Steigerung der Effizienz von Bildanalyse-Workflows

Digitale Bilder werden heutzutage häufig zur Untersuchung der Mikro- und Makrostrukturen von Materialien verwendet, um mehr über ihre Eigenschaften zu erfahren. Die Effizienz der Bildanalyse-Workflows kann mithilfe von ML-Algorithmen erhöht werden. 

Das Bildanalysesystem Clemex Vision ist eines der wenigen Systeme auf dem Markt, das für eine Vielzahl von Materialtypen und Analyseanforderungen geeignet sind. Benutzer von Clemex Vision können ihre Routineaufgaben personalisieren, indem sie aus einer Vielzahl von Befehlen in der Toolbox wählen. Um die Effizienz des Clemex Vision-Angebots weiter zu verbessern, hat Clemex ein neues webbasiertes Anmerkungstool namens Clemex Studio entwickelt. Diese neue Plattform bietet einen einfachen Workflow für Anmerkungen und eine benutzerfreundliche Oberfläche. Durch ausgefeilte ML-Algorithmen lassen sich komplexere Merkmale in einem Bild ganz einfach trennen und klassifizieren. Die Ergebnisse der Anmerkung können für eine ausführlichere Untersuchung in Clemex Vision geladen werden. 

Die Benutzeroberfläche von Clemex Studio ist einfach zu bedienen. Die Oberfläche ist wie folgt in drei Komponenten unterteilt: Alle Systemparameter befinden sich links im Projektnavigationsbereich, das Bildfenster befindet sich in der Mitte und die Schulungs- und Anmerkungstools werden auf der rechten Seite angezeigt.

Clemex Studio für Metallographie-Anwendungen: Korngröße | Clemex

Abbildung 1. Benutzeroberfläche von Clemex Studio

 

Beispiel für die Korngröße von Titan

Der Anmerkungs-Workflow von Clemex Studio funktioniert intuitiv. Betrachten Sie das Bild einer elektropolierten Titanprobe, die helle Körner mit dunklen Umrissen zeigt. Der Großteil der Matrix und der Grenze lässt sich ganz einfach mit nur zwei Beschriftungen kommentieren. Anschließend können Anmerkungen verstärkt werden, indem Merkmale in der Nähe des Bereichs der Phaseninteraktion (Phasengrenze) hervorgehoben werden. Matrix und Phasengrenze können mit nur vier zusätzlichen Beschriftungen genau erkannt werden, da die Algorithmen Merkmale anhand von Farbpixeln identifizieren und der Großteil des Farbübergangs an Phasengrenzen stattfindet. 

Beispiel für die Korngröße von Titan

Zunächst werden zwei Anmerkungen gemacht, um die Matrix und die Phasengrenze zu identifizieren. Die Ergebnisse nach zwei Beschriftungen werden angezeigt. Als Nächstes werden vier weitere Anmerkungen zur Feinabstimmung hinzugefügt. Schließlich kann das Ergebnis als endgültige Überlagerung betrachtet werden (Blau: Matrix; Rot: Phasengrenze).

 

Zuverlässige Messsoftware

Der Benutzer kann die endgültigen Ergebnisse im Validierungsfenster überprüfen, nachdem die Anmerkung abgeschlossen ist. Sobald der Benutzer mit der Überlagerung zufrieden ist, lädt er das Plug-in für dieweitere Verarbeitung und Messung mit Clemex Vision herunter. Durch die Verwendung dynamischer Plug-ins, die in Clemex Studio erstellt wurden, wird die Analyse in Clemex Vision nun schneller und effektiver ausgeführt.  

Clemex Studio für Metallographie-Anwendungen: Korngröße | Clemex

Abbildung 2. Messung in Clemex Vision mit einem Clemex Studio-Plug-in