inspect award 2025: KI-gestützte Mikroskopie für Labor und Qualitätskontrolle
Mit der Best-Image-Funktion und KI-gestützten Assistenten erleichtert die Preciv-Software die Mikroskopie im Laboralltag. Enrico Poege, Global Marketing Communications Lead for Material Science, erklärt im Interview, wie Anwender von automatisierten Bildvergleichen, intuitiver Bedienung und nahtloser Integration profitieren.
David Löh, Chefredakteur der inspect
inspect: Welche Vorteile bietet die „Best Image“-Funktion im praktischen Einsatz?
Enrico Poege: Die Best-Image-Funktion nimmt Anwendern die Unsicherheit bei der Wahl der richtigen Beobachtungsmethode ab. Das System prüft automatisch alle verfügbaren Licht- und Kontrasttechniken und zeigt die Ergebnisse nebeneinander an. Der Nutzer wählt mit einem Klick das Bild, auf dem das Merkmal am besten sichtbar ist. So werden Zeit gespart, Fehler vermieden und optimale Einstellungen können für weitere Proben gespeichert werden. Das sorgt für konsistente, vergleichbare Ergebnisse – unabhängig von der Erfahrung des Bedieners.
inspect: Wie unterstützt die Preciv-Software die Nutzer bei der Bedienung?
Poege: Preciv vereinfacht die Arbeit durch intuitive Bedienung, Automatisierung und KI-gestützte Assistenten. Im EZ-Modus werden nur relevante Funktionen angezeigt, sodass auch weniger erfahrene Mitarbeiter sicher arbeiten können. Routineaufgaben wie Messungen oder Kantenerkennungen lassen sich automatisieren, während Ergebnisse direkt in Microsoft Word, Excel oder PowerPoint übernommen werden können. Das reduziert Bedienfehler, beschleunigt Prozesse und erleichtert die Berichterstellung.
inspect: Welche Beobachtungsmethoden sind besonders hilfreich für die Defekterkennung?
Poege: Besonders wertvoll ist die Schattiertes-Relief-Methode, die selbst feine Defekte in Echtzeit sichtbar macht. Dunkelfeld hebt Kratzer und Partikel hervor, Polarisation zeigt spannungsinduzierte Strukturen, und der Differenzielle Interferenzkontrast (DIC) macht Unebenheiten im Nanometerbereich sichtbar. So können Anwender je nach Probe stets die optimale Methode wählen, um Defekte zuverlässig zu erkennen.
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