Zeiss Zen Connect软件使各种成像方式和尺度的不同示例观点的集成成为可能。所有成像方法的汇合允许图像的组织和覆盖。以下是Zen Connect的一些关键功能：
- 从任何来源叠加和对齐图像
- 转移到共聚焦，光或电子显微镜，并对齐一次
- 获得整体形象
- 利用概述图像进行导航
- 将多模式数据保存在井井有条的项目中
Zeiss Zen Connect的有效工具 - 对于大学或工业实验室的材料研究人员而言，Zeiss Z亚博网站下载en Connect具有时间效率，具有独特的见解，并且有效。
Zen Connect可以使用几种显微镜模式或对比方法，这对复杂的应用是有益的，例如测试添加性构建的组件，分析电池的电子搬运能力，研究石油等原材料，甚至评估金属样品中的夹杂物。亚博网站下载
强调
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叠加和对齐所有图像
- 上下文中的所有图像数据都可以对齐并显示
- Zeiss Zen Connect商店元数据持续更长的持续时间，以至于外部图像可以遵循建立良好的生物形式标准
- 与所有第三方成像技术兼容
- 可以从手机加载简单的概述图像或复杂的多维图像
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获取概述图像，以便于导航
- 单击概述图像并分析ROIS，将阶段调整到正确的位置
- 使用概述图像路由并找到ROI
- 通过成像技术和分辨率域的边界放大和缩小时，请在上下文中识别成功的图像
- 将样品安装在蔡司或任何第三方的样品持有器上
- 用任何低放大倍率系统或蔡司立体显微镜对样品进行图像样品
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智能数据管理
- 获取与它们关联的所有图像和数据集
- 使用过滤器功能寻找成像参数和显微镜类型
- 在实验期间甚至几个月后都了解所有步骤
- 直观标签将其保存在数据库项目中后，默认将其附加到每个图像
申请
e-Mobility的物质研究
永久磁铁将确定电子活动的未来。首先，获取概述图片，然后使用Kerr显微镜观察磁性域并识别值得信赖的磁相。下一个阶段将通过增加从微米到纳米尺度的分辨率来揭示更多细节。
用户可以根据这些发现来绘制推断并连接磁性参数和样品形态。最好以最高分辨率的更广泛的环境评估数据。
大规模概述，用Zeiss Axio Imager获得。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
通过KERR显微镜可视化的磁域结构。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
用Zeiss Sigma 300 VP获得的相关高分辨率图像。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
材料研究石油回收，核废料处理以及碳捕获和存储
研究碳酸盐岩石的孔建筑。在不同的长度尺度和不同的结构异质性下定义流动，反应和运输。为了清晰的视图，请使用自动光学显微镜。
Zeiss Zen Intellisis可用于使用不同的颜色，纹理和强度来分类宏观结构，并检测孔结构，微孔晶粒和实心岩石晶粒。使用提供的数据，可以鉴定出高分辨率场发射扫描电子显微镜的区域。在宏观异质性的背景下，可以观察到纳米尺度孔结构的变化。
宏观分割（左）和自动光显微镜图像（右）的覆盖层显示了微孔度和微孔晶粒。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
高分辨率光显微镜数据和纳米级电子显微镜数据的相关叠加。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
分段（左）高分辨率光学显微镜数据（右）的覆盖层更详细地显示了孔结构。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
高分辨率纳米级显微镜数据。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
钙处理钢中夹杂物的物质研究
钢的钙处理有助于限制有害锰硫化物（MN）的产生。这可能会导致延伸，结果滚动过程中钢的各向异性。
当使用改性的MN时，会产生更坚硬的硫化钙（CAS），这有助于保存钢的各向同性。将这两张照片加在一起，以获取完整样本的大规模视角。可以使用SEM获得高分辨率图片。要确定EDS分析的精确位置，请更改位置。
第一个样本，没有CA处理：Zeiss Axio观察者获得的一个包含（插图）的样本概述和细节。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
较高的放大倍数SEM图像（Zeiss Crossbeam 550）和Eds伸长的MNS包含图。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
带有球状CAS包含和EDS图的CA处理SEM图像的第二个样品。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
配件
Zeiss Zen数据存储
Zen Zeiss数据与实验室中的中央数据管理系统有关。它允许在捕获后操作和单个图片保存后进行数据收集。所有参与者都可以使用共享功能和数据访问。
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Zeiss班车，找到相关显微镜
Zeiss Shuttle＆Find软件模块非常易于使用，并提供了一个有效的过程，可以从扫描电子显微镜和光显微镜中叠加数据。
具有基准标记的标本容器可在几秒钟内用于构建坐标系。光学显微镜可用于指定材料中感兴趣的区域。要访问高分辨率成像和分析，请更改电子显微镜中的ROI。最后，将收集的照片与各种显微镜程序联系起来。
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显微镜中的图像分割
深度学习好处可用于有效分开照片并访问现实数据。所有后续图像分析过程的枢轴是图像分割。
Zeiss Zen Intellisis使用深度学习和Python来获得可重复的分割结果。即使没有经验的用户也可以使用该程序，并且软件模块将自动分割照片。结果，它可以节省时间并减少用户偏见。
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