-
徠卡顯微鏡的金相與色彩和對比度
?微觀結構形態(tài)檢查對材料科學和故障分析了決定性的作用。?有可視化材料的真實結構，在光學顯微鏡的許多可能性。?在這篇文章中所顯示的圖像示例演示了一些使用的技巧的信息潛力清潔橫截面第一步是始終以產(chǎn)生拋光金相截面。?然而，真正的微結構的制備方法是唯一成功的，如果樣品表面是完全清潔和deformationfree。?后一節(jié)已經(jīng)產(chǎn)生它通常是立即銘刻在酸，堿液或鹽溶液，發(fā)展的微觀結構。?這種攻擊在晶界或變粗糙
2020-09-03
-
奧林巴斯顯微鏡成像數(shù)字圖像采樣頻率
?為了匹配顯微鏡及隨附照相機系統(tǒng)的光學和電子的分辨率，數(shù)字圖像應具有每水平線樣本的足夠的數(shù)量，以便在顯示忠實代表提交給數(shù)字化裝置中的原始信號。?這種互動式教學探討變異標本采樣頻率如何影響最終圖像的分辨率。本教程以初始化出現(xiàn)在題為信號的采樣頻率的窗口隨機產(chǎn)生的模擬信號。?下方的窗口是一個采樣頻率滑塊，使用戶能夠改變頻率的范圍1樣品內(nèi)的每個像素的一個樣本為每32個像素。?用戶可以通過按下復位按鈕，將鼠
2020-09-03
-
奧林巴斯顯微鏡文物和畸變的反卷積分析
?經(jīng)過反卷積算法已被應用，還原圖像可能包括明顯的文物，如條紋，振鈴，或不連續(xù)的細胞骨架染色。?在某些情況下，這些問題都涉及到數(shù)據(jù)表示，不會與不同的算法或軟件程序包發(fā)生。?當加工參數(shù)配置不正確，對原始圖像也可能出現(xiàn)偽影。?最后，文物往往不被計算引起的，而是由組織學，光學偏差，或電子噪音。?當試圖診斷的神器之源，第一步是與反卷積圖像仔細比較原始圖像。如果工件是在原始圖像中可見，那么它必須由因素從上游的
2020-09-03
-
徠卡顯微鏡激發(fā)共聚焦
?熒光激發(fā)需要專門的彩色光：它應該有效地激發(fā)探頭（接近激發(fā)最大值），但留出空間，收集沒有蔓延到檢測路徑的排放。?在激光共聚焦顯微鏡，是用經(jīng)典的多行激光或激光“電池”。?這種安排需要挑選所需的線，適合當前使用的熒光裝置。?強度控制是必須完成的另一項任務 - 最激光器將顯示增加的噪聲強度時，是在源頭直接控制。?的聲光可調(diào)諧濾波器的引入簡化了過濾，并在同一時間顯著改善的靈活性。濾光輪 - 早期的方法光源
2020-09-03
-
奧林巴斯顯微鏡熒光成像光過濾
?大多數(shù)光源發(fā)出的大范圍覆蓋整個可見光光譜的波長。?在很多情況下，然而，理想的是產(chǎn)生光，其具有受限制的波長譜。?這可以通過使用該發(fā)送某些波長專門的過濾器很容易地完成，并有選擇地吸收或反射不希望的波長。通常構造采用透明片染色玻璃，塑料，漆明膠（如雷登過濾器）已處理，選擇性地傳輸所需的波長，同時限制其他彩色濾光片。?過濾器今天最常見的兩種類型在使用中吸收的去除內(nèi)部的破壞性干擾和反射波長選定不需要的波長
2020-09-03
-
尼康顯微鏡成像CCD信號與噪聲比
?對于任何電子測量系統(tǒng)中，?信號-噪聲比（SNR）表征了測量的質(zhì)量，并且確定該系統(tǒng)的最終性能。?用CCD（電荷耦合器件）圖像傳感器，所述SNR值具體地表示所測量的光信號的比值，以合并的噪聲，它由電子系統(tǒng)中所產(chǎn)生的不期望的信號分量，并且與入射光子通量的固有的自然變化。?因為一個CCD傳感器通過離散的物理位置的一個陣列收集電荷，信號與噪聲的比可以被認為是相對信號強度，相對于測量的不確定性，在每個像素的
2020-09-03
-
凱爾特人在徠卡顯微鏡上的復原
一個凱爾特人的“王子”在Glauberg一個幾乎和真人一樣大小的砂巖雕像在黑森州的德國各州的發(fā)現(xiàn)標志著一個令人興奮的旅程的開始，以早期的凱爾特人在過去公元前5 世紀的，一個時代豐富的神話和奧秘由于沒有書面記錄。 憑借其細致的立體顯微鏡下的寶貴出土文物修復，修復正在幫助拼湊我們的凱爾特祖先的難題。 “該Glauberg仍然是一個非常特別的地方，只是因為它是2500年前，”發(fā)現(xiàn)伊內(nèi)斯鮑爾澤，“Kel
2020-09-03
-
徠卡顯微鏡的新型光學結算方法允許整個組織的深層成像
圖像整體無腦切片？ 無需重建研究神經(jīng)回路？ 在不破壞細胞結構進行分子分型？ 了解大腦分子的分辨率和全球范圍內(nèi)一直面臨著挑戰(zhàn)。小說CLARITY方法，由Deisseroth實驗室，斯坦福大學，美國開發(fā)，推動深部組織的成像大步前進的障礙。通過使老鼠大腦光學透明，同時保留了原生的分子結構，它現(xiàn)在很容易可以調(diào)查亞細胞結構，神經(jīng)網(wǎng)絡和生物分子甚至整個完整的器官的配合物。圖1：三維澄清的小鼠大腦的渲染（Ch
2020-09-03