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              網絡直播|2022年掃描電鏡自動化、智能化成果大賞(含案例集錦)

               更新時間:2022-04-14 點擊量:2697

              隨著 SEM 技術的不斷成熟,人們對掃描電鏡(SEM)的要求也越來越復雜,比如增加更復雜的圖像處理算法,提高分析大量數據的能力等。經過調查發現,人們對于 SEM 自動化的期待主要有 3 個:消除人為誤差,節省時間和成本,在海量數據中快速找到目標。基于這些用戶需求,我們開發了哪些自動化和智能化的解決方案呢?


              做汽車 / 鋰電清潔度分析或鋼鐵夾雜物分析的您,是否碰到過下面的問題?


              · 傳統的分析方法只能提供大顆粒灰塵和碎片的形貌

              · 光鏡成像分辨率低

              · 無法獲取到元素成分信息


              Phenom ParticleX 清潔度/夾雜物分析系統

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              1.  提高檢測效率,快速反饋樣品差異性

              自動化分析可以顯著提升雜質分析速度,其檢測速度高于人工 10 倍以上。由于檢測效率的提升,可以將生產中存在的質量問題快速反饋給現場,進而快速提升產品質量。


              2.  提高檢測準確性,精確、客觀反映樣品質量問題

              自動化分析,可以避免人工統計的主觀性,也可以避免使用人員疲憊、情緒波動等帶來的誤差。另外,自動化分析可以獲得大量數據,更能反映產品質量。


              3. 降低研究人員勞動強度,解放勞動力

              由于分析過程*自動化,操作者只需把樣品放進系統,點擊開始按鈕即可,之后可以干其他更有創造性的工作。并且該系統可以隔夜分析,將夜間時間充分利用。


              4.  標準化檢測流程,提升產品穩定性

              自動化分析更容易制定嚴格的標準化流程,進而提升產品穩定性。


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              · 樣品檢測效率低下

              · 操作人員視覺疲勞

              · 缺乏豐富鑒定經驗

              · 專家主觀判斷差異


              FiberID 智能化纖維檢測系統

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              1.  高效的一鍵式分析

              將制備好的樣品放入顯微鏡中,設備就可以自動地幫用戶完成樣品自動掃描。


              2. 高精度的檢測結果

              服務器依靠圖像識別和深度學習的算法對樣品進行逐一分析和判斷。


              3.  降低研究人員勞動強度,解放勞動力

              自動計算纖維數量、識別纖維的種類并測量平均直徑,并一鍵生成專業的檢測報告。


              4.  人工復檢雙重把關

              人工復檢功能,用戶登錄復檢平臺,可對軟件分析完成的每一根纖維進行核驗和修正。


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              ·  硅藻種類多,形態復雜,人工檢測準確率低,效率低

              ·  離心法導致硅藻損失,檢出率低

              ·  光學顯微鏡漏檢


              DiatomAI 全自動硅藻檢測系統

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              1.  自動化程度高

              硅藻自動掃描軟件 + 人工智能硅藻自動識別軟件,可很大程度實現硅藻分析的自動化。


              2.  自動處理多個樣品

              一次性完成多個樣品的設置,系統預設,實現夜間無人值守掃描,節約人力。


              3.  覆蓋率高,適應性強

              多水域樣品訓練,各種類硅藻覆蓋,適應泥沙、雜質含量較多的環境。


              4.  人工智能讓檢測更高效

              平均分析一張 1K 圖片的速度為 0.05 秒,相對于人眼識別,工作效率提高 10 倍以上。


              5.  檢測結果可靠

              高檢出率、低檢錯率,不斷優化的深度學習算法模型,有效防止漏檢、誤判。


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              關于其他定制開發功能:掃描電鏡是通用形貌和成分表征工具,然而每個行業都有不同的測試需求,依托強大的技術積淀以及研發能力,我們能根據您的要求和方法,開發定制解決方案。


              2022 年掃描電鏡自動化、智能化成果大賞

              直播預告

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