분말·입자 SEM/TEM 이미지 분석 특화

이진화가 어려운 응집 입자 및 초미세 분말까지 대응하여 다양한 분말 이미지를 효율적으로 분석할 수 있습니다.



이진화가 필요 없는 정밀 입자 분석

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  • 3,000,000개 이상의 입자 데이터를 정밀하게 라벨링하여 구축한 고품질 AI 학습 데이터를 탑재하였습니다. 기존 이진화 방식으로는 검출이 어려웠던 미검출 입자, 응집 입자, 소결체 및 결정 입자의 입계까지 고정밀로 자동 검출·측정할 수 있습니다.

    *이진화 (Binarization): 이미지를 두 가지 값(0과 1)으로 변환하여 구조와 공극(포어)를 구분하고, 면적 및 형상 분석을 가능하게 하는 이미지 처리 기법


SEM/TEM 이미지 분석 지원

 

의약품 분말, 전자부품 소결체, 결정립, 금속 표면 등 다양한 SEM/TEM 이미지 분석을 지원합니다.

 

 



AIPAS를 적용한 다양한 분석 사례

 

 

 


AI로 구현하는 자동 입자 검출 및 분석

AI 기술을 활용한 자동 입자 검출 및 분석 기능을 통해 기존 분석 방식의 작업 효율 향상과 측정 재현성 확보를 지원하며, 풍부한 사전 학습 AI 모델을 기반으로 복잡한 설정 없이 클릭 한 번으로 간편하게 분석을 수행할 수 있습니다. 



간편한 조작과 직관적인 GUI 구성

  • file open

    이미지 불러오기

  • path

    저장 경로 설정

  • result

    분석 실행

 

이미지 불러오기, 저장 경로 설정, 분석 실행의 3단계만으로 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 직관적이고 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 탑재하고 있으며, ROI 및 Calibration 설정도 손쉽게 수행할 수 있습니다.



오프라인 소프트웨어

  • offline sw
  • 1 PC당 1 License를 사용할 수 있는 영구 라이센스 시스템을 사용합니다(USB dongle 제공). 클라우드를 사용하지 않는 오프라인 환경에서 동작하기 때문에, 보안 측면에서도 안심하고 활용하실 수 있습니다.



3D Analyzer

  • 3D analyzer
  • FIB-SEM 및 CT 단층 이미지를 활용하여 측정 수치를 포함한 3D 입체 재구성을 구현합니다. 이를 통해 입자의 체적·공극·보이드를 3D로 시각화하여 재료 구조에 대한 정량적 분석을 지원합니다(개발 중).



입자 측정 수치의 다차원 상관 분석

  • image1
  • 이미지 분석으로 얻은 측정 수치를 활용하여, 다차원 플롯 및 상관 분석이 가능합니다. 다른 장비 데이터도 함께 활용하여, 간단한 머신러닝까지 수행할 수 있도록 개발을 진행하고 있습니다(개발 중).



폭 넓은 측정 기능 파라미터

 

다양한 측정 항목 선택 기능을 제공하여 분석 목적 및 샘플 특성에 최적화된 사용자 맞춤형 분석이 가능하며, 측정 결과에 대한 통계 데이터 출력 기능을 제공하여 데이터 활용이 자유롭습니다.

 

parameter list



입자 분석 처리 속도 및 성능 

 

소프트웨어 자체에는 분석 가능한 입자 수에 대한 제한이 없습니다. 다만, 시스템 메모리 사용량에 따라 물리적인 한계가 존재합니다. 현재까지 확인된 최대 분석 사례는 192GB RAM 환경에서 95,854개 입자 분석입니다. 분석 속도는 시스템 메모리 및 GPU 사용 여부에 따라 달라집니다.

 

CPU Only (64 GB RAM, GPU 미사용) CPU + GPU (64 GB RAM, GPU 사용)

약 600개 입자: 약 15초

약 1,000개 입자: 약 20초 이상

약 600개 입자: 약 8초

약 1,000개 입자: 약 10초 이상

 

추가 학습 기반 자체 AI 모델 구축 지원

입자 검출 및 측정 기능에 더해 사용자가 직접 Custom AI 모델을 학습할 수 있는 옵션 모듈을 제공합니다. GUI 환경에서 마우스 클릭만으로 대상 입자의 추가 및 제거가 가능하며, 추론 결과를 직접 수정할 수 있습니다. 수정된 결과는 학습 데이터로 저장되며, 약 20장의 어노테이션 이미지를 기반으로 사용자 데이터셋에 최적화된 자체 AI 모델 학습이 가능합니다. 또한 해당 기능은 클라우드를 사용하지 않는 완전한 오프라인 환경에서 동작합니다.

 

Ai model

 

 

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