
Digitalisierung per KI-Anwendung
Optimierte Workflows: realisiert.
Die fortlaufende Innovation der Algorithmen in der charakteristischen KI-Infrastruktur von ZEISS gibt ZEISS Mikroskopnutzern die Gewissheit, technologischen Fortschritt und die Möglichkeiten einer optimierten Datenauswertung für sich nutzen zu können.
Der Einsatz von KI für die automatisierte Bildsegmentierung oder -registrierung, für eine Optimierung der Bildqualität und -auflösung sowie für quantitative Analysen der zugrunde liegenden umfangreichen Daten hebt relevante Informationen hervor. So erhalten Geowissenschaftler die richtige Grundlage für eine noch bessere, datengesteuerte Entscheidungsfindung.
ZEISS integriert das maschinelle Lernen in mehrskalige Mikroskopie für verbesserte Rohstoff-Workflows
Natürliche Gesteinsproben sind oft sehr komplex und verlangen Beobachtungen in verschiedenen Längenskalen innerhalb eines einzigen Projekts. Dies bringt eine Reihe von Herausforderungen über alle Mikroskopierverfahren hinweg mit sich, wenn Sie die Anforderungen der anstehenden Arbeiten mit der Probengröße und ihrer Auflösung in Einklang bringen. Implizit verbunden sind damit auch Probleme mit der Dateigröße und dem Zeitaufwand für die Datenverarbeitung. ZEISS integriert Machine-Learning-Algorithmen in Software-Workflows für Licht-, Elektronen-, und Röntgenmikroskopie. Hier erfahren Sie, wie diese Softwaretools in die Rohstoff-Workflows für Gesteins-, Mineral- und ähnliche Proben in den Geowissenschaften in Industrie, Lehre und Forschung eingebunden sind.

Advanced Reconstruction Toolbox (ART)
Die ZEISS Advanced Reconstruction Toolbox ist eine Funktionssuite für ZEISS Geräte im Bereich der Mikro-Computertomographie (microCT) und Röntgenmikroskopie (XRM). DeepRecon Pro verbessert das Kontrast-Rausch-Verhältnis von 3D-Rekonstruktionen und legt damit die Grundlage für klarere Bilder und einen höheren Probendurchsatz, während DeepScout Funktionen zur Hochskalierung der Bildauflösung mitbringt.

Automatisierte quantitative Mineralogie
ZEISS Mineralogic 3D ist ein revolutionärer, quantitativer Ansatz für die microCT, der für konsistente, vorhersehbare Absorptionskontrastwerte für gescannte Materialien in 3D sorgt. Mit dieser Technologie lassen sich die Mineralphasen in geologischen Proben direkt aus den Absorptionskontrastdaten bestimmen – die Probe bleibt intakt. ZEISS DeepRecon Pro ist ein integraler Bestandteil des ZEISS Mineralogic 3D-Workflows. Dieses Werkzeug verbessert das Kontrast-Rausch-Verhältnis, sodass ähnliche Mineralphasen leichter unterscheidbar werden – eine große Herausforderung bei der microCT. Mineralogic 3D mit Deep-Learning-Bildoptimierung ermöglicht die optimierte Mineralien-Identifizierung und Segmentierung der gesamten Probe, wobei die Nutzer auch in umfangreichen Projekten oder in der Prozessmineralogie nur minimal eingreifen müssen.

Markieren Sie relevante Bereiche schnell und intuitiv, von der Anwendung der Mineralbezeichnungen über die Identifizierung der Porosität bis hin zu zahlreichen weiteren Schlüssel-Workflows.

Bituminöse Kohle, Hellfeldmikroskopie mit Axio Imager Z2.m
Bituminöse Kohle, Hellfeldmikroskopie mit Axio Imager Z2.m
ZEN AI Toolkit und automatisierte Bildsegmentierung
Geowissenschaftler aller Fachbereiche erzeugen quantitative Daten für die verschiedensten Proben und mit einer Vielzahl von Imaging-Verfahren. Der erste Schritt zur Erzeugung quantitativer Informationen für die Mineralogie und Texturanalyse ist die Bildsegmentierung. ZEISS ZEN Intellesis gibt dem Nutzer die Möglichkeit, relevante Bereiche schnell und intuitiv zu markieren, von der Anwendung der Mineralbezeichnungen über die Identifizierung der Porosität bis hin zu zahlreichen weiteren Schlüssel-Workflows. Sobald die Daten segmentiert sind, kann das ZEISS ZEN Paket automatisierte Ausgaben für quantitative Messungen der Probe erzeugen, z. B. Größen, Formen und Verteilungen der Mineralogie und anderer Bestandteile.
Die Kombination von ZEN Intellesis mit der Petrography Analysis Toolbox für Axioscan 7 Geo ermöglicht die Segmentierung und die Orientierungsanalyse. Diese leistungsstarke Kombination erzeugt mit der Kraft der Daten von Axioscan 7 Geo eine umfassende mineralogisch-texturelle Analyse jeder Probe.

ZEISS arivis Pro und arivis Cloud
Die leistungsstarke, umfassende Bildanalyseplattform ZEISS arivis bringt Machine-Learning-optimierte Workflows auf Ihre Workstation und in die Cloud.
Die Bildanalyse mit ZEISS arivis umfasst die Instanzsegmentierung, ein kraftvolles Machine-Learning-Werkzeug, das auf den Möglichkeiten der Pixelklassifikation aufbaut. Während die Pixelklassifikation einen Mechanismus zur Identifizierung der Mineralogie bietet, kann mit der „Instanzsegmentierung“ die Art eines Objekts bestimmt werden. Für geowissenschaftliche Workflows in Industrie, Lehre und Forschung bedeutet dies, dass Proben nach Lithologie segmentiert werden können. Dies ist ein entscheidender Fortschritt, denn die Klassifizierung nach Gesteinsart ist ein gängiger Workflow, der damit von der Identifizierung bis hin zur Berichterstellung automatisiert ablaufen kann, und das mit derselben Detailtiefe wie die Mineralogie.

Von den kleinsten Partikeln bis hin zu den größten Entdeckungen
Künstliche Intelligenz in der Mikroskopie
Um das große Ganze zu verstehen, konzentriert sich Dr. Oliver Plümper auf die kleinsten Dinge: Der Geowissenschaftler untersucht Mineralien als Bestandteile von Gestein. Doch welche Geschichten haben diese Bestandteile zu erzählen – und wie helfen sie uns, die Geheimnisse unseres Planeten Erde zu verstehen? Auf dem Weg zur Klärung dieser Frage verlässt sich Plümper auf Engineering und Technologie: Mikroskope – und künstliche Intelligenz.
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