ट्रांसमिशन इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी वर्कफ़्लो, परिणाम विश्लेषण और डेटा प्रबंधन के लिए एक मशीन-दृष्टि दृष्टिकोण

ट्रांसमिशन इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी (टीईएम) उपयोगकर्ताओं को अपने मौलिक, परमाणु पैमाने पर सामग्री का अध्ययन करने में सक्षम बनाता है। जटिल प्रयोग नियमित रूप से कई मापदंडों के साथ हजारों छवियां उत्पन्न करते हैं जिनके लिए समय लेने वाली और जटिल विश्लेषण की आवश्यकता होती है। एक्सॉन सिंक्रोनाइज़ेशन एक मशीन-दृष्टि सिंक्रनाइज़ेशन (एमवीएस) सॉफ्टवेयर समाधान है जिसे टीईएम अध्ययनों में निहित दर्द बिंदुओं को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक बार माइक्रोस्कोप पर स्थापित होने के बाद, यह एक प्रयोग के दौरान माइक्रोस्कोप, डिटेक्टर और सीटू सिस्टम द्वारा उत्पन्न छवियों और मेटाडेटा के निरंतर सिंक्रनाइज़ेशन को सक्षम बनाता है। यह कनेक्टिविटी मशीन-दृष्टि एल्गोरिदम के अनुप्रयोग को सक्षम बनाती है जो दृश्य के क्षेत्र के भीतर रुचि के क्षेत्र को केंद्र और ट्रैक करने के लिए स्थानिक, बीम और डिजिटल सुधार के संयोजन को लागू करती है और तत्काल छवि स्थिरीकरण प्रदान करती है। इस तरह के स्थिरीकरण द्वारा प्रदान किए गए संकल्प में पर्याप्त सुधार के अलावा, मेटाडेटा सिंक्रनाइज़ेशन कम्प्यूटेशनल और छवि विश्लेषण एल्गोरिदम के आवेदन को सक्षम बनाता है जो छवियों के बीच चर की गणना करता है। इस गणना किए गए मेटाडेटा का उपयोग रुझानों का विश्लेषण करने या डेटासेट के भीतर रुचि के प्रमुख क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जिससे भविष्य में नई अंतर्दृष्टि और अधिक परिष्कृत मशीन-दृष्टि क्षमताओं का विकास होता है। ऐसा ही एक मॉड्यूल जो इस गणना किए गए मेटाडेटा पर बनाता है वह खुराक अंशांकन और प्रबंधन है। खुराक मॉड्यूल इलेक्ट्रॉन समृद्धि (ई-/ए 2.एस-1) और संचयी खुराक (ई-/^ए2) दोनों के अत्याधुनिक अंशांकन, ट्रैकिंग और प्रबंधन प्रदान करता है जो पिक्सेल-दर-पिक्सेल आधार पर नमूने के विशिष्ट क्षेत्रों में वितरित किया जाता है। यह इलेक्ट्रॉन बीम और नमूने के बीच बातचीत का एक व्यापक अवलोकन सक्षम बनाता है। प्रयोग विश्लेषण को एक समर्पित विश्लेषण सॉफ्टवेयर के माध्यम से सुव्यवस्थित किया जाता है जिसमें छवियों और संबंधित मेटाडेटा से युक्त डेटासेट आसानी से विज़ुअलाइज़, सॉर्ट, फ़िल्टर और निर्यात किए जाते हैं। संयुक्त, ये उपकरण कुशल सहयोग और प्रयोगात्मक विश्लेषण की सुविधा प्रदान करते हैं, डेटा खनन को प्रोत्साहित करते हैं और माइक्रोस्कोपी अनुभव को बढ़ाते हैं।