当零部件变得更复杂、更小巧、更轻量，当市场需求以前所未有的速度持续变化，质量检测也必须同步进化。软件赋予检测流程更高的灵活性和效率，让企业能够以更低成本、更短周期获得精准结果。与此同时，AI 图像分析正迅速成为工业质量保证的核心能力，不再是可选配置，而是决定竞争力的必选项。

ZEN core

AI技术驱动的工业显微镜分析

第一，性能跃升: 同样的硬件、同样的时间，成像结果质量显著提升。

第二，操作更简: 部分处理和运算外包给计算机或数据中心进行大量运算和处理。

第三，数据解读更精准。

第四，售后服务模式在改变：预测系统故障、光源更换、维修预警，提前干预保住设备性能。

我们关注的不仅是图像本身，更是从图像到数据、再到洞察的完整工作流程。图像分析是一项复杂的系统性工作，在很多应用场景中，需要首先对图像进行预处理。对于显微镜应用来说，第一步通常是通过图像分割从样本中提取有价值的信息；随后再开展深入的图像分析，对目标对象的强度、大小、形态及空间位置等进行 观察分析，从而获得可靠的研究结果。

工作流程从任务的制定开始，然后转到样品制备。软件将通过样品制备或图像分析等应用工作流程的每一步为您提供帮助。

软件能够分析晶粒尺寸、相、层厚，在许多情况下，所有这些功能或应用都得到AI的支持，甚至进一步加快和简化了过程。

效率提升的工具

软件解决方案与材料应用

01关联成像是经典的核心应用之一

迄今已有多年发展。其原理并不复杂：诸多技术本身具有互补性，同一样品先后经光学显微镜与扫描电镜观察，所得的对比度、数据及像素信息均存在差异。若将这些信息加以整合，便能获得更为全面的认知。借助 ZEN 导航工作区，各类数据可归入同一项目与同一图像库，用户既可分别查看，也可单独提取图像进行分析。

不止 2D，3D 数据也能关联

工业CT 或 X 射线数据本身就是 3D 的，再结合 SEM 或 FIB, 可以观察样品表面以下，深入内部，以高分辨率分析缺陷。

02去噪：把藏在噪点背后的信息挖出来

去噪是电子显微镜等领域的一大难题，同时也是巨大的潜力。噪点底下其实压着大量有用信息，只是看不见而已。我们要做的，就是把这些被掩盖的有效特征提取出来。

借助去噪工具和 AI，信息真的能被挖出来。

03 ZEISS ZEN AI Toolkit：高效分割或识别特征

当计算机开始对样品、对信息做出反应并从中学习，AI 就已经开始工作。再深入一层，机器学习可以运用复杂算法进一步学习，经过训练后能分析非常复杂的数据。

以电池阴极颗粒为例，软件需要将图像中的颗粒逐一分离，进而生成统计数据。传统方法依赖阈值分割，能获取的有效信息往往十分有限；而借助 AI，颗粒可被轻松分离，统计数据自动生成，最终一键整合至报告。整个过程中，软件仅需数分钟的训练即可产出结果。此外，AI 的能力并不局限于颗粒分析，通过训练不同类型的模型，可适用于各类检测对象；即便是自行训练，通常也只需 10 至 20 分钟。

多种图像分析能力

无论图像来自何种模态，2D、3D、光学显微镜、电子显微镜还是 X 射线，AI 都能从中提取有效信息。训练模型固然需要一定时间，但一旦训练完成，实际应用极为迅速。以 ZEN 软件界面为例，最简洁的流程便是加载图像，随后调用不同模型尝试分析。若模型已预先训练完成，并将分析方案分配至特定应用且保存，则整个过程仅需约一分钟，甚至更短。

多应用场景

在涂层分析中，用户可实时修正数据，软件则自动测量各层厚度，并将结果整合至报告，而报告可导出至任意平台；即便是复杂结构，分析过程也十分简便。多相分析同样只需数次点击即可完成样品检测，结果自动汇总至报告，以电池隔膜为例，作为电池的关键部件，它直接关系到离子在阴极与阳极之间的传输，相关统计数据对于理解电池性能优劣至关重要。至于颗粒分析，软件的分割表现同样出色，即便面对重叠颗粒也游刃有余。例如增材制造场景中大量颗粒相互混杂，软件需逐一判断每个颗粒的来源与归属，而这一切均能准确完成。

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