Laboratory instrument image representing scale-aware electron microscopy analysis

SEM-Leitfaden

SEM-Partikelstatistik beginnt mit Kalibrierung und Stichprobe.

Eine überzeugende Segmentierungsmaske kann dennoch eine verzerrte Verteilung liefern, wenn Maßstab, Agglomerate, Bildfeldauswahl oder Durchmesserdefinition falsch sind.

Maßstab

Verifizierte physikalische Pixelgröße.

n

Partikel und Bildfelder.

Form

Explizite Größenkenngröße.

Kurzantwort

Kurzantwort

Zuverlässige SEM-Partikelgrößen benötigen einen verifizierten Pixelmaßstab, eine ausdrücklich genannte Größenkenngröße, eine am Bild prüfbare Segmentierungsregel und unabhängig vom gewünschten Ergebnis ausgewählte Felder. Berichten Sie Partikelzahl, Ausschlussregeln, Stichprobenstrategie und Verteilung statt nur eines Mittelwerts.

Kernaussagen

  1. 01Vor jeder Pixelmessung Metadaten oder einen intakten Maßstabsbalken verifizieren.
  2. 02Größenmaß klar definieren: äquivalenter Kreisdurchmesser, Feret-Durchmesser, Fläche oder anderes Merkmal.
  3. 03Berührende Partikel und Randobjekte nach einer dokumentierten Regel behandeln.
  4. 04Mehrere repräsentative Felder auswerten und vollständige Verteilung sowie Partikelzahl berichten.
Laboratory instrument image representing scale-aware electron microscopy analysis
Illustrative Geräteabbildung. Partikelmessungen müssen aus originalen kalibrierten Mikrographien und nicht aus dieser Illustration erfolgen.

Maßstab vor der Segmentierung verifizieren

Verwenden Sie möglichst Originalmetadaten und prüfen Sie zusätzlich den dargestellten Maßstabsbalken. Pixelgröße, Vergrößerung, Arbeitsabstand sowie jede Skalierung und Beschneidung müssen dokumentiert werden.

  • Screenshots mit unsicherem Maßstab verwerfen.
  • Größe nicht allein aus der Vergrößerung ableiten.
  • Originalbild neben der Analyseversion erhalten.

Definieren, was Partikelgröße bedeutet

Nicht kugelförmige Partikel besitzen keinen einzigen Durchmesser. Äquivalenter Kreisdurchmesser, minimale und maximale Feret-Durchmesser, projizierte Fläche und Seitenverhältnis beantworten unterschiedliche Fragen.

  • Kenngröße vor der Messung auswählen.
  • Bei anisotroper Morphologie Formparameter berichten.
  • Kenngrößen nicht zwischen Proben wechseln.

Segmentierung prüfbar machen

Masken und Objektgrenzen sollten auf dem SEM-Bild liegen. Jedes eingeschlossene, getrennte, verbundene oder ausgeschlossene Objekt muss bis zur Verteilung rückverfolgbar sein.

  • Schwellenwert und Bereinigungsregeln dokumentieren.
  • Randobjektregel festlegen.
  • Trennung berührender Partikel prüfen.

Bildfelder planen statt Lieblingsbilder wählen

Verwenden Sie eine vorab definierte Auswahlregel über unabhängige Regionen oder Proben. Berichten Sie Felder, Partikelzahl und Unterschiede zwischen den Feldern.

Methodik und Geltungsbereich

Der Leitfaden überträgt Prinzipien der statischen Bildanalyse auf SEM-Mikrographien. Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Kalibrierung, Maskenprüfung und Stichprobenplanung, nicht ein universeller Schwellenwertalgorithmus.

Grenzen

  • Eine zweidimensionale Projektion liefert keine eindeutige dreidimensionale Größe oder Form.
  • Agglomeration, Aufladung, Kontrastunterschiede und Überlagerung verzerren die Segmentierung.
  • Ein Maßstabsbalken kann nach uneinheitlicher Bildskalierung ungültig sein.
  • Nach optischer Attraktivität ausgewählte Felder sind keine repräsentative Stichprobe.

Quellen

  1. [1]

    Particle size analysis — Image analysis methods — Part 1: Static image analysis methods

    International Organization for Standardization. ISO 13322-1:2014 (2014).

    Quelle öffnen
  2. [2]

    Automatic detection of particle size distribution by image analysis

    Shanthi et al.. Micron (2018).

    doi:10.1016/j.micron.2017.12.002

Zitiervorschlag

Zitiervorschlag

SciPhys Research Team. “SEM-Partikelgrößenanalyse.” SciPhys, 5. August 2026. https://www.sciphys.com/de/blog/sem-particle-size-analysis

Workflow anwenden

Prüfen Sie die Partikelmessung auf Ihrem SEM-Bild.

Laden Sie die Originalmikrographie hoch, verifizieren Sie den Maßstab und halten Sie Objektmasken mit der Verteilung verbunden.

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Funktionen

Auf wissenschaftlicher Evidenz aufgebaut.

Maßstab vor der Segmentierung verifizieren

Verwenden Sie möglichst Originalmetadaten und prüfen Sie zusätzlich den dargestellten Maßstabsbalken. Pixelgröße, Vergrößerung, Arbeitsabstand sowie jede Skalierung und Beschneidung müssen dokumentiert werden.

  • Screenshots mit unsicherem Maßstab verwerfen.
  • Größe nicht allein aus der Vergrößerung ableiten.
  • Originalbild neben der Analyseversion erhalten.

Definieren, was Partikelgröße bedeutet

Nicht kugelförmige Partikel besitzen keinen einzigen Durchmesser. Äquivalenter Kreisdurchmesser, minimale und maximale Feret-Durchmesser, projizierte Fläche und Seitenverhältnis beantworten unterschiedliche Fragen.

  • Kenngröße vor der Messung auswählen.
  • Bei anisotroper Morphologie Formparameter berichten.
  • Kenngrößen nicht zwischen Proben wechseln.

Segmentierung prüfbar machen

Masken und Objektgrenzen sollten auf dem SEM-Bild liegen. Jedes eingeschlossene, getrennte, verbundene oder ausgeschlossene Objekt muss bis zur Verteilung rückverfolgbar sein.

  • Schwellenwert und Bereinigungsregeln dokumentieren.
  • Randobjektregel festlegen.
  • Trennung berührender Partikel prüfen.

Arbeitsablauf

Von Rohdaten zu belastbaren Forschungsentscheidungen.

01

Kalibrieren

Datei, Einheiten, Messparameter und Probenkontext vor der Berechnung prüfen.

02

Segmentieren

Eine dokumentierte Methode anwenden und Parameter sowie Zwischenergebnisse sichtbar halten.

03

Prüfen

Diagnostik prüfen, Proben konsistent vergleichen und die Evidenz gemeinsam mit dem Ergebnis exportieren.

Häufige Fragen

Was Forschende zuerst wissen möchten.

Wie viele Partikel braucht eine SEM-Größenverteilung?+

Es gibt keine universelle Zahl. Definieren Sie Präzision und Stichprobenziel, nutzen Sie mehrere repräsentative Felder und berichten Sie Partikel- sowie Feldzahl.

Welcher Durchmesser eignet sich für unregelmäßige Partikel?+

Wählen Sie eine zur Fragestellung passende Kenngröße, etwa äquivalenten Kreisdurchmesser zusammen mit Feret-Durchmessern und Seitenverhältnis.

Kann KI jedes SEM-Bild automatisch segmentieren?+

Nein. Kontrast, Topologie, Aufladung und Agglomeration variieren. Automatische Masken müssen am Originalbild prüfbar bleiben.