Microscopía Digital con IA

Convertimos imágenes microscópicas en datos cuantitativos para control de calidad, I+D y estudios ambientales

¿Qué hacemos?

Integramos microscopía digital con inteligencia artificial para caracterizar partículas, fibras, cristales y mezclas de manera objetiva y reproducible.

Transformamos imágenes en información técnica útil para la toma de decisiones.

Detectamos lo que otros no ven

Granulometría

Morfología

Determinación de la distribución de tamaño de partículas mediante análisis digital de imágenes microscópicas, permitiendo caracterizar la población particulada de forma cuantitativa y reproducible.

Se obtienen parámetros granulométricos clave como D10, D50 (diámetro medio) y D90, junto con la distribución completa de tamaños, histogramas y curvas acumuladas. Estos resultados permiten evaluar la homogeneidad del material, la presencia de fracciones finas o gruesas y el comportamiento del producto en procesos industriales.

El análisis puede complementarse con la determinación de diámetro equivalente, Feret, área proyectada y otros descriptores, proporcionando una caracterización más completa que los métodos tradicionales.

Aplicable en control de calidad, desarrollo de productos, optimización de procesos y comparación entre lotes.

Caracterización de la forma y geometría de partículas mediante análisis digital de imágenes, permitiendo evaluar propiedades morfológicas que influyen directamente en el comportamiento físico y funcional de los materiales.

Se determinan parámetros como circularidad, relación de aspecto (Aspect Ratio, AR), roundness, solidity y elongación, los cuales permiten diferenciar partículas esféricas, angulares, fibrosas o irregulares.

Este análisis posibilita identificar aglomerados, fracturas, irregularidades superficiales y heterogeneidades, aportando información clave sobre la calidad del material, su origen y su comportamiento en procesos como mezcla, transporte, disolución o reacción.

La integración con herramientas de inteligencia artificial permite además la clasificación automática de partículas según su forma, facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos con alta precisión.

Aplicable en control de calidad, estudios comparativos entre lotes, caracterización de materias primas y desarrollo de productos.

Mezclas

Microplásticos

Cuantificación avanzada de componentes en matrices heterogéneas mediante análisis digital de imágenes e inteligencia artificial.

Determinación y diferenciación de múltiples poblaciones de partículas presentes en una misma muestra, utilizando algoritmos de clasificación basados en parámetros morfológicos, dimensionales y texturales.

El análisis permite separar automáticamente distintos materiales en función de variables como tamaño (Feret, diámetro equivalente), forma (circularidad, AR), área proyectada y características estructurales, posibilitando la identificación de componentes con propiedades diferenciadas.

Mediante el uso de modelos de inteligencia artificial, es posible realizar clasificación supervisada o no supervisada (clustering), optimizando la detección de patrones y reduciendo la subjetividad del análisis visual.

Se obtienen resultados cuantitativos expresados como:

porcentaje por número de partículas
porcentaje por área
distribución por población
caracterización individual de cada componente

Este enfoque resulta especialmente útil en sistemas complejos donde coexisten materiales con distinta morfología o tamaño, permitiendo evaluar homogeneidad, contaminación, segregación o composición relativa.

Aplicable en análisis de alimentos, mezclas minerales, contaminantes particulados, productos industriales y matrices ambientales.

Detección, cuantificación y caracterización de microplásticos mediante microscopía digital e inteligencia artificial.

Análisis de partículas plásticas en matrices ambientales mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes, permitiendo su identificación y caracterización morfológica de forma objetiva y reproducible.

Se realiza la detección y clasificación de microplásticos en función de parámetros como:

tamaño de partícula (distribución granulométrica)
forma (fragmentos, fibras, films, pellets)
área proyectada y diámetro equivalente
relación de aspecto (AR) y circularidad

Mediante algoritmos de inteligencia artificial, es posible diferenciar automáticamente fibras, fragmentos y otras morfologías, optimizando el análisis de grandes volúmenes de partículas y reduciendo la subjetividad del conteo manual.

Los resultados se expresan como:

cantidad de partículas por unidad de volumen o masa
distribución de tamaños
clasificación morfológica
densidad de microplásticos

Este enfoque permite evaluar la presencia y comportamiento de microplásticos en distintos sistemas, aportando información clave para estudios de impacto ambiental y cumplimiento normativo.

Aplicable en análisis de agua, efluentes, suelos, sedimentos y residuos.

Identificamos el origen del problema

Análisis de fibras y partículas elongadas

Caracterización avanzada mediante microscopía digital e inteligencia artificial

Determinación cuantitativa y objetiva de fibras y partículas elongadas presentes en distintas matrices, utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y algoritmos de inteligencia artificial para su identificación automática.

Se realiza la medición y análisis de parámetros morfológicos clave:

longitud de fibra
diámetro equivalente
relación de aspecto (AR)
distribución de tamaños
orientación espacial
curvatura y rectitud

Mediante herramientas de segmentación avanzada y clasificación automática, es posible diferenciar fibras según su morfología y comportamiento, reduciendo la subjetividad del análisis manual y permitiendo procesar grandes volúmenes de datos con alta reproducibilidad.