Zeiss Zen Connect软件可以在成像方式和尺度上集成样本的多种视角。图像可以通过所有成像技术的高潮来组织和叠加。Zen Connect的一些主要功能是：
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转移到共聚焦，光或电子显微镜，并对齐一次
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获得整体图像
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从任何来源的覆盖和对齐图像
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将多模式数据保存在井井有条的项目中
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利用概述图像进行导航
Zeiss Zen Connect是及时的，提供了独特的见解，是多用户设施的有效工具 - 对于大学或工业实验室的材料研究人员而言。欧洲杯足球竞彩
可以与Zen Connect一起使用多种显微镜模态或对比技术，该技术有助于进行复杂的应用，例如尝试增材制造零件，检查电池的电子搬运能力，研究原材料，甚至评估金属样品中的夹杂物。欧洲杯足球竞彩
强调
图片来源：Carl Zeiss显微镜GmbH
叠加和对齐所有图像
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与所有第三方成像技术兼容
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可以从手机加载简单的概述图像或复杂的多维图像
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Zeiss Zen Connect商店元数据持续更长的持续时间，以至于外部图像可以遵循公认的生物形式标准
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上下文中的所有图像数据都可以对齐并显示
图片来源：Carl Zeiss显微镜GmbH
获取概述图像以方便导航
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将样品安装在蔡司或任何第三方的样品持有人上
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使用任何低放大倍率系统或Zeiss立体显微镜图像样品
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使用概述图像路由并找到ROI
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通过成像技术和分辨率域的边界放大和缩小时，请在上下文中识别成功的图像
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单击概述图像并分析ROI，将阶段调整到正确的位置
图片来源：Carl Zeiss显微镜GmbH
智能数据管理
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在实验期间甚至几个月后都了解所有步骤
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直观标签默认情况下将其保存在数据库项目中后，将其附加到每个图像
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使用过滤器功能寻找成像参数和显微镜类型
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获取与它们关联的所有图像和数据集
申请
e-Mobility的物质研究
永久磁铁将决定电子搬运的未来。从获取概述图像开始，然后使用KERR显微镜和点可靠的磁性阶段可视化磁域。下一步将通过增加从微米到纳米尺度的分辨率来揭示更多细节。
基于这些结果，用户可以得出结论并将磁参数和样品形态相关联。最好以最佳分辨率在更大的环境中分析数据。
大规模概述，用Zeiss Axio Imager获得。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
通过KERR显微镜可视化的磁域结构。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
用Zeiss Sigma 300 VP获得的相关高分辨率图像。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
材料研究油回收，核废料处理以及碳捕获和存储
检查碳酸盐岩的孔结构。在各个长度尺度和结构异质性上定义流动，反应和运输。使用自动光学显微镜进行大图。
使用Zeiss Zen Intellisis对宏观结构进行分类，并使用不同的颜色，纹理和强度来识别孔结构，微孔晶粒和固体岩石。可以使用可用数据鉴定高分辨率场发射扫描电子显微镜的区域。在宏观异质性的背景下，可以看到纳米尺度孔结构的差异。
宏观分割（左）和自动光显微镜图像（右）的叠加层显示了微孔和微孔晶粒。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
高分辨率光显微镜数据和纳米级电子显微镜数据的相关叠加。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
分段（左）高分辨率光显微镜数据（右）的覆盖层更详细地显示了孔结构。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
高分辨率纳米级显微镜数据。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
钙处理钢中夹杂物的材料研究
有害锰硫化物（MN）的形成可以通过钢的钙处理来控制。这可能会导致滚动过程中钢的伸长和各向异性。
当使用改良的MN时，会形成更硬的硫化钙（CAS），并有助于维持钢的各向同性。加入这两个图像，以获得整个样品的大规模视图。SEM可用于获得高分辨率图像。更改位置以找到EDS分析的特定位置。
第一个样本，无CA处理：Zeiss Axio观察者获得的样本概述和一个包含（插图）的细节。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
更高的放大率SEM图像（Zeiss Crossbeam 550）和EDS图的延长MNS包含。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
带有球状CAS包含和编辑图的CA处理SEM图像的第二个样品。图片来源：德国奥伦大学T. Schubert
配件
Zeiss Zen数据存储
Zeiss Zen数据在实验室中具有与之连接的中央数据管理系统。它可以在收购后工作和单独图像的存储后进行数据采集。所有合作者都可以从共享功能和访问数据中受益。
图片来源：Carl Zeiss显微镜GmbH
Zeiss班车并找到相关显微镜
Zeiss Shuttle＆Find Software模块是用户友好的，并且具有从扫描电子显微镜和光学显微镜中覆盖数据的生产力工作流程。
为了在几秒钟内生成坐标系，可以使用带有基准标记的标本持有人。样品中感兴趣的区域可以用光显微镜定义。移动电子显微镜中的ROI，以获取获得高分辨率成像和分析的访问。作为最后一步，将拍摄的图像与不同的显微镜技术相关联。
图片来源：Carl Zeiss显微镜GmbH
显微镜中的图像分割
深度学习的优势用于轻松细分图像并访问真实数据。图像分割是所有连续图像分析步骤的枢轴。
Zeiss Zen Intellisis使用深度学习和Python来创建可重复的分割结果。即使是不是专家的用户，也可以训练软件，然后软件模块将自动细分图像。因此，它是时间效率的，也减少了用户偏见。
图片来源：Carl Zeiss显微镜GmbH