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技术文章
智能扫描电镜中的自动化、智能化与 AI 能力
点击次数：140 发布时间：2026/9/24 16:30:32
实验室评估智能扫描电镜时，首先要把自动化、智能化和 AI 分开。自动化解决重复执行问题，智能化解决参数调整和流程协同问题，AI 则用于识别、任务理解或决策辅助。只有先明确项目需要哪一层能力，才能判断设备、软件接口、机械臂和数据系统应如何配置。
一、从检测任务而不是产品名称开始
建议先统计样品数量、单批检测点位、常用倍率、探测模式、EDS 需求、数据命名规则和结果去向。如果每天只处理少量差异较大的研究样品，人工操作可能更灵活；如果同类样品需要连续拍摄并按统一格式留档，自动化的价值会更明显。
二、三类能力的配置关系
能力 | 适合解决的问题 | 实施时要确认 |
|---|---|---|
自动化 | 多样品、多点位、多倍率重复拍摄 | 任务模板、运动范围、文件命名和异常停止 |
智能化 | 对焦、亮度对比度和位置调整 | 代表性样品上的稳定性与重复性 |
AI | 目标识别、任务理解、结果分类或模型反馈 | 模型来源、评价指标、数据质量和人工复核 |
三、飞纳电镜 Phenom 可衔接的工作环节
飞纳电镜 Phenom 的自动化工作流可包括样品位置移动、倍率设置、自动对焦、亮度与对比度优化、图像采集和结果保存。PPI 即 Phenom Programming Interface，可用于编写运行脚本，使这些动作按照任务顺序执行。
需要自动上样时，可在完成机械结构、安全控制和软件通信集成后由机械臂转运样品。需要成分信息时，则要确认 EDS 硬件、分析方法和数据格式是否纳入流程。机械臂与自动能谱不是所有配置的默认组成，应以项目方案为准。
四、适用任务
批量样品需要在固定点位、固定倍率下拍摄。
质量检测需要减少不同操作者带来的流程差异。
材料研发平台需要连续积累图像和成分数据。
共享平台希望把基础观察流程标准化，同时保留人工审核。
五、项目验证建议
验证时应使用真实样品完成一轮完整任务，不只观察单张图像。建议记录上样成功率、任务完成率、自动对焦表现、图像可用率、样品编号与数据文件对应关系、异常恢复方式以及人工复核时间。若使用 AI，还应单独验证识别准确性和误判处理流程。
六、结论
智能扫描电镜的价值不在于减少所有人工参与，而在于把已经明确的方法转化为可重复执行、可记录和可复核的流程。飞纳电镜 Phenom 可通过自动成像、PPI、机械臂集成和数据回传参与这类工作，但具体配置应由样品、任务频率、分析项目和数据系统共同决定。
原创作者：复纳科学仪器（上海）有限公司
