주사 전자 현미경으로 산업 품질 보증 및 고장 분석 분야의 다양한 애플리케이션을 위한 광범위한 시스템 포트폴리오를 제공하는 ZEISS.
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| ZEISS EVO 제품군 표준 엔트리 레벨 시스템 |
ZEISS Sigma 제품군 고급 시스템 |
ZEISS GeminiSEM 제품군 하이엔드 시스템 |
ZEISS Crossbeam 제품군 3D 기능을 갖춘 하이엔드 시스템 |
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| 해상도 | 1 kV에서: 9nm | 1 kV에서: 1.3nm | 1 kV에서: 0,8nm | 1 kV에서: 1,4nm |
| 시스템 | 사용하기 쉬운 소프트웨어 옵션으로 까다로운 분석 EDS 워크 플로우에 특화된 기존 주사 전자 현미경 | 고품질 이미징 및 고급 분석 현미경을 위한 전계 방출 주사 전자 현미경 | 나노미터 이하 이미징, 분석 및 샘플 유연성에서 가장 까다로운 요구 사항을 충족하는 전계 방출 주사 전자 현미경 | 고처리량 3D 분석 및 시료 준비를 위한 전계 방출 주사 전자 현미경과 펨토초 레이저 사용 |
| 이점 |
일상적인 애플리케이션 처리 EDS 루틴에서 최상의 재료 피드백을 위한 이중 콘덴서 유연하고 강력하며 합리적인 가격 재료 분석을 위한 탁상형 SEM의 스마트한 대안 짧은 결과 도출 시간 및 높은 처리량 |
모든 샘플에서 정확하고 재현 가능한 결과 제공 빠르고 쉬운 실험 설정 ZEISS Gemini 기술 선명한 이미지를 위한 유연한 감지 Sigma 560은 동급 최고의 EDS 지오메트리를 제공합니다 |
최고의 이미지 품질과 다용도성 고급 이미징 모드 고효율 탐지, 뛰어난 분석 기능 ZEISS Gemini 기술 최상의 커버리지를 위한 다양한 디텍터 |
FIB-SEM 분석에서 최고의 3D 해상도 두 개의 빔, 이온, 전자 샘플 준비 도구 추가 펨토초 레이저의 이점 EDS, EBSD, WDS, SIMS 및 기타 요청 시 추가 제공 3차원의 타겟팅 분석을 통해 샘플 인사이트 극대화 |
| 소프트웨어 | ZEISS EVO | ZEISS Sigma | ZEISS GeminiSEM | ZEISS Crossbeam |
ZEISS ZEN core는 커넥티드 현미경 검사 및 이미지 분석을 위한 소프트웨어 제품군입니다.
이 소프트웨어는 전체 개요를 한 눈에 볼 수 있습니다. 모든 현미경 검사 결과에 대해 하나의 사용자 인터페이스를 제공합니다.
버튼 하나만 누르면 자동화된 워크 플로우로 빠르고 안정적인 결과를 보장합니다.
더 영리하게, 시간 절약
ZEISS ZEN Intellesis.
저픽셀 분류 또는 딥러닝과 같은 확립된 머신러닝 기술을 사용하면 전문가가 아닌 사용자도 ZEISS ZEN Intellesis로 신뢰할 수 있고 재현 가능한 분할 결과를 얻을 수 있습니다.
이미지를 로드하고, 클래스를 정의하고, 픽셀에 레이블을 지정하고, 모델을 학습시키고, 분할을 수행하기만 하면 됩니다.
소프트웨어는 몇 장의 이미지에 대해 한 번만 학습하면 수백 장의 이미지 배치를 자동으로 분류할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간이 절약될 뿐만 아니라 사용자 관련 편차가 발생할 수 있는 범위도 줄어듭니다.
많은 유사 이미지에서 시간이 많이 걸리는 모든 분할 단계는 강력한 머신러닝 알고리즘이 처리합니다.
ZEISS ZEN Intellesis
머신 러닝을 통해 입자 식별을 가능하게 하고 입자 식별, 이미지 분할 학습, 개체 분류에 더 높은 정확도를 제공합니다.
Intellesis 개체 분류
세분화된 입자를 분류하고 하위 유형으로 정렬하는 데 사용됩니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 유형별 입자 수를 계산할 수 있습니다.
더 영리하게, 시간 절약
ZEISS ZEN Intellesis.
ZEN Intellesis는 광시야, 초고해상도, 형광, 라벨 프리, 공초점, 라이트 시트, 전자 및 X-선 현미경 등 다양한 이미징 소스의 다차원 이미지를 쉽게 분할할 수 있도록 지원합니다.
그런 다음 ZEN의 평가 모듈을 사용하면 산업 표준에 따라 자동으로 보고서를 작성하고 측정할 수 있습니다.
분할 후 유형별 분류에 있어서는 ZEN Intellesis의 접근 방식은 혁신적입니다. 일반적인 머신러닝 솔루션처럼 개별 픽셀을 살펴보는 대신, 객체 분류 모델은 객체당 50개 이상의 측정된 속성을 사용하여 자동으로 객체를 구분하고 분류합니다.
표로 정리된 데이터를 기반으로 하는 이 분류 프로세스는 특별히 훈련된 딥 뉴럴 네트워크가 수행하는 분할보다 훨씬 빠릅니다.
레이어 두께의 예입니다:
CIGS 태양전지 층의 FIB 단면 오버레이: Crossbeam 550 InLens 디텍터 결과(오른쪽)와 ZEN Intellesis 머신러닝 분할 후 결과(왼쪽).
기술적 청결을 위한 ZEISS 솔루션
근본 원인을 파악하세요. 올바른 의사 결정을 더 빠르게 내립니다.
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재료는 복잡해집니다. 분석이 간단해집니다.
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광학 검사 및 문서화
ZEISS INSPECT 듀오를 사용한 광학 측정
크고 작은 부품을 자동으로 검사하고자 하시나요? 가능합니다.