MISSOURI, USA / LONDON (IT BOLTWISE) – ZEISS hat mit ZEISS VersaXRM 5 Insight ein hybrides 3D-Röntgensystem vorgestellt, das Röntgenmikroskopie und microCT in einen durchgängigen Multiskalen-Workflow bringt. Forschende sollen große Proben zuerst im Überblick scannen und dann ohne Workflow-Unterbrechung auf Detailbereiche zoomen können. Der Ansatz zielt auf mehr Durchsatz bei gleichzeitig geschützter Probenintegrität, unter anderem über Resolution at a Distance. Ergänzend setzt ZEISS auf geführte Software-Workflows mit ZEN navx und einem FAST Mode für schnelleres Imaging-Feedback.
ZEISS verschiebt mit ZEISS VersaXRM 5 Insight den Schwerpunkt beim 3D-Röntgen-Imaging von reiner Scan-Geschwindigkeit hin zu einem durchgängigen Ablauf über mehrere Längenskalen. Der Kern der Ankündigung: Röntgenmikroskopie und microCT werden nicht als getrennte Gerätewelten verstanden, sondern als ein gemeinsamer Workflow, in dem die Probe intakt bleibt. Damit adressiert das Unternehmen ein praktisches Problem aus Labor- und Industriealltag: Sobald Teams zwischen Übersicht und Detailanalyse wechseln, entstehen häufig Brüche durch Umkonfiguration, erneute Probenfixierung oder rechenintensive Zwischenschritte. Genau diese Reibung soll das System reduzieren und gleichzeitig mehr Transparenz in inneren Strukturen liefern.
Technisch baut das Setup auf dem Hybridgedanken auf, also auf dem Zusammenspiel aus großem Sehfeld und hochauflösendem Imaging. In der Praxis bedeutet das: Nutzer: innen können größere Proben untersuchen, zunächst interessierende Bereiche finden und anschließend in die Detailansicht wechseln, ohne die Hardware-Konfiguration zu ändern. ZEISS positioniert den Ansatz als Zweispeichermodel für Imaging: microCT liefert die Durchsatz- und Flexibilitätsstärken, während die laborbasierte Röntgenmikroskopie zusätzliche Detailtiefe für kleinste innere Merkmale beisteuert. Entscheidend ist dabei der Anspruch, dass diese Fähigkeiten im selben Prozess stattfinden und die Probe nicht für unterschiedliche Untersuchungsphasen geschnitten oder umpräpariert werden muss.
Besonders relevant ist in diesem Zusammenhang ZEISS’ RaaD-Funktionen (Resolution at a Distance). Nach Herstellerangaben ermöglichen sie hochauflösendes Imaging kleiner Merkmale und innerer Defekte, selbst wenn sich diese in einer größeren Probe befinden. Für Anwender: innen ist das mehr als ein Marketingbegriff, weil die klassische Präparationskette oft Genauigkeitsverluste und zusätzliche Fehlerquellen einführt: Schneiden, Trimmen und erneutes Fixieren können Materialstrukturen verändern oder filigrane Bereiche schwer reproduzierbar machen. Wenn diese Schritte entfallen, verkürzt sich nicht nur die Vorbereitungszeit, sondern auch das Risiko, dass ausgerechnet die Frage nach Ursachen, Ausfallmechanismen oder Strukturzusammenhängen durch den Präparationsprozess überlagert wird.
Der zweite Hebel ist die Software- und Prozessführung. ZEISS verweist auf ZEN navx als Softwareumgebung, die mit intelligenter Führung und probenorientierter Navigation arbeiten soll. In den beschriebenen Use Cases geht es nicht ausschließlich um komfortablere Bedienung, sondern um verkürzte Entscheidungswege: Ein System, das probenspezifische Imaging-Entscheidungen unterstützt, kann die häufige Varianz reduzieren, die entsteht, wenn Bediener: innen Parameter unterschiedlich wählen oder Scans zu spät nachjustieren. Ergänzend nennt ZEISS den FAST Mode als Mechanismus für sofortiges Imaging-Feedback während der dreidimensionalen Navigation, bei Inspektion ganzer Teile und bei Scans mit mittlerer Auflösung. Genau diese Rückkopplung ist oft der Unterschied zwischen „wir finden etwas“ und „wir finden es schnell genug, um es in einem iterativen Untersuchungsplan zu verwenden“.
Damit rückt der Marktbezug stärker in den Vordergrund: Die Ankündigung richtet sich explizit an Materialforschung, industrielle Inspektion und Biowissenschaften. In der Materialforschung sollen Nutzer: innen Fehlermechanismen untersuchen, innere Defekte sichtbar machen und mikrostrukturelle Entwicklungen mithilfe von In-situ- und 4D-Untersuchungen quantifizieren können. In der Industrie geht es nach den Angaben um hochauflösende Qualitätskontrolle von Teilen, Ursachenanalyse bei Halbleiter- und Elektronikeinheiten sowie um höheren Ertrag durch tiefere 3D-Einblicke in Fertigung, Qualitätssicherung und Schadensanalyse. Für Biowissenschaften steht die Visualisierung biologischer Strukturen über mehrere Skalen hinweg im Zentrum, inklusive der Möglichkeit, Bereiche für Folgeuntersuchungen zu identifizieren und wertvolle Proben zu bewahren.
ZEISS argumentiert dabei auch mit Hardware-Details, die den Workflow stützen sollen. Genannt wird eine optimierte Detektorarchitektur mit Flachbilddetektor sowie RaaD-Funktionen. Für die tägliche Nutzung heißt das: Der Übergang von Übersicht zu Detailansicht soll schnell funktionieren, während Proben intakt bleiben und Workflows „reibungslos“ ablaufen. Diese Kombination aus Detektor-Anspruch und geführter Rekonstruktion ist aus Sicht vieler Betreiber relevant, weil sich die Produktivität in 3D-Röntgenanlagen nicht allein über Scanzeiten entscheidet. Ebenso zählen Einrichtungszeit, die Zahl der manuellen Parameterkorrekturen und die Zeitspanne bis zur interpretierbaren Bildqualität.
Einordnung in die größere Technologielandschaft: Die Branche arbeitet seit Jahren daran, Bildgebung schneller, planbarer und stärker softwaregetrieben zu machen. Hybridansätze wie der hier beschriebene versuchen, die Lücke zwischen schnellen Screening-Schritten und der hochauflösenden Detailanalyse zu schließen, ohne dass Anwender: innen in mehreren Maschinen oder durch wechselnde Präparationstechniken springen müssen. Für Unternehmen und Forschungseinrichtungen kann das konkret bedeuten, dass Prüf- und Analysezyklen kürzer werden und Teams Experimente eher iterativ statt „einmalig“ planen. Gleichzeitig bleibt die Auswahl für Betreiber auch eine Frage der Systemintegration: Wer ZEN navx und geführte Rekonstruktionsschritte in den bestehenden Laborstandard übernehmen will, profitiert vor allem dann, wenn die Bedienlogik die Lernkurve reduziert.
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