医疗器械缺陷检测

ROIShrink-wrap功能可以完美的解决复杂形态ROI的自动选取，并且可以与CTAn的另一个功能PrimitiveROI相结合，可以ROI包含我们感兴趣的边界。高分辨率X射线三维成像系统可以应用在多孔介质渗流特性的研究中，与入口和出口表面相连通的孔隙在其中起到关键作用，高精度三维成像系统如何在错综复杂的孔隙网络中选取其中起关键作用的区域对于多孔介质渗流机理的研究就至关重要了。下图展示了X射线三维纳米显微镜中ROIShrink-wrap与PrimitiveROI相结合所获取与上下表面相通的孔隙网络。快帧率加特别优化的闪烁体，能在不到15秒的超短时间内获得 图像，这适合于时间分辨三维X射线显微成像。医疗器械缺陷检测

聚合物和复合材料■以<500nm的真正的3D空间分辨率解析精细结构■评估微观结构和孔隙度■量化缺陷、局部纤维取向和厚度电池和储能■电池和燃料电池的无损3D成像■缺陷量化■正负极极片微观结构分析■电池结构随时间变化的动态扫描生命科学■以真正的亚微米分辨率解析结构，如软组织、骨细胞和牙本质小管等■对骨整合生物材料和高密植体的无伪影成像■对生物样品的高分辨率表征，如植物和昆虫如您想了解更多关于布鲁克三维X射线显微镜纳米级microCT报价、型号、参数等信息，欢迎来电或留言咨询。BRUKER显微CT配件系统控制软件用于控制设备、设定参数并获得X-射线图像以进行后续的三维重建。

局部取向分析CTAn提供了一个新的插件来执行局部取向分析，以一定半径内的灰度梯度的计算为基础，可进行2D或3D的分析。图像A为CFRP材料的纤维取向分析。图像B为人体椎骨切片，垂直的小梁以红色显示，而水平支撑小梁以蓝色显示，节点和斜结构显示绿色。种子生长函数CTAn中添加了种子生长函数。从ROI-shrink-wrap插件可以选择Fill-out模式。该函数通过二值化区域内部的一个种子来生长感兴趣区域（VOI）。它从内部填充而不是从外部收缩来创建VOI，在许多应用中非常有用的，例如，在进行胚胎细胞的分割（图像C）时不误选具有相似密度的其他软组织。

SKYSCAN2214研究地质样品——无论是地下深处的岩心样品还是地面之上的岩石，能为探索我们所在世界的形成过程提供丰富的信息。分析时通常需要破坏原始样品，消除内部结构的重要起源。XRM可在无需切片的情况下分析样品，因而能够更快地得到结果，也使样品未来能够继续用于分析。SKYSCAN2214拥有3D.SUITE配套软件。这个综合性的软件包涵盖GPU加速重建、2D/3D形态分析，以及表面和体渲染可视化。1.根据密度对样品内部结构进行三维可视化。2.孔隙网络的可视化。3.数字切片允许使用标准地质分析方法。通过使用加热台和冷却台，可在非环境条件下检测样品，从而评估温度对样品微观结构的影响。

SKYSCAN1273的大样品室能容纳的样品，比通过单个探测器视场所能扫描的范围还要大。通过分段式扫描和探测器偏置扫描，SKYSCAN1273可以扫描直径达到250mm和长度达到250mm的大型物体。3D.SUITE可自动和无缝地将超大尺寸的图像拼接到一起。SKYSCAN1273医疗器械和药品包装设计和检测包装对于确保药品能以正确和安全的方式送达患者非常重要。XRM能以无损的和无菌条件下进行快速检测以实现质量控制，确保生产过程中和生产出的产品都能符合要求。1.医疗器械的高通量扫描，以实现质量控制。2.检查比较大尺寸达到20cmx20cmx20cm的药品包装的完整性3.监测和控制内部金属和塑料组件的质量及一致性4.测量内部和外部尺寸，并检测缺陷。由于能让样品和大尺寸CMOS探测器尽可能地靠近光源，SKYSCAN1272的扫描速度比探测器位置固定的系统可快5倍。安徽发展显微CT配件

无外部冷却水或特殊电源，性能不受影响：为当今的生态和经济需求而设计。医疗器械缺陷检测

特点介绍SkyScan1272是一台具有革新意义的高分辨三维X射线显微成像系统统。单次扫描比较高可获得2000张，每张大小为146M（12069x12069像素）的超清无损切片，用于之后高分辨三维重建。通过先进的相衬增强技术，SkyScan1272对样品的细节检测能力（分辨率）高达450纳米。SkyScan1272采用了布鲁克所有的自动可变扫描几何系统，不但样品到光源的距离可调，探测器到光源的距离也可调。因此，可变几何系统能在空间分辨率、可扫描样品尺寸、扫描速度、图像质量之间找到完美的平衡。相比于传统的探测器-光源固定距离模式，在分辨率不变的情况下，扫描速度可提高2-5倍，同时保证得到相同的甚至更好的图像质量。而且这种扫描几何的改变，无需人工干预，软件会自动根据用户选定的图像放大倍数，自动优化扫描几何，以期在比较好分辨率、短时间内得到高质量数据。SkyScan1272配备了的分层重构软件InstaRecon®，得益于其独特的算法，重建速度比常规Feldkamp算法快10-100倍，适用于更大规模数据的成像处理。医疗器械缺陷检测