Machine Learning & Mikroskopie Lösungen

Softwareentwicklungen für effiziente Analysen

Machine Learning & Mikroskopie Lösungen

 Softwareentwicklungen für effiziente Analysen

Machine Learning & Mikroskopie Lösungen

Softwareentwicklungen für effiziente Analysen

 Werkstofftechnische Fragestellungen

 Einbeziehung Künstlicher Intelligenz

 GxP-konforme Softwarelösungen

 Werkstofftechnische Fragestellungen
 Künstlicher Intelligenz
 GxP-konforme Softwarelösungen

Machine Learning und
Data-driven Solutions in der Anwendung

matworks Machine Learning Data Driven Solution HSAA Jan Walford

High-Tech Laborausstattung für automatisierte Lösungen in der Mikroskopie.

  • Applikation von Machine und Deep Learning in der Materialmikroskopie und Datenanalyse
  • Machbarkeitsstudien zur Umsetzung von Machine Learning Lösungen auf Basis vorhandenem Bildmaterial oder bereitgestellten Proben
  • Aufbereitung und Labeling von Datensätzen zur Verarbeitung mit Machine Learning Modellen
  • Training und Bereitstellung von Machine Learning Modellen zur Quantitativen Gefügeanalyse, Defekt- und Anomalieerkennung, Gefüge- und Objektklassifikation, Qualitäts- und Eigenschaftskorrelation
  • Umsetzung mit etablierten und innovativen Frameworks wie Tensorflow, Keras, PyTorch, scikit-learn, etc.
  • Integration von Machine Learning Modellen in neue oder bestehende ganzheitliche Mikroskopielösungen mit Benutzeroberfläche, Automatisierung, Visualisierung und Datenbankintegration

Werkstofftechnische Fragestellungen

  • Vollautomatisierte Mikroskop-gestützte Qualitätssicherung
  • Reporting für Restschmutzanalysen
    (Prüfung der Technischen Sauberkeit bei Bauteilen der Automobilindustrie – gemäß VDA 19)
  • Kalibrierungstool zur Prüfung der Messmittelgenauigkeit.
  • Automatisierung großflächiger quantitativer Gefügeanalysen
  • Erfassung von Prozesseinflüssen, Analyse von Gefügehomogenitäten, Porenverteilung
  • Kachelungsprinzips (›moving frames‹) für feldspezifische Analysen,
    regionen-spezifische Analyse am Gesamtbild
  • Darstellung der größten Fehlerobjekte
  • feingeometrischer Auswertung und Korngrößenbestimmung
  • Halbautomatisiertes Vermessen geometrischer Kenngrößen (z. B. Wandstärke)
    mit Anbindung an eine SQL-Datenbank
  • Automatisierte Quantifizierung der Domänenstruktur von z. B. NdFeB-Hartmagneten und Aufzeigen der Missorientierung von Körnern

Machine Learning basierte Analyse von Hartmagneten.

GxP konforme Softwarelösungen als
Business-Partner von ZEISS Microscopy

matworks Machine Learning GxP Softwareloesung HSAA Thomas Klink

Begleitung von GxP-konformen Validierungslösungen für die Mikroskopie.

  • Realisierung von automatisierten Analyseprozessen nach den Richtlinien der amerikanischen Food and Drug Administration (FDA, 21 CFR Part 11)
  • Alle elektronischen Daten entsprechen den Anforderungen der FDA gemäß GxP.
    Keine Manipulation der Daten möglich, gesicherte Dokumentation aller Prozesse.
  • Erstellung der Software nach dem V-Modell
  • Geschlossenes System (Kioskmodus)
  • Userverwaltung mit Zugriffsrechten
  • Verwendung von lückenlosen Audittrails für Nachvollziehbarkeit der durchgeführten Aktionen
  • Versions- und Änderungskontrollverfahren für erstellte Dokumente (Ergebnisberichte)

Probenhalter für effiziente Bildaufnahme

  • Flexibel und modular für unterschiedliche Probengeometrien
  • Einfache Probenbeladung für effiziente Bildaufnahmen
  • Kompatibel für alle ZEISS Licht-und Elektronenmikroskope
  • Automatisierte Mikroskopsteuerung und Bildaufnahme für Ihre Anforderung

Nähere Informationen, weitere Produkte und individuelle Beratung gerne auf Anfrage.