1, VMM-D1, VMM-D3) | ✓ | ✓ |
Ludl | 전동 XY 스테이지 | Mac 6000 | 멀티포지션 | - |
Shutter, FW, Z-drive | Mac 6000 | ✓ | - | |
이전 | 전동 XY 스테이지 | ProScan III, Optiscan III | 멀티포지션 | - |
CoolLED | 광원 | pE-1, pE-2, pE800, pE-4000 | ✓ | - |
pE-300white, pE-300ultra, pE-340fura | ✓ | ✓ | ||
Excelitas | 광원 | X-Cite120LED, X-Cite XYLIS, X-Cite TURBO | ✓ | - |
Lumencor | 광원 | SOLA SEII, SEII 365, Spectra X | ✓ | - |
Sutter | Shutter, FW | Lambda 10-3/10-B | ✓ | - |
National Instruments | 디지털 TTL 디바이스 | NI USB-6501 | ✓ | - |
NI USB-6343 BNC | 레이저 제어 | - | ||
Yokogawa | CSU | CSU-W1 | ✓ | - |
자세한 Windows OS 호환성에 대해서는 Evident 영업 담당자에게 문의하시기 바랍니다. |
지원하는 이미지 형식 |
읽기 및 쓰기 | JPEG, JPEG2000, TIFF, BMP, AVI, PNG, VSI, PSD(Adobe Photoshop), Big TIFF, OIR | ||||
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읽기 전용 | GIF, OIF/OIB(FLUOVIEW 형식), Cell, STK(MetaMorph), MRC(Medical Research Council) |
시스템 요구사항 |
운영체제(OS) | Microsoft Windows 10 Professional(64비트)(22H2), Microsoft Windows 11 Pro(64비트)(23H2) | ||||
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OS 언어 | 영어, 중국어 간체, 일본어, 독일어, 이탈리아어(Entry 및 Standard) | ||||
CPU | Intel Core i5, Intel Core i7, Intel Core i9, Intel Xeon초고속 이미지 획득을 위한 권장 사항: QuadCore | ||||
RAM | 일반 응용 분야에는 8GB, 고속 이미지 획득(DP23/DP28/DP23M 카메라의 경우, 높은 프레임 속도 이미징에 듀얼 메모리가 권장됨)에는 16GB 이상이 권장됨, 딥러닝에는 32GB 이상이 권장됨 | ||||
HDD |
설치용 5GB
고속 이미지 획득에 권장: 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) |
소프트웨어 버전 업데이트
라이선스 카드에 기재된 버전의 다음 버전으로 업데이트할 수 있습니다(하위 마이너 버전 업데이트 제외).
|
다운로드
설치 프로그램 및 버전 검사기 |
cellSens V4.3.1 64비트 설치 프로그램 | cellSens V4.3 64비트 설치 프로그램 | cellSens V4.2.1 64비트 설치 프로그램 |
cellSens V4.2 64비트 설치 프로그램 | cellSens V4.1.1 64비트 설치 프로그램 | cellSens V3.2 64비트 설치 프로그램 |
cellSens V2.3 32비트 설치 프로그램cellSens V2.3 64비트 설치 프로그램 | cellSens V1.18 32비트 설치 프로그램cellSens V1.18 64비트 설치 프로그램 | cellSens V1.16 32비트 설치 프로그램cellSens V1.16 64비트 설치 프로그램 |
버전 1.7 이상 | Windows 10 PC로 업그레이드 |
릴리스 노트
버전 4.1New hardware support
New function/improvement
버전 3.2New hardware support
New function/improvement
버전 2.3새로운 하드웨어 지원
새로운 기능/개선 사항
버전 2.2새로운 하드웨어 지원
새로운 기능/개선 사항
버전 2.1새로운 하드웨어 지원
제품 포트폴리오 변경
새로운 기능/개선 사항
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