用于材料科学的 AI 图像分析软件 | Thermo Fisher Scientific

用于材料表征和质量控制的 AI 图像增强和分割软件

Thermo Scientific Avizo 软件的 AI 工具可增强和分割 3D 电子显微镜和 CT 数据集，与传统方法相比，能够更快、更准确地提取特征。

与 Avizo 软件值得信赖的可视化和分析环境集成后，您将获得高效、可重复的工作流程，从而加快获得结果的速度。

Avizo 软件的 AI 功能如何改进材料分析工作流程

Avizo 软件的 AI 工具可简化并加速成像工作流程，提供更深入的洞察，让您专注于科学解读而非软件操作。

加快发现

AI 程序可简化处理流程，将耗时较长的任务缩短到几分钟，从而提供精确的结果，加快发现速度。

更便捷的访问

无需专业知识。借助直观的 AI 工具，可轻松获得所需答案。

可共享模型

使用预训练的 AI 模型，或者与同事和同行分享您自己的模型。

Avizo 软件中的 AI 增强图像分析

通过 AI 分割从原始 2D 和 3D 数据中获取见解

Avizo 软件原生支持大多数 2D 和 3D 成像数据集，例如 FIB-SEM、TEM、3D 光谱和微型 CT。多角度和 3D 视图通常有助于定性评估图像质量并确定出色分析方案。

对定量研究至关重要的特征，2D 或 3D 显微镜数据并非总能清晰地将其界定。

例如：

微型 CT 扫描中的金属伪影
SEM 中的充电伪影
FIB-SEM 断层扫描中的孔隙背底
TEM 断层扫描中的缺失楔形物

这些数据集适合使用 AI 分割，因为与传统方法相比，AI 分割效率更高。

使用 Avizo 3D 软件查看地质样品的 3D FIB-SEM 断层扫描图，并附有横截面插图。注意该绝缘样品存在不均匀荷电现象。虽然人眼可以追踪特征，但用传统方法很难将其分割；因此该样品非常适合采用 AI 分割。数据采集自 Thermo Scientific Scios 2 FIB-SEM。

使用 AI 辅助选择工具减少标记时间

Avizo 软件提供多种灵活、高效的方式来生成真值数据。用户可在名为分割工作区的专用界面中，一站式完成训练区域选择、数据标记、模型训练及模型推理。

选择方法包括手动绘制以及 Brush, Lasso, Magic Wand，和 Thresholding 等自动选择工具。
AI 辅助选择可以用作预训练模型，用于快速选择视觉上不同的对象。

Avizo 软件也接受来自其他方法（例如图像流程模板）或外部工具的标签。

Avizo 3D Pro 软件中的分割工作区。使用Lasso工具选择长方形感兴趣区域内含有 Pt 纳米颗粒的碳粘合剂。仅使用该 ROI 来训练 AI 模型。该数据来自 TEM 断层扫描，因此部分区域的边界模糊不清。因此，这类数据最适合用 AI 分割来处理。 TEM 断层扫描数据采集自 Thermo Scientific F200X G2 (S)TEM。

训练自定义 AI 模型

Avizo 软件为您提供一套完整的系统，用于训练自定义 AI 模型。

去噪模型接收一个或两个输入，生成可重复使用的模型。
分类分割模型提供两个输入来区分材料，例如复合材料成分或孔隙度。
实例分割模型用于将单个物体与其他物体和背景区分开来。

您可以优先选择快速、轻量级的模型进行初始分割，或者使用更深的网络实现更高精度的分割。界面优先考虑易用性，并为有经验的用户提供高级选项。

正在进行和已完成的模型训练可在浏览器中进行交互式监控。这样可以比较不同模型之间的精确度和准确度指标，并可视化模型进展。

AI 模型训练进度可通过浏览器使用 TensorBoard 进行可视化跟踪。在训练 AI 模型时，Avizo 软件会自动启动该功能。左侧显示原始数据。中间列在黑色背景上以红色显示真值数据。右栏显示的是模型预测，通过交互式按键，您可以看到模型是如何随着训练时间的推移不断更新和改进的。 TEM 断层扫描数据采集自 Thermo Scientific F200X G2 (S)TEM。

为您的数据选择合适的 AI 模型

为了帮助用户为每个数据集选择出色的自定义或预训练 AI 模型，Avizo 软件提供了 AI 模型评估工具。在此工具中，一个或多个 AI 模型预测数据集的子集，结果将以标准指标和交互式可视化预览形式呈现。

选择模型后，即可运行预测。根据所选模型的不同，输出结果将为分割数据或去噪数据。结果可直接用于分析。

当一个数据集存在多个候选 AI 模型时，最有用的方式是通过测试确定较为适合新数据的模型。在 AI 模型评估界面中，会显示精度、准确度等指标，并在 ROI 上显示可视化结果。确定最佳模型后，即可将其选中并用于预测。该图显示了多孔铜泡沫的微型 CT 扫描结果，其中铜层存在裂纹。
DOI：10.1016/j.matdes.2013.07.047。

分析 AI 处理后的数据

本质上，AI 方法是从成像数据中提取定量信息的一个中间环节。 Avizo 软件包含许多基于分割的测量工具，例如体积百分比、单个对象测量、界面分析和连通性分析。

专项工作流程包括：

三相边界测量，例如用于固体氧化物燃料电池 (SOFC)
孔隙网络建模 (XPNM)
流体流动和离子扩散模拟 (XLab)
用于 FEA 和 CFD (XWind) 的体积网格生成
显示数字体积相关性结果 (XDVC)
从复杂材料中高效提取纤维相以进行单根纤维分析 (XFiber)

在Xtra 库中探索可下载的、可用于 AI 模型输出的技术和工作流程。

复合图像左侧显示 3D FIB-SEM，中间显示孔隙相分割，右侧显示孔隙网络模型。该方法使用 Avizo 3D Pro 软件中的 XPNM 扩展，对 AI 模型分割结果进行处理。 DOI：10.5281/zenodo.4049960。数据采集自 Thermo Scientific Helios DualBeam。

生成模板报告

为了实现可追溯性并快速向决策者提供信息，可根据 Avizo 软件中的工作生成模板报告。报告功能虽不限于 AI 相关的工作，但可为 AI 模型的运行结果增加额外的可信度。

报告包含统计数据、图表、图像、元数据和自定义字段，用于记录在 Avizo 软件中完成的工作，以便那些未使用该软件的人也能了解情况。 PDF 导出功能确保工作成果易于共享和后续处理。

Avizo 软件为汽车应用中使用的复合纤维材料生成的报告。此类标准报告展示了 Avizo 软件项目的流程（无论是否使用 AI 方法），并根据报告作者的选择输出统计信息。

预训练 AI 模型可加速图像分析

自行训练 AI 模型并非总是必要。重复使用现有模型可以节省大量时间，同时还能从 AI 方法中获得高质量的输出。

在 Avizo 软件中，您可以轻松地重复使用您或同事之前在类似数据上训练过的 AI 模型。
使用 AI 模型评估工具来确定哪个模型最适合您的数据。
探索 Xtra 库中可供下载的预训练模型，例如 CellPose。
请咨询我们的团队，生成适合您应用场景的 AI 模型。

将 3D 电子背散射衍射 (EBSD) 体积叠加到 FIB-SEM 断层扫描数据的相应 2D SEM 横截面上。在此，索引的 EBSD 数据被用作 Avizo 3D Pro 软件中预训练的 3D CellPose 实例分割模型的输入。最终得到逐粒分割结果，用于表征颗粒的形状和方向。数据采集自 Thermo Scientific Helios 5 PFIB-SEM。