何谓颠覆性产品？ 请欣赏一则MIPAR的介绍视频（Tour Video），时长1min 30s（可点击全屏观看）。
3. MIPAR图形数据处理
Detect: MIPAR 针对不同材料体系和热处理工艺，建立了数百个图形处理模版（Recipe）。常见材料的模版可免费下载，针对特殊材料或研究目的，MIPAR专家以及MIPAR中国技术人员，可以为客户提供个性化recipe;
Batch process: MIPAR可以实验全自动，对数百、甚至数千张图片进行批量处理，节省客户时间，提高工作效率；
Analyze: MIPAR可以提供体积分数，面积分布，尺寸分布，长径比，传统截线法和点密度等所有统计数据，并实现图形的着色与个性可视化展示；
3D reconstruction: MIPAR可以将系列图像进行三维重构，最终获得可视化的图像与测量值。
Deep learning: 首次将AI技术引入到材料微观结构定量分析领域。MIPAR通过对数十张图片进行自主学习后，可对大批量图片进行精准自动的特征区域识别。
可依次点击下列3个视频，观看Detect，Batch Process，Analyze过程（可点击全屏观看）！
2. MIPAR 创始人
MIPAR创始人John M. Sosa，是The Ohio State University 材料科学与工程博士，毕业于2015年，在国际学术期刊发表科技论文55篇，h因子为8。
正是因为这一款功能强大的图形分析软件，是由材料学博士开发出来的，其设计的理念中融入了材料科研人员的特点：
（1）材料科研人员涉及的材料种类、热处理状态差异巨大，因此，MIPAR必需是一款通用性好的产品；
（2）材料科研人员需要进行大量的实验研究，采取大量的数据进行统计分析，因此，MIPAR必需是一款可以自动分析数据的产品；
（3）材料科研人员大多不懂编程，因此，MIPAR必需是一款界面友好型产品。
总之，MIPAR是一款由材料科学家为材料科研人员人量身定做的图形数据处理软件。
Dr. Sosa博士期间从事钛合金研究工作，其博士论文题目是：
Development of tools for 2D and 3D microstructural characterization and their application to titanium alloy microstructures。
全文下载链接：https://search.proquest.com/docview/1702720252?pq-origsite=gscholar
4.1 钛合金
下图是TC4钛合金的SEM图片，MIPAR提供两种分析方式：按照alpha+Beta两相进行统计，或者按照alpha相+残留的alpha/beta laths进行统计分析
4.3 颗粒
下图是球形粉体颗粒的SEM图片，MIPAR提供全自动识别，并按照尺寸或形状的分析安案。
4.4 纤维
下图是纤维的SEM图片，MIPAR提供纤维局布密度、纤维尺寸分布的方案。
4.2 铸铁
下图是铸铁的光学显微镜图片，MIPAR提供石墨、铁素体和奥氏体三相统计分析方案
下图是细胞的光学显微镜图片，MIPAR提供活细胞和失细胞的分析方案
5.1 数据对比
MIPAR与其他开源或商业软件功能的对比：MIPAR功能强大，使用简单，唯一的缺点就是不是免费！
4.6 Deep learning案例图片
1）在钛合金中的应用
4.6 Deep learning案例图片
2）在铜合金中的应用---精确分析孪晶相
5.2 实战对比
MIPAR与某一商业软件进行对比，自动分析蛋白质免疫荧光图像，请欣赏！（15分15秒 vs 4小时22分21秒）
6、 MIPAR全球合作伙伴
以下是部分使用MIPAR软件的全球合作伙伴，欢迎咨询与交流使用心得，期待MIPAR助力您的科研与产品研发！
7、MIPAR参考文献及合作发表的学术论文
7.1 参考文献
[1] JM Sosa, DE Huber, B Welk, HL Fraser, Development and application of MIPAR™: a novel software package for two-and three-dimensional microstructural characterization, Integrating Materials and Manufacturing Innovation 2014, 3 (1): 10
[2] John Sosa, Pavel Sul, and Lawrence Small, Automated Micrograph Analysis Enables Pioneering R&D. ASM International, 2019, 177(1): 16-21 [2019年最新发表，强烈推荐]
7.2 合作发表学术论文
更多文章请Google学术搜索(或点击)： John M. Sosa Google Scholar Citations
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[3] RC Brune, SR Hansen, A Vivek, JM Sosa, GS Daehn, Profile indentation pressure evaluation method for impulse manufacturing technologies, Journal of Materials Processing Technology, 2017, 248: 185-197
[4] JM Sosa, DE Huber, BA Welk, HL Fraser, MIPAR™: 2D and 3D Image Analysis Software Designed by Materials Scientists, for All Scientists, Microscopy and Microanalysis, 2017, 23 (S1): 230-231
[5] DE Huber, JM Sosa, J Riedel, CD Ellerbrock, DM McComb, Implementing High Performance Workstation Virtualization for Data Processing in a Multi-User Microscopy Facility. Microscopy and Microanalysis, 2017, 23 (S1): 1070-1071
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[7] JK Jensen, BA Welk, REA Williams, JM Sosa, DE Huber, ON Senkov, et al., Characterization of the microstructure of the compositionally complex alloy Al1Mo0. 5Nb1Ta0. 5Ti1Zr1. 2016, Scripta Materialia 121: 1-4
[8] Y Zheng, REA Williams, D Wang, R Shi, S Nag, P Kami, JM Sosa, et al., Role of ω phase in the formation of extremely refined intragranular α precipitates in metastable β-titanium alloys. 2016, Acta Materialia 103: 850-858
[9] Y Zheng, REA Williams, JM Sosa, T Alam, Y Wang, R Banerjee, HL Fraser. The indirect influence of the ω phase on the degree of refinement of distributions of the α phase in metastable β-Titanium alloys. 2016, Acta Materialia 103: 165-173
[10] Y Zheng, REA Williams, JM Sosa, T Alam, Y Wang, R Banerjee, HL Fraser. The role of the ω phase on the non-classical precipitation of the α phase in metastable β-titanium alloys. 2016, Scripta Materialia 111: 81-84
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