[Translate to chinese:] Particles and fibers on a filter which will be counted and analyzed for cleanliness
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拓展阅读

高效颗粒计数和分析

优化清洁度工作流程

本报告介绍了使用光学显微镜对零部件的清洁度进行颗粒计数和分析的方法。颗粒计数和分析对汽车和电子行业的质量保证非常重要。颗粒污染可能会导致零部件退化或失效。清洁度分析能快速确定颗粒的大小、类型以及造成损坏的概率。对于更高级的分析(如确定颗粒成分),则可以使用光学显微镜和激光诱导击穿光谱(LIBS)。

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引言

颗粒污染会严重影响汽车零部件和电子元件的性能和寿命[1-3]。如果关键部件受到重度污染,车辆或设备系统就会出现重大故障。因此,在质量保证方面,清洁度对现代制造和生产至关重要[1-3]。
汽车零部件的清洁度颗粒分析发生在清洗零部件和通过过滤清洗液提取颗粒之后[1,2]。分析项目包括确定颗粒的尺寸和材料特性,同时进行颗粒计数。
以下各节将详细介绍用于颗粒计数和分析的光学显微镜方法。

分析滤膜滤膜上的颗粒

分析滤膜上的颗粒时,可选的技术方法很多,如光学显微镜或扫描电子显微镜(SEM),具体取决于颗粒尺寸和材料特性。光学显微镜无疑是最常用的颗粒分析方法。这种方法的成本很低,而且可以自动进行,因此有助提高分析效率,即确定颗粒的数量、大小和其他特定属性(参考图1)。

颗粒尺寸

颗粒可根据尺寸(即长、宽、高)和材料特性(如金属、陶瓷或有机物)分为多种类别。光学显微镜可通过聚焦于滤膜的背景,然后聚焦于颗粒的顶部,从而测得颗粒的高度。大多数颗粒均为不规则、非圆形的形状,因此长度可确定为接触颗粒边界的2条平行线之间的最大距离,又称为最大费雷特直径[2,4](参考图2)。颗粒宽度是指接触颗粒外部边界的2条平行线之间的最小距离,又称为最小费雷特直径[2,4]。

颗粒成分

由金属或陶瓷组成的颗粒都质地坚硬,可以研磨;而由塑料和其他有机材料组成的颗粒则质地柔软,研磨性欠佳。配有激光诱导击穿光谱(LIBS)的光学显微镜可用于快速、准确地测定颗粒成分[3](参考图3)。其他方法(如扫描电子显微镜(SEM)+能量色散X射线谱仪(EDS/EDX))的速度则较慢且用时更久。与SEM/EDS/EDX相比,LIBS能更快地确定颗粒成分,从而更有效地找出颗粒污染的来源[3]。

颗粒危害的潜在风险

颗粒损害零部件的风险高低与产品和行业有关。在汽车行业中,大尺寸硬质颗粒(如金属和陶瓷)的研磨性和磨蚀性较高,因此比纤长、柔软的塑料纤维更易造成损害。而在电子工业中,颗粒(通常是金属颗粒)的导电性会非常高,尺寸超过200μm的颗粒最容易导致电路板短路。

颗粒分析解决方案

用户可以采用基于光学显微镜的清洁度分析解决方案,高效、准确地进行颗粒计数和分析。综合利用光学显微镜和激光诱导击穿光谱(LIBS)的二合一材料分析解决方案先对滤膜上的颗粒进行目测,然后用LIBS进行化学分析,从而能让工作流程更加高效、无缝衔接。

References

  1. Y. Holzapfel, J. DeRose, G. Kreck, M. Rochowicz, Cleanliness Analysis in Relation to Particulate Contamination: Microscopy based measurement systems for automated particle analysis, Science Lab (2014) Leica Microsystems. 
  2. J. DeRose, K. Scheffler, D.R. Barbero, Key Factors for Efficient Cleanliness Analysis, Science Lab (2020) Leica Microsystems. 
  3. J. DeRose, K. Scheffler, Cleanliness Analysis with a 2-methods-in-1 solution: See the particles and know their composition at the same time, Science Lab (2019) Leica Microsystems. 
  4. J. DeRose, D. Barbero, K. Scheffler, Cleanliness of automotive components and parts: Importance of the ISO 16232 standard and VDA 19 guidelines for manufacturing processes in the automotive industry, Science Lab (2022) Leica Microsystems. 
     

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