科研利器MIPAR：图形数据处理领域的颠覆者

应用领域

材料科学 （Materials science）

钛合金：按照初生和次生结构形貌分析

镍基高温合金：对γ’相和γ‘’相进行测量统计分析

颗粒分析 （Particle analysis）

纳米颗粒：自动识别颗粒轮廓，优化分割、处理重叠部分

核壳结构：通过Layer功能实现多种结构的识别、着色处理

地质科学（Earth Science）

辉石岩：自动识别岩石中的晶粒与解理裂纹

沥青：将图像按照主特征、细特征和粗特征进行分割

生命科学 (Life science)

从生物组织（Epidermal）基体中，自动识别具有特定形状、尺寸的结构

通过MIPAR将神经元细胞直观地标识为细胞核、胞体和突起

机器深度学习 (Deep learning)

金属材料中金相图片：晶粒中存在大量与｛111｝晶面平行的孪晶界。如何自动识别孪晶界，只统计原始晶粒尺寸？

MIPAR通过对数十张图片进行自主学习后，可精准识别孪晶界，定量分析原始晶粒尺寸。首次将AI技术引入到材料微观结构定量分析领域。

更多应用实例请关注科普乐公众号或联系科普乐官网索取相关资料~

MIPAR助力

MIPAR，将在以下几个方面助力您的科研工作或产品研发：

【1】极大提高图形数据分析的效率，为您节省宝贵的时间；

【2】减少或避免人为主观因素造成的统计数据失误，提高科研数据的准确性与可重复性；

【3】快速准确的提取图片中感兴趣区域，对图片进行着色后，突出显示；

【4】您将拥有一支图形数据处理技术团队，为您随时提供专业、个性化的技术支持。

MIPAR的优势

面对来自图像的单调多变测量结果，研究人员使用MIPAR来检测和测量特征：

✓ 与手动分析相比，速度快，效率高，准确性高；

✓ 与其他图形软件相比，用户界面友好，操作简单，编程功能模块化，适合不懂编程人员开发复杂的图形处理功能；

✓ 与其他科研产品相比，性价比高，服务好，可以直接与产品创始人沟通：www.mipar.us。

MIPAR中国团队于2018年成立，由两名博士与一名硕士组成，为中国用户提供咨询与技术支撑。自MIPAR进入中国市场以来，至今已有4600多名用户申请使用。

部分用户使用MIPAR反馈……

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参考文献

[1] JM Sosa, DE Huber, B Welk, HL Fraser,Development and application of MIPAR™: a novel software package for two-and three-dimensional microstructural characterization, Integrating Materials and Manufacturing Innovation2014, 3 (1): 10

[2] John Sosa, Pavel Sul, and Lawrence Small, Automated Micrograph Analysis Enables Pioneering R&D. ASM International, 2019, 177(1): 16-21

合作发表学术论文（部分）

[1] Filippos Tourlomousis, Chao Jia, Thrasyvoulos Karydis, et al. Machine learning metrology of cell confinement in melt electrowritten threedimensional biomaterial substrates, Microsystems & Nanoengineering, 2019, 5: 15-34

[2] SA Mantri, D Choudhuri, T Alam, GB Viswanathan, et al. Tuning the scale of α precipitates in β-titanium alloys for achieving high strength, a Materialia, 2018, 154: 139-144

[3] TM Smith, P Bonacuse, J Sosa, M Kulis, L Evans. A quantifiable and automated volume fraction characterization technique for secondary and tertiary γ′ precipitates in Ni-based superalloys, Materials Characterization, 2018, 140: 86-94

[4] RC Brune, SR Hansen, A Vivek, JM Sosa, GS Daehn, Profile indentation pressure evaluation method for impulse manufacturing technologies, Journal of Materials Processing Technology, 2017, 248: 185-197

[5] JM Sosa, DE Huber, BA Welk, HL Fraser, MIPAR™: 2D and 3D Image Analysis Software Designed by Materials Scientists, for All Scientists,Microscopy and Microanalysis, 2017, 23 (S1): 230-231

[6] DE Huber, JM Sosa, J Riedel, CD Ellerbrock, DM McComb, Implementing High Performance Workstation Virtualization for Data Processing in a Multi-User Microscopy Facility. Microscopy and Microanalysis, 2017, 23 (S1): 1070-1071

[7] IN Boona, F Scheltens, J Sosa, TL Burnett, PJ Withers, et al., Correlative 3D Imaging and Characterization of Human Dentine, Microscopy and Microanalysis 2017, 23 (S1): 330-331

[8] JK Jensen, BA Welk, REA Williams, JM Sosa, DE Huber, ON Senkov, et al., Characterization of the microstructure of the compositionally complex alloy Al1Mo0. 5Nb1Ta0. 5Ti1Zr1. 2016, a Materialia 121: 1-4

[9] Y Zheng, REA Williams, D Wang, R Shi, S Nag, P Kami, JM Sosa, et al., Role of ω phase in the formation of extremely refined intragranular α precipitates in metastable β-titanium alloys. 2016, Acta Materialia 103: 850-858

[10] Y Zheng, REA Williams, JM Sosa, T Alam, Y Wang, R Banerjee, HL Fraser. The indirect influence of the ω phase on the degree of refinement of distributions of the α phase in metastable β-Titanium alloys. 2016, Acta Materialia 103: 165-173

[11] Y Zheng, REA Williams, JM Sosa, T Alam, Y Wang, R Banerjee, HL Fraser. The role of the ω phase on the non-classical precipitation of the α phase in metastable β-titanium alloys. 2016, a Materialia 111: 81-84

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