當零部件變得更復雜、更小巧、更輕量，當市場需求以前所未有的速度持續(xù)變化，質量檢測也必須同步進化。軟件賦予檢測流程更高的靈活性和效率，讓企業(yè)能夠以更低成本、更短周期獲得精準結果。與此同時，AI 圖像分析正迅速成為工業(yè)質量保證的核心能力，不再是可選配置，而是決定競爭力的必選項。

ZEN core

AI技術驅動的工業(yè)顯微鏡分析

第一，性能躍升: 同樣的硬件、同樣的時間，成像結果質量顯著提升。

第二，操作更簡: 部分處理和運算外包給計算機或數據中心進行大量運算和處理。

第三，數據解讀更精準。

第四，售后服務模式在改變：預測系統(tǒng)故障、光源更換、維修預警，提前干預保住設備性能。

我們關注的不僅是圖像本身，更是從圖像到數據、再到洞察的完整工作流程。圖像分析是一項復雜的系統(tǒng)性工作，在很多應用場景中，需要首先對圖像進行預處理。對于顯微鏡應用來說，第一步通常是通過圖像分割從樣本中提取有價值的信息；隨后再開展深入的圖像分析，對目標對象的強度、大小、形態(tài)及空間位置等進行 觀察分析，從而獲得可靠的研究結果。

工作流程從任務的制定開始，然后轉到樣品制備。軟件將通過樣品制備或圖像分析等應用工作流程的每一步為您提供幫助。

軟件能夠分析晶粒尺寸、相、層厚，在許多情況下，所有這些功能或應用都得到AI的支持，甚至進一步加快和簡化了過程。

效率提升的工具

軟件解決方案與材料應用

01關聯(lián)成像是經典的核心應用之一

迄今已有多年發(fā)展。其原理并不復雜：諸多技術本身具有互補性，同一樣品先后經光學顯微鏡與掃描電鏡觀察，所得的對比度、數據及像素信息均存在差異。若將這些信息加以整合，便能獲得更為全面的認知。借助 ZEN 導航工作區(qū)，各類數據可歸入同一項目與同一圖像庫，用戶既可分別查看，也可單獨提取圖像進行分析。

不止 2D，3D 數據也能關聯(lián)

工業(yè)CT 或 X 射線數據本身就是 3D 的，再結合 SEM 或 FIB, 可以觀察樣品表面以下，深入內部，以高分辨率分析缺陷。

02去噪：把藏在噪點背后的信息挖出來

去噪是電子顯微鏡等領域的一大難題，同時也是巨大的潛力。噪點底下其實壓著大量有用信息，只是看不見而已。我們要做的，就是把這些被掩蓋的有效特征提取出來。

借助去噪工具和 AI，信息真的能被挖出來。

03 ZEISS ZEN AI Toolkit：高效分割或識別特征

當計算機開始對樣品、對信息做出反應并從中學習，AI 就已經開始工作。再深入一層，機器學習可以運用復雜算法進一步學習，經過訓練后能分析非常復雜的數據。

以電池陰極顆粒為例，軟件需要將圖像中的顆粒逐一分離，進而生成統(tǒng)計數據。傳統(tǒng)方法依賴閾值分割，能獲取的有效信息往往十分有限；而借助 AI，顆?？杀惠p松分離，統(tǒng)計數據自動生成，最終一鍵整合至報告。整個過程中，軟件僅需數分鐘的訓練即可產出結果。此外，AI 的能力并不局限于顆粒分析，通過訓練不同類型的模型，可適用于各類檢測對象；即便是自行訓練，通常也只需 10 至 20 分鐘。

多種圖像分析能力

無論圖像來自何種模態(tài)，2D、3D、光學顯微鏡、電子顯微鏡還是 X 射線，AI 都能從中提取有效信息。訓練模型固然需要一定時間，但一旦訓練完成，實際應用極為迅速。以 ZEN 軟件界面為例，最簡潔的流程便是加載圖像，隨后調用不同模型嘗試分析。若模型已預先訓練完成，并將分析方案分配至特定應用且保存，則整個過程僅需約一分鐘，甚至更短。

多應用場景

在涂層分析中，用戶可實時修正數據，軟件則自動測量各層厚度，并將結果整合至報告，而報告可導出至任意平臺；即便是復雜結構，分析過程也十分簡便。多相分析同樣只需數次點擊即可完成樣品檢測，結果自動匯總至報告，以電池隔膜為例，作為電池的關鍵部件，它直接關系到離子在陰極與陽極之間的傳輸，相關統(tǒng)計數據對于理解電池性能優(yōu)劣至關重要。至于顆粒分析，軟件的分割表現同樣出色，即便面對重疊顆粒也游刃有余。例如增材制造場景中大量顆粒相互混雜，軟件需逐一判斷每個顆粒的來源與歸屬，而這一切均能準確完成。

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