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Vortrag

Anwendungen von Machine Learning - von Segmentierung über Bildanalyse bis zu Softwareindiviualisierung

Donnerstag (17.09.2020)
13:20 - 13:40 Uhr Metallographie

Materialwissenschaftlern genügt es heute nicht mehr nur schöne Bilder ihrer Proben aufzunehmen. Vielmehr geht es darum mittels Bildauswertung und -analyse Informationen und Messdaten zu gewinnen. Hierbei haben sich aktuell Methoden des Machine Learning als äußerst geeignet und effektiv erwiesen. Allerdings stellen diese Methoden zum Teil hohe Anforderungen was die thematische Einarbeitung aber auch die notwendige Datenmenge angeht. Wir präsentieren hier ein Softwaremodul, das es erlaubt ohne großes Vorwissen Machine Learning zur pixelweisen Bildsegmentierung anzuwenden. Das Verfahren benötigt zudem keine großen Datensätze zum Training der Algorithmen. Wenige Pinselstriche am zu segmentierenden Bild oder einer kleinen Auswahl der zu segmentierenden Bilder genügen um ein leistungsstarkes Modell zu trainieren, das dann immer wieder verwendet werden kann. Dies erleichtert einerseits die Bildauswertung ungemein und erhöht andererseits die Reproduzierbarkeit bei gleichzeitiger Reduzierung menschlicher Fehler. Basierend auf der Segmentierung lassen sich dann eine Vielzahl von Eigenschaften der unterschiedenen Klassen im Bild in einem automatischen Workflow messen und auswerten. Beispielsweise Schichtdicken, Partikelgrößen oder -anzahl, Kornausrichtungen usw.

Für Experten, die bereits tiefer in die Thematik des Machine Learning eingestiegen sind und schon eigene Neuronale Netze für spezielle Bildauswerteaufgaben trainiert haben, gibt es zudem die Möglichkeit diese trainierten Netze zu importieren und in der Mikroskop-Software anzuwenden. Dies ermöglicht einen individuellen reibungslosen Ablauf von der Bildaufnahme, über die Analyse bis hin zu einem konfigurierbaren Bericht.

Falls gewünscht kann das selbst trainierte Netz über eine kostenlose Cloud-Plattform mit Kollegen, Kunden oder Partnern geteilt werden. Die Plattform erlaubt auch das Erstellen eigenständiger Bildanalyse-Workflows die entweder in der Cloud ausgeführt werden können, oder wiederum lokal in der Mikroskop-Software. Durch die automatische Generierung der entsprechenden Benutzeroberfläche bietet dies die Möglichkeit die Mikroskop-Software nach eigenen Wünschen zu erweitern und zu individualisieren.

In diesem Beitrag werden wir die Mikroskop-Software im Detail vorstellen und die genannten Features anhand von realen Anwendungsbeispielen vorführen.

 

Sprecher/Referent:
Tobias Volkenandt
Carl Zeiss Microscopy GmbH
Weitere Autoren/Referenten:
  • Sebastian Rhode
    Carl Zeiss Microscopy GmbH
  • Torben Wulff
    Carl Zeiss Microscopy GmbH
  • Benjamin Tordoff
    Carl Zeiss Microscopy GmbH