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西努光学小课堂 | 为何可定制成像App比万金油式App更好?

如今的制造行业需要进行很多类型的图像分析以满足各种工业及应用需求。因此,很多成像App和显微镜企业开发出能够完成各种工作的万金油式App,其所提供的各类工具似乎能够让您完成任何任务。

这些App的问题是图象处理方式不止一种,而且不同操编辑之间得到的结果差异很大。另一方面,基于解决方案的App则关注非常具体的客户应用和过程,并引导其一步一步实行App。这样就让App使用更加容易,操作员的差异会较小,并且可让分析结果获得更大的可重复性。

 

以使用截点法进行晶粒度分析为例:

使用截点法晶粒度解决方案时,操作员根据进行晶粒度分析的每步引导进行操作。这一操作过程从选择想要分析的图像开始。下一步,输入有关特定图像或正在分析样品的相关数据。然后选择边界类型(暗、亮、或过渡)以及截点类型等变量。再下一步,通过交互调整晶粒边界宽度在显示屏上对晶粒进行实时识别。因划痕或其他因素导致的图像噪声可通过降噪过滤器予以滤除。随后将显示出*终的晶粒尺寸,并将其输入到工作簿数据或直接输出报告。该过程中选择的所有变量均可保存并可在类似分析中调用,因此下一位操编辑可以使用这些相同的变量。另外,App可支撑ASTM、ISO以及其他标准,帮助您满足这些标准的要求。

 

 

除截点法晶粒度解决方案外,还有一系列让特定分析更加方便的材料解决方案:

颗粒分布:根据多个图像或图像序列粒度创建分布直方图和表格。可选择任何类型的测量参数,其可方便生成分布的图形表示。

覆层厚度:设计用于对通过calotest方法获得的顶视图像进行球磨膜厚测量。calotest方法通过将磨球放置在镀层上,然后根据球体积几何参数和样品几何参数测得膜厚。

 

相分析:用于对包括三角形、圆形、矩形以及多边形在内的各种感兴趣区(ROI)进行相分析。为您提供全部步骤的操作引导,并帮助完成多个图像的结果累计。

 

孔隙度:设计通过感兴趣区(ROI)和阈值进行孔的测量。自动计算图像中的孔密度。为了获得所需的可再现性,也可以只选择特定范围的孔径。

 

面积法晶粒度:设计用于钢铁制造商对经过截面、抛光或腐蚀的钢铁样品晶粒度进行测量与控制。可通过面积测量法计算晶粒度等级G值。

 

标准评级图对比:可用于ASTM晶粒度等级评估、非金属夹杂物评级、以及铸铁形状分类评估。也可用于钢材碳化物组织的检验。

 

夹杂物*恶劣视场:设计用于钢铁制造商测量和控制钢材非金属夹杂物(氧化物、氧化铝、硫化物或硅酸盐)的形状和大小。可利用根据国际标准自动生成的测量结果对非金属夹杂物进行评估。

 

铸铁:需要测量并控制石墨球化率的铸造厂商用于检查铸造产品的机械特性。可根据石墨尺寸、形状和分布计算球化率。

 

层厚度:测量经过横截面处理样品的一层或多层。用于包括漆膜厚度评估和多层厚度评估在内的各种应用。

 

分散能力:测量通孔或微盲孔中镀铜厚度分布。通过确定凹坑深度所需的全部测量为印刷电路板(PCB)质量检验员提供引导。

 

自动测量:通过模式识别进行基于实时图像边缘探测的测量。可对单进行多次测量。也可支撑对已经过测量样品的重新定位。

 

 

基于解决方案的App还可提供宏脚本和布局配置功能。宏让操编辑能够在App中实行多个操作步骤并将其记录为单一步骤或一组简化步骤。通过编写宏脚本可以减少操作员输入,因而减少出错机会。通过仅根据您的需要或特殊操作步骤配置App布局,您可以将操作员不需要的选项去掉,这样又一次减少出错或选错功能的可能性。如果没有符合您**需求的预定解决方案,这两种方法可以用于去除不必要的选项及步骤,打造出满足您需要的专用应用。

 

 

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