Études quantitatives EBSD de matériaux composites magnétiques souples avec ZEISS Sigma 300
Solutions de microscopie pour la métallographie de routine

Révolutionnez la métallographie de routine

Exploration des solutions de microscopie de pointe pour l'analyse des métaux

La microstructure prédomine sur les propriétés d'un métal et son comportement en service. Toutes les principales propriétés mécaniques, le comportement à la corrosion et les performances à l'usure sont régis par une combinaison de taille de grain, de composition, de taille/distribution de phase, d'inclusions et de variations microstructurales localisées.

ZEISS vous fournit une gamme de solutions de premier plan couvrant un large éventail de techniques de microscopie pour la métallographie de routine et le contrôle qualité :

  • Conformez vos matériaux aux normes reconnues sur le plan international
  • Obtenez des informations détaillées sur les propriétés et le comportement de vos matériaux
  • Identifiez les écarts, les soucis et les mauvais lots avant qu'ils ne vous causent de véritables problèmes
  • Augmentez la confiance accordée aux performances attendues de vos métaux
Analyse d'image avancée grâce à l'apprentissage automatique
Analyse d'image avancée grâce à l'apprentissage automatique

Analyse d'image avancée grâce à l'apprentissage automatique

L'analyse quantitative d'une image ou d'un ensemble de données 3D nécessite toujours une étape de segmentation. La segmentation consiste à diviser une image en régions multiples et à les différencier en employant une certaine technique. Une fois la segmentation terminée, les régions peuvent être analysées pour obtenir des données réelles exploitables. Les régions sont constituées de grains individuels, d'inclusions, de pores, de différentes phases, de couches ou de tout ce qui se prête à analyse.

La segmentation peut s'avérer complexe pour les régions multiples.

  • Les régions peuvent présenter des couleurs/contrastes similaires.
  • Les régions peuvent ne diverger que dans leur texture.
  • Les artefacts/égratignures peuvent induire de faux positifs.
  • Le bruit des ensembles de données 3D altère la précision de la segmentation.
  • L'analyse des images multicanaux (RVB ou plus) est toujours plus complexe.
ZEISS ZEN Intellesis utilise l'apprentissage automatique guidé pour surmonter ces problèmes de segmentation.
ZEISS ZEN Intellesis utilise l'apprentissage automatique guidé pour surmonter ces problèmes de segmentation.

ZEISS ZEN Intellesis utilise l'apprentissage automatique guidé pour surmonter ces problèmes de segmentation. À l'aide des données d'apprentissage fournies par l'utilisateur dans un flux de tâches graphique simple, cet outil utilise plus de 30 paramètres différents pour évaluer chaque pixel et attribuer à chacun la bonne catégorie. Le processus est réitéré, ce qui forme le modèle d'apprentissage automatique et améliore sa puissance et sa précision. L'utilisateur peut ensuite appliquer automatiquement son apprentissage automatique à son ensemble de données, en segmentant des centaines d'images ou d'ensembles de données 3D dans un format facile à analyser. ZEISS ZEN Intellesis ne nécessite pas de connaissances en apprentissage automatique et apporte la puissance de l'intelligence artificielle au microscopiste de routine.

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