Quantitative EBSD-Untersuchungen von weichmagnetischen Werkstoffen mit ZEISS Sigma 300
Mikroskopielösungen für metallografische Routineprüfungen

Die Revolution für die metallografische Routine

Bahnbrechende Mikroskoplösungen für die Metallanalyse im Überblick

Die Eigenschaften eines Metalls und sein Verhalten im Einsatz werden durch seine Mikrostruktur bestimmt. Alle wichtigen mechanischen Eigenschaften, das Korrosions- und das Ermüdungsverhalten ergeben sich aus der Kombination von Korngröße, Zusammensetzung, Phasengröße/-verteilung, Einschlüssen und lokalen mikrostrukturellen Abweichungen.

ZEISS bietet ein Portfolio mit erstklassigen Lösungen, die verschiedenste Mikroskopierverfahren für die metallografische Routine und die Qualitätskontrolle abdecken:

  • Validieren Sie Ihre Materialien nach international anerkannten Normen und Standards
  • Gewinnen Sie umfassende Informationen zu Eigenschaften und Verhalten Ihrer Materialien
  • Identifizieren Sie Abweichungen, Probleme und mangelhafte Chargen, bevor es zu ernsthaften Schwierigkeiten kommt
  • Stärken Sie das Vertrauen darin, dass Ihre Metalle den Spezifikationen entsprechen
Optimierte Bildanalyse mit Machine Learning
Optimierte Bildanalyse mit Machine Learning

Optimierte Bildanalyse mit Machine Learning

Vor der quantitativen Analyse eines Bilds oder eines 3D-Datensatzes steht immer die Segmentierung. Dabei wird das Bild in verschiedene Bereiche unterteilt, die dann auf gewisse Weise voneinander unterschieden werden. Die anschließende Analyse der Bereiche liefert dann aussagekräftige, umsetzbare Daten. Diese Bereiche sind beispielsweise einzelne Körner, Einschlüsse, Poren, verschiedene Phasen, Schichten oder andere Elemente, die näher untersucht werden müssen.

Doch in bestimmten Bereichen kann die Segmentierung eine Herausforderung darstellen:

  • Bereiche können ähnliche Farben/einen ähnlichen Kontrast aufweisen
  • Bereiche können sich nur durch ihre Textur unterscheiden
  • Artefakte/Kratzer können falsch positive Ergebnisse liefern
  • Rauschen in 3D-Datensätzen verhindert eine präzise Segmentierung
  • Die Analyse von Mehrkanalbildern (RGB oder mehr) ist zunehmend komplex
ZEISS ZEN Intellesis überwindet diese Hindernisse bei der Segmentierung mit geführtem Machine Learning.
ZEISS ZEN Intellesis überwindet diese Hindernisse bei der Segmentierung mit geführtem Machine Learning.

ZEISS ZEN Intellesis überwindet diese Hindernisse bei der Segmentierung mit geführtem Machine Learning. Anwender nehmen das Training im Rahmen eines einfachen grafischen Workflows vor, anschließend wird jedes Pixel anhand von mehr als 30 verschiedenen Parametern untersucht, um so jeden Bereich der richtigen Kategorie zuzuweisen. Dieser Vorgang wird laufend wiederholt. So wird das Machine-Learning-Modell trainiert und seine Leistungsfähigkeit und Treffergenauigkeit werden erhöht. Anschließend können die Anwender dann automatisch das Machine Learning auf den gesamten Datensatz anwenden und Hunderte von Bildern oder 3D-Datensätze in einem Format segmentieren, das sich mühelos analysieren lässt. Ganz ohne Vorkenntnisse im Machine Learning bringt ZEISS ZEN Intellesis die Vorteile der künstlichen Intelligenz an den Arbeitsplatz jedes Mikroskopanwenders.

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