Mipar

Warum Mipar wählen?

Mit Mipar können Sie Merkmale erkennen und messen:

• Viel schneller und mit viel weniger Variabilität in der Anwendung als bei der manuellen Analyse.
• Mit größerer Genauigkeit als andere automatisierte Lösungen.
• Mit eingebauter Übersicht über Ihre Ergebnisse.

Fähig, die Eigenschaften von allen Arten und Formaten von Bildern zu identifizieren und zu messen:

• Mikroskope
• Scanner und Röntgengeräte
• Satelliten
• Kameras
• Smartphones
• Drohnen

Für Studenten und Universitäten

MIPAR wird von Universitäten auf der ganzen Welt genutzt, um Studenten in fortgeschrittenen Bildanalysewerkzeugen für Materialwissenschaften, Biowissenschaften usw. zu schulen. Studenten haben Zugang zu erschwinglichen Preisen auf Monats- oder Semesterbasis. Lizenzen für Fachbereiche und Universitäten sind ebenfalls erhältlich. Wenn Sie daran interessiert sind, können Sie uns gerne eine Angebotsanfrage schicken.

Die MIPAR-Akademie ist ein umfassender Selbstlernkurs, der darauf abzielt, dass die Benutzer schnell einsatzbereit sind und gleichzeitig dauerhafte Fähigkeiten und Fachkenntnisse aufbauen.

Stellen Sie Ihre Fragen und Kommentare im MIPAR User Forum, um Antworten von Community-Mitgliedern und MIPAR-Anwendungsexperten zu erhalten.

Bedingung für die Nutzung durch Studenten:

Nur für die Nutzung durch Studenten auf studenteneigenen Systemen für akademische Kurse und Forschung an Hochschulen.

Dieses Angebot ist nicht für den kommerziellen, staatlichen oder sonstigen organisatorischen Gebrauch bestimmt.

Wenn Sie MIPAR in einem Unternehmen, einem staatlichen Labor, als Dozent an einer Universität, zu Forschungszwecken oder für kommerzielle oder industrielle Zwecke einsetzen möchten, fordern Sie bitte ein Angebot an.

Lizenzoption*: Fester Arbeitsplatz, bestimmter Computer.

*Der Computer muss Eigentum des Studenten sein, nicht der Universität.

Domänen der Anwendung

Lebenswissenschaften 

Fluoreszenz

Mitochondrienverteilung in einer differenzierten PC12-Zelle: Vollautomatische Erkennung von Mitochondrien, Trennung von Neuriten und Zellkörper und Messung der Mitochondrienfraktion in beiden.

Histologie

H&E -Färbung des Epithels von odontogenen keratozystischen Tumoren: Quantifizierung der Epithelschichtdicke, nach vollautomatischer Schichtidentifikation

Petri-Gerichte

Bakterienkolonien auf einer Petrischale, automatische Plattenerkennung, Schätzung der Anzahl der zusammengewachsenen Kolonien.

Materialwissenschaft und Werkstofftechnik

Größe und Form von Silica-Nanopartikeln

Vollständig automatisierte Lösung zur Charakterisierung von Größe und Form von Nanopartikeln. Quantifizieren Sie einen Satz von Proben aus einem einzelnen Scan- oder Batch-Prozess.

Analyse der Porosität und Dicke von Nanofasern

Bestimmen Sie die Faserdichte, die Hohlraumporosität und die Faserdickenverteilung.

ABruchanalyse, Identifizierung von Bauteilfehlern

Quantifizieren Sie die Rissdichte in der additiven Fertigung, die Größenverteilung und die lokalisierte Dichte. Vollautomatische Lösung für die Quantifizierung einzelner Felder oder ganzer Oberflächenpunkte.

Inspektion und Kontrolle

Automatisierte Inspektion von Bahngleisen mit Drohne

Streckenkomponenten, die im Rahmen einer wöchentlichen Bahninspektion im Auftrag der Federal Railroad Administration (FRA) aus Drohnenbildern quantifiziert wurden.

Luftbildstudie zum Ausmaß der Abholzung

Anteil der bewaldeten (und entwaldeten) Flächen, der automatisch aus der Analyse der von Drohnen erzeugten Bilder quantifiziert wird.

Kontaminantensteuerung

Klassifizierung und Größenmessung von Filterpapierverunreinigungen : Die detektierten Verunreinigungen werden in vordefinierte Typen eingeteilt und die Größe und Form werden gemeldet.

Features

Spotlight (Neu)

Spotlight ist ein neues, hochmodernes Tool zur Automatisierung der Bildanalyse mit Hilfe von KI, das direkt in MIPAR integriert ist. Sie müssen lediglich Ihr wissenschaftliches Bild hochladen, um die Analyse zu starten.

• Benutzerfreundlichkeit: Im Gegensatz zu Deep Learning muss kein Modell trainiert werden. Spotlight ist sofort einsatzbereit.
• Vorhandene Datenbank: Spotlight stützt sich auf eine vorkonfigurierte Datenbank, die automatisch Objekte erkennt, von den einfachsten bis zu den komplexesten.
• Schnell und genau: Erzielen Sie schnelle Ergebnisse mit einer unübertroffenen Genauigkeit aller gewünschten Merkmale.

Snap, unterstützt von Spotlight

Snap ist ein intelligentes Zeichentool, das in Spotlight verfügbar ist und mit dem Sie automatisch interessante Elemente und Merkmale auf einem Bild auswählen können.

Sie brauchen keine Freihandanmerkungen mehr zu machen, sondern können die Auswahl mit Hilfe der Snap-Box automatisieren.

Entdecken Sie Spotlight im Detail: replay Webinar Spotlight

Checkpoint (Neu)

Perfekt integriert in das MIPAR-Ökosystem, Checkpoint ein fortschrittliches Tool, das entwickelt wurde, um die Konformität mit 21 CFR Part 11 und GMP Annex 11 zu gewährleisten. Checkpoint wurde für anspruchsvolle Branchen entwickelt und bietet Ihnen Rückverfolgbarkeit, Sicherheit und Integrität Ihrer Bildanalysedaten.

Einfach zu bedienen und an Ihre Bedürfnisse anpassbar, erleichtert Checkpoint die automatische Erkennung von Merkmalen, Messungen und das Reporting der Ergebnisse, während es eine vollständige Rückverfolgbarkeit und Validierung durch elektronische Signatur gewährleistet.

• Compliance mit gesetzlichen Bestimmungen: Checkpoint gewährleistet die Einhaltung der 21 CFR Part 11 und GMP Annex 11. Nutzen Sie integrierte Tools für die Erkennung, Messung und Berichterstattung gemäß den gesetzlichen Vorschriften.

• Benutzerzugriffskontrolle: Verwalten Sie den Benutzerzugriff mit Anmeldungskontrolle und Gruppenverwaltung, verfolgen Sie den Projektverlauf und steuern Sie den Export der Ergebnisse für maximale Sicherheit.

• Garantierte Rückverfolgbarkeit: Jeder Schritt des Workflows wird aufgezeichnet und ist für eine vollständige Prüfung und volle Compliance zugänglich.

Tiefgehendes Lernen

• Trace: Verfolgen Sie Ihre Merkmale auf einigen Bildern. Verwenden Sie sogar die Plots, die Sie bereits haben.
• Train: Ein tiefes neuronales Netzwerk lernt zu erkennen, was Sie geplottet haben.
• Run: Lassen Sie Ihr Modell auf einem neuen Bild laufen, um komplexe Merkmale zu erkennen.

Die Merkmale von Deep Learning: 

• Anpassung bestimmter Zeichen (z.B. spezifische Abgrenzung).
• 5 bis 10 Bildanalysen reichen zum Lernen und Erkennen aus.
• Aus vordefinierten parametrischen Formen mit anschließender Aufnahme 

Beispielanwendung

Kernel zu erkennen und dabei Zwillinge zu ignorieren, ist seit Jahrzehnten eine Herausforderung für die Community. Die Deep-Learning-Funktion von Mipar hat sich dieser Herausforderung erfolgreich gestellt.

Grafische Anzeige

• Visuelle Untersuchung der Live-Bild-Quantifizierung.
• Exportieren von Bilddaten, Graphen oder digitalen Tabellen ( individuell oder Bericht)

 

Stapelverarbeitung

• Fähigkeit, Chargen schnell und genau zu analysieren.
• Fähigkeit, bei Bedarf Korrekturen vorzunehmen.
• Grafische Darstellung als Histogramm der analysierten Charge.

Im Folgenden wird beschrieben, wie Sie einen Batch-Prozess zum Segmentieren und Messen von Merkmalen aus einem Satz von Bildern einrichten und ausführen.

Erforderliche Konfiguration

Die MIPAR-API ermöglicht die Ausführung von Rezepten in Python-Skripten und Anwendungen. Der Zugang zur API wird für alle unbefristeten Lizenzen kostenlos gewährt. In Verbindung mit der MIPAR-Bildanalysesoftware können Anwender skalierbare Bildanalyselösungen prototypisieren, verfeinern und einsetzen. Die Bibliothek kann sowohl lokal als auch über ein Netzwerk eingesetzt werden.

Netzwerkeinsatz

Die MIPAR-API kann in einem Netzwerk von Servern als Teil anderer vernetzter Anwendungen eingesetzt werden, z. B. in einer vernetzten Datenbank. In einer Datenbank gespeicherte Bilder können automatisch quantifiziert und archiviert werden.

Wie funktioniert das?

• Laden Sie das gewünschte Rezept hoch.
• Öffnen Sie Ihr Bild in der Bildbearbeitung.
• Ziehen Sie Ihr Rezept und lassen Sie es fallen.