本项目采用平面流式图像技术和高速摄像技术，全自动对尿液样本进行采样、拍照，基于机器学习、深度学习技术对尿液图像样本中的主要成分进行自动筛查识别，在深度学习的基础上完成对有形成分的定位、识别以及标注可视化，分担病理医生的检测工作量，节约医生资源，并有效提高尿液成分筛查诊断质量和诊断效率，从而缩短诊断时间，为基层提供现代化医疗健康服务和高质量就医体验。