使用MIPAR软件在图像分析中节省时间和成本

MIPAR软件是一家创新的图像分析公司，是MIPAR图像分析软件的制造商。MIPAR是一种新的图像分析工具，允许用户可靠地从图像中提取测量值。从材料到生命科学，MIPAR处理各种具有挑战性的应用，为成百上千的实际问题提供了自动化解决方案。亚博网站下载亚博老虎机网登录

在这次采访中，AZOM与John SOSA博士，CEO和MIPAR图像分析的联合创始人谈论，关于如何使用MIPAR图像分析软件节省时间和成本。

客户来Mipar和Mipar可以服务的应用程序是什么？

当客户需要有效的自动化解决方案来解决他们的问题时，他们会来找我们。这些解决方案并不是演示得很好，但在实际应用中通常会失败，它们也不是需要CS学位才能开发且仅由一到两个人使用的代码密集型解决方案。

相反，我们提供有效的，自动化解决方案它克服了其他产品经常无法克服的挑战，并且能够快速开发，并且能够轻松地针对问题在其站点上实现。

在过去的一年半，我们已经建立了700多种定制解决方案，以自动化各种问题，许多材料，也是生命科学的许多问题。亚博网站下载亚博老虎机网登录MIPAR涵盖相位分析，毛孔，裂缝，添加剂材料，碳化孔隙度，保留奥氏体测量等应用，以及许多。亚博网站下载

这些都是我们建立了自定义解决方案的应用程序，我们选择了这三个，因为我们看到了我们的客户要求他们的主要职称。我们已经看到了许多谷物规模的例子，但特别是，我们在过去几个月中看到了一系列压倒性的粒子分析应用，特别是随着添加剂制造的爆炸和粒子量化在该空间中起作用的作用。

谷物尺寸通常与EBSD进行，但可以是一个费力的过程。您能否告诉我们一个案例研究，其中MIPAR能够简化EBSD谷物尺寸的过程？

我们有一个工业客户，他一直在使用EBSD单独进行粒度调整。这是唯一的方法，他们可以得到精确的分割，从而得到精确的粒度。手工分析不是一个选择，因为它的巨大成本和时间强度，以及它的主观性，特别是他们正在处理的微观结构，那里的边界相当模糊。

阻止其他产品的主要技术挑战是妥善识别谷物是一些越来越多的界限，并且更重要的是，更重要的是，需要一种软件算法来做人类大脑所做的事情，这是估计的许多这些边界谎言。对于软件来说，这可能是非常具有挑战性的。

此外，客户不仅需要测量图像。他们需要收集数十或数百个区域，然后将所有这些图像中的颗粒大小聚合成一个直方图，以获得单个颗粒大小的平均值、最小值和最大值。在所有这三个目标中，特别是他们最后的努力中，他们都未能从现有的解决方案中找到令他们满意的数据。

我们的用户经常指出，一旦装入图像，就会在该过程开始时的并排视图，这是非常有价值的。这意味着您始终可以在原始图像状态和过程状态之前和之后。
当用户缩小到图像时，他们可以看到界限的微妙，微弱对比，并且可以看到不完整的边界。大脑相当擅长估计这些完成可能的地方，所以这对软件来说是很棒的。我们如何判断这一点的成功是从此图像或一组图像中测量的谷物尺寸是否与他们的地面真理匹配，或者用户认为真实答案来自其EBSD测量。

与此客户合作的团队在工作日创建此食谱，绝对没有涉及编程。当配方加载时，用户将看到检测结果。如果读者熟悉MIPAR，他们会知道他们可以解锁这个并进入细节模式，完全在引擎盖下，因为它是对算法或食谱的无限数量的自定义。在这种情况下，我们拥有的是两层，这些层是食谱所拾取的不同分类。层可以显示，隐藏，重命名和重新加入。

第一层是所有的颗粒，第二层是完整的或者没有接触到边缘的颗粒。这是客户想要的尺寸尺寸。我们的客户经常问MIPAR是否允许你使用裁剪工具对准特定区域。答案是肯定的。

例如，可以使用裁剪仅包含数据栏或排除数据栏，但用户可以调整此问题并更改感兴趣区域，拖动它，并且算法在您告诉它的位置恰好执行。

这个客户过程的第二步是非常微妙的对比。边界检测步骤使用局部对比度检测函数，该函数并不关心物体的绝对黑暗程度，而是它与周围物体的相对黑暗程度，这与人眼的工作原理非常相似。边界设置是根据紧挨着它的部分颜色最深来选择边界的。

然后，连接边界是什么做沉重的工作，并允许这些受过教育的估计边界被吸收，允许一个适当的粒度测量。

最小的颗粒大小设置设置好了，4像素以下的东西都不允许通过，这只是客户习惯使用的内部标准。因此，我们将其融入到食谱中。当然，这可以设置为物理单位，但我们在此解决方案中保留了像素。

为了在像素以外的其他东西中进行测量，用户必须校准图像。它们必须设置所谓的比例因子，或者像素是物理单元的大。我们开设了超过150个文件格式，其中许多都有元数据内置，我们可以拉出它并使用它。

SEM下自动化碳化钨晶晶边界识别的“连接 - 点”。

但是，在许多情况下，我们的用户使用没有任何规模因子元数据的基本TIFFS，JPEG或PNG。因此，在这些情况下，我们需要计算具有已知距离的某些东西的比例因子，例如，我们可以在原始图像上看到的比例条。

这是使用MIPAR的校准工具完成的。MIPAR甚至会为您找到您的比例尺，并将得到的比例尺因子保存到配方中，然后可以使用该配方进行放大和成像分辨率。
我们的解决方案允许客户用此配方批处理它们的许多图像，然后在批次完成后从整个设置中进行测量。

我们的客户指出的另一个非常有价值的功能是，不仅可以批量处理图像，而且还可以在进行所有重要的测量之前，实际看到批量做了什么。我相信许多读者都知道，他们的测量结果和他们的细分结果一样好，也就是说，他们的测量结果的准确性取决于软件发现这些特征的准确性。
软件能够执行多少测量并不重要，能够产生多少标准也不重要;如果没有准确地找到特征，测量结果就不好。因此，在测量图像之前执行一些质量保证和监督图像的能力是关键。

在这个特定的客户端中，他们只查看了总体粒度分布，这是在特性环境中度量的。因为这是一种测量，这是基于每个特征而不是基于每个图像的测量。

这个客户想要使用口径直径来测量每个颗粒的大小或适合每个特征的最长线。该软件测量了每幅图像中的每一颗颗粒，并将其放入一个列中，然后生成了这批图像中所有图像的总体颗粒尺寸分布。

平均尺寸约为700纳米，分钟和最大标准偏差。在这种方法中给出了这种特殊的客户端的巨大信心是它们从他们的EBSD谷物上产生几乎相同的晶粒尺寸分布，以及反向散射图像颗粒。

因此，然后它们能够采用这种MiPAR解决方案，并且曾经使用过大约10小时的样品，这意味着它们可以在四个月内处理大约240个样品，可以在一天内降至240个样品。240个样本是此客户的相当标准的批处理，他们能够使用反向散射成像和SEM，每张图像大约为50秒。使用MIPAR保存了SEM的运营成本，其在SEM运营成本中节省了大约575,000美元。

MIPAR如何提高测量用户可以实现的准确性？

我们的一个客户有两种选择：使用他们知道的软件无法准确地找到颗粒，或者每次单个粒子和每一个图像进行追踪，无论是一个不准确的自动化。yabo214他们对手追踪没有巨大的信心，因为两人会以不同的方式追踪粒子。yabo214

但是，手动跟踪不是一种选择，因为这样做的成本如此之高。因此，他们不得不诉诸于无法找到界限的软件，但它仍然可以允许它们获得一些形状的测量。我们与他们合作，了解挑战。

考虑到我们所看到的粒子例子的范围，它们非常独特。群集被算作一个。它们希望颗粒在粒子之间没有清晰的暗分离被归类为一个特征，而是在它们之间存在一些有可见的边界的颗粒，需要彼此分开。yabo214

最重要的是，这必须适用于多张图片。它不需要调整图像到图像的设置来产生合理的结果。否则，他们还不如开始雇佣一批实习生来追踪他们所有的照片。

就我们的解决方案能够做到的而言，他们的颗粒坐在另一个颗粒的上面，在其他软件被隔离的地方，而客户在审查分离后，让我们竖起大拇yabo214指。他们觉得所有要求得到了满足：捕获重叠颗粒，发现细细的颗粒，并准确地发现了挑战性粗糙的颗粒。yabo214这使我们能够在之前提到的准确测量。

为了更仔细地研究解决这些挑战的方法，根据软件是否对其度量有信心，将层进行了分离。例如，红色yabo214粒子是指它对粒子的完整性有足够的信心，以便测量它们的形状;黄色颗粒被软件认yabo214为被其他颗粒遮挡太大，以获得其形状的准确测量。

这是客户最初担心的问题。他们问，当一个粒子在另一个粒子上时，它是如何从母体中分离出来的?你如何处理像吃豆人形状的粒子被不准确地测量成比实际更粗糙的东西?我们的解决方案不是试图估计粒子的边界在哪里，尽管在那种情况下这并不太难，而是标记那些覆盖太广的粒子并测量它们的形状。yabo214当我们看不到边界时，我们无法可靠地估计边界在哪里。

粗糙度是一种衡量功能如何或者特征的凹陷。粗糙度最小，最大的无限远，并且它在粒子分析空间中很常见。

正如我们才能测量的大量粒子，我们可以批量处理数百人。yabo214要遍历一些设置，我们使用了一个标记，然后扩展了边界方法。旨在选择我们绝对自信的区域的亮度标记步骤是粒子的一部分，然后算法的其余部分将此标记拍摄并将其捕获到边界边缘。yabo214

这是一种非常强大的方法，使我们能够做出人眼事物的做法，这是您所知属于您的功能的区域，然后将这些区域捕捉到功能结束的位置。

分居是下一个障碍。我们必须精确地切割那些在它们之间有局部黑暗的粒子，但yabo214不是切割那些，如果你熟悉分水岭式方法，我们会疯狂地根据这个沙漏型的形状在它的颈部开始出现。所以，我们结合了我们的局部微妙对比检测器和我们的分离特征工具来给分离特征，工具，一些帮助，说你只会在粒子之间有足够强的局部黑暗的地方画线。yabo214

这就是分离的黑暗集。它设定了一个临界黑暗，即面积必须在本地才能切割。我们的单独功能工具然后进入并完成我们要求它的削减。然后，所有轮廓都是精制的，我们最终得到了我们的可衡量与不可衡量的尺寸的分类。

导致的测量结果不仅显示为较大的测量表，而且不仅是测量的直方图，即可以说是更好的，而是可以在图像中坐在图像中坐在图像中的颜色编码可视化。这可以是一个非常有价值的工具，不仅用于识别测量可能驻留在图像中的位置。

您可能会在一个区域中的粗糙粒子聚类到另一个区域，但它真的可以帮助您了解这些测量的重要性，yabo214并了解他们在告诉您的功能。
虽然MIPAR可以产生许多尺寸和形状的测量，但粗糙度和偏心度往往是我们最常用的两个。

此特殊客户端未预期预计将使用粒子尺寸的图像分析。它们具有基于激光的光谱方法，它们将通过激光器通过陶瓷样品，它们会从激光激光衍射，然后它们将具有粒度的预期直方图的曲线图。

他们无法看到粒子。yabo214如你所知，随着该方法，他们只是通过激光设置流动，它们得到一个剧情。他们来实现的是他们的情节是错的。它们在该情节中缺少很多细颗粒，因为那些细颗粒被粘在更大的颗粒上并且yabo214被算作一个。

一旦他们看到了这些微小的粒子可以捕获准确，他们就会移动以使用图像分析，以便在能够看yabo214到它们测量的额外的额外益处。您的量化和与谷物一样有很好的探险能力，这位客户想要做的是许多领域的聚合大小测量一次并将其放入一个群体，进入一个直方图。

为此，解决方案必须是可重复的。它必须在上一个图像上工作，因为它在前一个图像上。因此，当他们加载新图像时，算法重新执行，您得到了结果。这一点给他们带来了很大的信心，即解决方案正在研究他们收集的所有图像。

然后，它们进行了批处理并产生了整体大小直方图。在MIPAR之前，此客户使用另一个自动工具故意捕获粒子。yabo214它正在切割他们不想要的地方。它缺少那些坐在别人的顶部，但它们是他们所提供的。

由于成本问题，手工跟踪是完全不可能的。有了这个解决方案，他们就能逐步升级到他们认为是准确的自动化解决方案，并能得到世界上最好的:速度、准确性和重现性。

除了寻找、分离和分类粒子外，MIPAR还能走得更远吗?yabo214你有MIPAR能够解决的独特挑战的例子吗?

这是另一个粒子分析的例子，但它与我之前提到的那些略有不同。这个客户正在测量他们的粒子和横截面。yabo214他们觉得自己无法从松散的粉末样本可靠地识别出什么是卫星;可能有一些粒子在其他没有真正结合yabo214的粒子上，它们只是静态连接。

因此，为了获得更好的卫星分析，它们将它们的颗粒嵌入粘合剂中。yabo214他们使用称为由俄亥俄州顿顿的机械抛光和光学地采用由UE制造的机械抛光和光学图像的仪器，从而从该嵌入的粉末混合物中收集一组2D切片，从而可以分析它们卫星分析。

在扫描电镜下从松散的金属粉末中识别单个颗粒(随机分配颜色以表明不同的特征)。

但是，他们有一些商业工具。他们有一些开源工具，它们没有识别粒子的问题。yabo214快速的门槛做了他们所需要的，但这并没有帮助他们。他们不需要找到粒子。yabo214相反，他们需要找到卫星的内容，父母是什么，然后构建自定义测量方法，而无需花周或几个月的编写代码，并结束一个只有公司中只有一个人知道如何运作的解决方案。

他们不知道如何使用他们的商业工具来完成这项工作。他们被困住了，因为这是一个咨询客户，必须在相当短的时间内将分析结果返回给他们的客户。就像所有这些解决方案一样，我们的团队在MIPAR中图形化地创建了这个配方，而没有在工作日内进行任何编程，我们能够在第二天将它投入部署。

我们面临的挑战不仅是分离这些非常微小的卫星粒子，还要将它们识别为与母体分离的卫星，然后配置测量公式，给出整个混合物的卫星测量百分比。yabo214
就像以前一样，有关键配方设置，分类层，运行的测量和测量立即在负载上弹出。我们所谓的清洁颗粒是着色的绿色，是颗粒是yabo214卫星的父母，它们没有连接到它们的卫星。卫星的父母是彩色粉红色的，这确实有卫星连接到它们。卫星本身是有色橙色。

该分类方法采用先检测后阈值的方法。选择一个临界值来定义什么是粒子，什么不是。一个类似的最小尺寸，就像粒度研究，被设定。在这种情况下，客户端不希望任何低于5像素的东西被算作特性。

通过我们单独的特征函数的组合进行分离，但随后一些相当强大的形态功能串联，以允许从父母中没有切割非常微妙的卫星分离。

为了将粒子分配为子或父母，用户不能只使用相对于它周围的大小，因为有时有卫星大致相同的大小与它们连接到的典型。它是什么是扩展功能远离它与之相关的东西。

使用MIPAR，用户可以随时随地进行图像处理。用户可以以图形化、可视化和交互式的方式将函数串在一起，这是您在其他平台上可能从未想到过的，并且无需编写任何代码就能提出真正独特的算法和解决方案。

该电源用于开发这种分类算法可以说：让我们考虑整个群集，所有连接，看它质心;它在哪里？在这里的某个地方。让我们释放所有的东西，并说分离集中的一个，触摸整个集群的质心，将被称为父母和其他孩子或卫星。逻辑为此目的而放在一起。

所有这些都完成了，我们建立了测量并生成了所谓干净粒子的数量，拥有卫星的粒子的数量，卫星本身的数量，然后是粒子的总数。yabo214卫星总数的百分比乘以100。

再次建立，没有任何编码，并符合客户需要作为客户的衡量所需的客户。重复主题是他们希望从比这一个视野中产生更多的测量。他们希望在许多图像中计算卫星，并表达卫星百分比从看所有这些领域。

客户端通过这个配方收集了一百多张图片，然后我们回到后处理器，在那里我们可以查看检测结果。就像以前一样，用户可以浏览不同的图像，自己评估检测是如何工作的。

为了使其整体卫星分析测量，它们可以在所有图像上进行两层，然后每张图片获得报告。如果这是建立实验的方式，可以计算卫星百分比。在这种情况下，客户端选择了两个列，将两列划分为两列，乘以一百个，这是它们的总卫星百分比。

您认为，在MIPAR自动化这么多流程的情况下，还需要人工干预或监督吗?

通常，您需要进入那里，并在检测或分类上快速修复。有时，没有替代人类监督和自动化之间的混合动力，并且我们非常长的长度可以促进尽可能多。

作为一个例子，让我们说，即使软件没有想到某种情况，无论出于何种原因，或者用户想要称之为小卫星，让它让他们允许他们这样做。它们单击编辑，剪切，然后实时更新分类。

甚至可以通过使这一步不间断地进行批量来完成，并且对于每个图像，将提示用户在批处理到下一个校正之前进行任何校正。这允许解决一些非常具有挑战性的问题，比如仍然导致数量级和速度增加，但仍然允许人类协助自动化并达到所需的准确性和验证。

在这种情况下，MIPAR在工作日内，能够提供和客户端的自动化解决方案，而不仅仅是为了寻找粒子，而不仅仅是为了分离卫星，而不仅仅是为了分类卫星以及父母是什么，yabo214但是为了提供完整的解决方案，可以采取原始测量并产生卫生百分比的自动度量，直到那一天直到那一天的卫星在技术上并不存在。

在光学显微镜下从金属粉末的横截面自动检测粒子卫星(橙色=卫星粒子，粉色=有卫星粒子，绿色=没有卫星粒子)。

您如何总结MIPAR可以提供的主要好处?

刚刚描述的解决方案是从下台构建的，而不编码该特定客户。这真的是我们的要点。我们是一个解决方案驱动的公司和产品，与所有类型的用户合作。无论您是不知道图像分析的第一件事的人，还是只需要结果，还是图像分析专家，我们都能够为您创建解决方案。

如果您希望以可靠的方式自动化量化，但不太了解该图像分析的计算机辅助方面，我们的环境允许我们的团队为您的特殊问题进行自定义这些解决方案，并为您提供环境拖放它们并获取所需的结果。

当然，我们在这里不仅可以在解决方案开发阶段咨询，而且还要培训您的团队如何部署这些解决方案。我们拥有多种自学材料，我们的用户手册向我们的教程在线，也是我们的Mipar A亚博网站下载cademy，这是一个自我节奏的Udemy课程，教授您的基本面图像分析以及MIPAR的形式可以帮助您应用他们解决我们网站上可用的实际问题。这也没有成本。
最后，我们的食谱店。我们鼓励用户查看我们网站上的菜谱商店。它是一个拥有超过50种预制配方的图书馆，用于各个领域的应用，不仅在材料领域，而且在生命科学甚至其他领域。亚博网站下载亚博老虎机网登录那些只是一种味道示例应用程序MIPAR可以解决的问题。

欢迎读者下载那些和示例图像并运行它们。我们已经与许多客户合作，从学术到各种规模的工业客户，为他们的需求和填补他们的差距来开发定制自动化解决方案，并解决他们的真正挑战。

它是独一无二的，允许图像分析初学者运行复杂解决方案的环境是相同的，为用户提供了一个非常强大的游乐场，为他们创建算法。他们可以非常直观地，非常互动地执行这些“如果是什么？”关于如何解决这些问题并提出解决方案的方案，比其他工具更快的数量级，或者解决他们之前无法解决的问题。我们有一个90秒的简短旅游视频在我们的网站上，这使得可视化此工作流程的良好工作。我鼓励读者看看。

我们还提供了一个API，允许用户在他们的应用程序中运行菜谱，如果这是需要的解决方案类型的话。我们绝对鼓励读者,如果他们有自动显微照片分析,或如果他们想尝试审计之前他们没有能够自动化,或者他们被做了很多手动跟踪或关心人与人之间变化,在通过电子邮件联系,给我们一个电话,在我们的网站上提交信息，www.MIPAR.us，并与我们的网站聊天。我们的团队在这里建立解决方案。

关于John Sosa博士

John Sosa博士是MIPAR软件公司的首席执行官和联合创始人。他在俄亥俄州立大学获得材料科学和工程博士学位，专注于钛合金的2D和3亚博老虎机网登录D微观结构表征。