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Leader in soluzioni software per scienziati

Mipar - Potente software di analisi di immagini

Gli esperti di tutto il mondo si affidano a Mipar per analizzare le loro immagini. Grazie all'integrazione dell'intelligenza artificiale, Mipar è uno degli strumenti più potenti sul mercato. Inoltre, automatizza le tue analisi ed è adatto a tutte le aree che utilizzano immagini.

  • 5
  • buone motivazioni per utilizzare questo prodotto

  1. L’implementazione e l'utilizzo di questa soluzione sono intuitivi
  2. Il software più potente nel mercato dell'analisi delle immagini che integra Deep Learning
  3. Automazione grazie a schede parametriche prestabilite
  4. Adattamento a tutte le aree di applicazioni e tutti i tipi di immagini
  5. Generazione facile di reporting

WHY CHOOSE MIPAR ?

 

Faced with tedious and variable image measurements, researchers use MIPAR to detect and measure:

  1. Much faster and with much less variability of use than manual analysis.
  2. With greater accuracy than other automated solutions
  3. With integrated supervision of your results

 

Capable of identifying and measuring characteristics of all types and formats of images:

  • Micrscope
  • Scanner and radiographer
  • Satellite
  • Camera
  • Smartphones
  • Drone

Fields of application

Life Sciences

Fluorescence Histology Petri dish

Mitochondrial distribution in a differentiated PC12 cell

Fully automatic detection of mitochondria, separation of neurites from the cell body, and measurement of the mitochondrial fraction in each.

H&E staining of odontogenic keratocystic tumor epithelium

Quantification of the thickness of the epithelial layer, after fully automated layer identification

 

Bacterial colonies on a petri dish
Automatic plate detection
Estimated number of colonies that developed together

 

Materials Sciences

Size and shape of silica nanoparticles Porosity and thickness analysis of nanofibres Analysis of cracks, identification of part defects

Fully automated solution for the characterization of the size and shape of nanoparticles. Quantify a set of samples from a single scan or batch processing.

Quantify fibre density, void porosity and fibre thickness distribution.

 

Quantify the density of additive manufacturing cracks, size distribution, localized density. Fully automated solution for the quantification of a single field or an entire surface point.


Inspection
 and control

Automated inspection of railway tracks using UAV imaging  Aerial study of the severity of deforestation   Contaminant control

Railway track components quantified from UAV images as part of a weekly railway inspection mandated by the Federal Railway Administration (FRA)

Percentage of wooded (and deforested) areas automatically quantified from UAV imagery

Classification and size measurement of contaminants in filter paper

The detected contaminants are classified into predefined types and the size and shape are reported


Funzioni

DEEP LEARNING

  1. Trace: Trace your characteristics on a few images. Even use the plots you already have

  2. Form: A deep neural network learns to recognize what you've traced.

  3. Run: Run your model on a new image to detect complex features.

Deep Learning fonctions :

  • Adjustment of certain characteristics (e.g. specific delimitation)
  • 5 to 10 image analyses are sufficient for learning and recognition
  • From pre-established parametric sheets followed by a record

Detecting grain by ignoring twins has been a challenge for the community for decades. Mipar's Deep Learning feature has successfully met this challenge.

 

 

The complex, overlapping networks of nanofibres hardly contrast with the background.

Graphic visualization

  • Visual exploration of live image quantization
  • Export of image data, graphs or numerical tables (individual or report)

 

 

Batch porcessing

  • Fast and accurate batch analysis capability
  • Possibility to make corrections if necessary
  • Graphical display of the analyzed batch in the form of a histogram

Screenshot of the batch processor that reveals the layout and purpose of each element of the user interface.

 

Here's how to set up and run a batch process to segment and measure features from a set of images.

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