
CT / micro-CT / XRM
探索样品内部结构
面向 CT、micro-CT 与 XRM 图像及切片堆栈,开展孔隙、颗粒和不同物相等结构的分割与目标识别,并结合图像增强与三维查看检查结果。
切片图像 · 体数据 · 内部结构面向 CT 与 SEM 的科研图像 AI
United Vision
面向 CT(micro-CT、XRM 等)和 SEM(包括 FIB-SEM 连续切片)图像,开展 AI 图像分割、图像增强与目标识别。使用开源模型直接推理,也可用自己的数据进行微调与再训练。

01 / 应用场景
围绕科研图像中的结构与目标,将分割、增强和识别连接到同一个分析流程。

CT / micro-CT / XRM
面向 CT、micro-CT 与 XRM 图像及切片堆栈,开展孔隙、颗粒和不同物相等结构的分割与目标识别,并结合图像增强与三维查看检查结果。
切片图像 · 体数据 · 内部结构
SEM / FIB-SEM
面向 SEM 表面与截面图像,以及 FIB-SEM 等连续切片数据,开展微观结构分割、图像增强与目标识别,在二维图像和图像堆栈中检查分析结果。
表面与截面 · 连续切片 · 微观结构02 / 核心能力
围绕分割、增强与目标识别选择方法,再将结果用于后续测量和结构分析。
区分图像中的目标与背景,提取感兴趣的区域或实例。结合自动分割与交互式分割,检查科研图像中的结构边界。
语义分割 · 实例分割 · 交互分割使用降噪与超分辨率工具改善图像表现,在预览中对比处理前后的结果,为后续观察与分析提供辅助。
图像降噪 · 超分辨率通过目标检测定位图像中的对象,或使用分类模型区分图像类别;将训练好的模型用于新图像的批量推理。
目标检测 · 图像分类 · 批量推理加载图像、连续切片与体数据,在内置三维视图中观察结构。支持 TIFF、HDF5、VGL 等数据入口,并可连接 Dragonfly 继续分析。
图像堆栈 · 体数据查看 · Dragonfly 联动看见分析过程
用图像理解噪声、细节与区域标签之间的关系。

交互示意 · 合成图形,非真实 CT / SEM 分析结果
03 / 开源模型
基于开源模型开展分析,根据图像特点、标注数据与任务需求选择使用方式。
01 / 无需训练
选择支持免训练使用的预训练模型,直接推理或通过点、框等提示完成交互分割。先在自己的 CT / SEM 图像上检查效果,再决定是否需要训练。
02 / 微调与再训练
为支持训练的模型准备图像与标注,进行微调或再训练,让模型适应自己的样品、成像条件和目标类别;随后在独立数据上验证并用于批量分析。
模型库包含 SAM、Cellpose、StarDist 等开源模型。适用图像、免训练用法、微调能力及授权条款因模型而异。
04 / 工作流程
加载 CT / SEM 图像或连续切片;需要训练时,准备相应标注。
直接使用免训练模型,或用自己的数据微调与再训练。
执行分割、增强或目标识别,在预览和三维视图中检查结果。
保存输出,运行自动分析,或连接 Dragonfly 深入探索。
05 / 分析与连接
内置颗粒分析流程,将分割、测量与报告整理为可重复执行的步骤,输出统计表和 Word 报告。
连接 Dragonfly 3D World,传输图像与标注,并在已连接的会话中运行可复用的分析 Recipe。
Dragonfly 联动需要单独安装、有效授权与可用连接;模型能力取决于具体模型、依赖和硬件。
06 / 了解更多
面向科研图像,重点是 CT(包括 micro-CT、XRM)与 SEM(包括 FIB-SEM 等连续切片)图像。可围绕具体数据选择分割、增强、检测和分类方法。
不需要。支持免训练使用的模型可直接推理或通过交互提示使用。如果现有模型不适合你的图像,可为支持训练的模型准备标注数据,进行微调或再训练。
这是桌面软件的产品介绍网站。图像分析在桌面应用中进行,本网页不会上传或处理你的科研图像。
面向 Windows 10 / 11(64 位)。推荐使用支持 CUDA 的 NVIDIA GPU;部分功能支持 CPU,具体要求取决于所选模型和数据规模。
当前页面用于产品介绍,暂未开放公开下载或在线购买入口。软件分发与授权信息将在后续版本中补充。
模型训练、推理与本地颗粒分析可在桌面工作台中使用。Dragonfly 联动属于额外工作流程,使用时需要对应软件和授权。
United Vision / VyZ.World
为 CT 与 SEM 科研图像,连接开源 AI 模型与实际分析任务。