David R. Barbero , PhD
Dr. David R. Barbero is an engineer and physicist who has over 15 years of experience in nanoscale opto-electronic materials, devices and displays. His work has been published in several top journals in Materials Science and Physics and highlighted in over 300 scientific newspapers and internet websites. He has a long experience in nano-patterning and nano-structuring of polymers and composites (optical lithography, nano-imprinting, colloidal, nanotubes, and polymer self-assembly). David obtained his PhD in Physics at the Cavendish Laboratory, University of Cambridge, UK, where he was a Marie-Curie Fellow, a European Cambridge Trust Scholar, and he was awarded the Abdus Salam runner-up prize in Physics from Cambridge University in 2009.
使用克尔显微镜快速可视化钢中的磁畴
磁性材料中磁畴与偏振光相互作用后光的旋转，称为克尔效应，使得使用克尔显微镜对磁化样品进行研究成为可能。它可以快速可视化材料表面的磁域。对于用于电气和电子设备的磁性材料（例如钢合金）的高效研发和质量控制，克尔显微镜可以发挥重要作用。本文详细描述了如何使用克尔显微镜对钢合金晶粒中的磁域进行成像。
晶圆上的光刻胶残留和有机污染物的可视化
随着半导体上集成电路（IC）的尺寸低于10纳米，在晶圆检测中有效检测光刻胶残留等有机污染物和缺陷变得越来越重要。光学显微镜仍然是常见的检测方法，但对于有机污染物，明场和其他类型的照明可能会存在局限性。本文讨论了荧光显微镜如何在半导体行业的QC、故障分析和研发过程中有效检测晶圆上的光刻胶残留和其他有机污染物。
电池制造过程中的毛刺检测
毛刺是电池电极片边缘可能出现的缺陷，例如在制造过程中的分切环节。它们可能会因诸如短路等故障导致电池性能下降，并引发安全和可靠性问题。毛刺检测是电池生产质量控制的重要部分，对于生产具有可靠性能和寿命的电池至关重要。通过适当照明的光学显微镜可以在生产过程的关键步骤中快速可靠地对电极上的毛刺进行视觉检测。
生产过程中电池颗粒检测
本文介绍了如何利用光学显微镜快速、可靠且经济有效地进行电池颗粒检测与分析。
高效清洁度分析的关键因素
在汽车和电子行业，零部件上细小的污染颗粒物也可能影响产品的性能，导致产品出现故障，或使用寿命缩短。对于汽车来说，过滤系统很容易受到影响。对于电子产品来说，印刷电路板（PCB）或连接器上的污染可能会导致短路。因此，清洁度在现代制造业的质量控制中占有核心地位，特别是使用由不同供应商生产的部件时，更要重点关注清洁情况。车辆或设备的关键部件如果受到污染，整个系统就可能发生故障。因此，高效清洁度分析过程必须…
显微镜不同观察方法下的快速半导体检测
已刻蚀的晶圆和集成电路（IC）在生产过程中的半导体检测对于识别和减少缺陷非常重要。
电子产品制造截面分析
本文将讨论印刷电路板 (PCB) 和总成 (PCBA)、集成电路 (IC) 和电池组件的横截面为什么对质量控制 (QC)、故障分析 (FA) 和研发 (R&D) 有效，以及如何制备这些横截面。
确定颗粒物破坏潜力的三个主要因素
本文讨论了确定颗粒物对汽车和电子行业中的零件和组件的破坏性潜力三个主要因素，分别是颗粒物反射率、高度和成分。光学显微镜可以评估颗粒物的反射率和高度，但颗粒物成分的评估则需要使用激光诱导击穿光谱（LIBS）等光谱分析方法。结合显微镜和LIBS的二合一解决方案可以帮助用户高效确定颗粒物的损坏潜力。
选择清洁度分析解决方案需考虑的因素
正确的清洁度分析解决方案对质量控制至关重要。本文介绍了选择适合自身需求的解决方案时应考虑的一些重要因素。这些因素取决于不同的方面，例如：（微电子或汽车）行业，污染物类型、尺寸、成分、材料属性和可能造成的损害等。从基本的清洁度验证到更复杂的分析，有多种基于显微镜和激光光谱的清洁度解决方案可供选择。
高效颗粒计数和分析
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）。
汽车零部件的清洁度
本文讨论了ISO 16232标准和VDA 19指南，并简要总结了颗粒物分析方法。它们为汽车零部件在微粒污染方面的清洁度提供了重要标准。此类颗粒物会对产品性能和寿命产生影响。在清洁度分析中，可以使用自动光学显微镜方法来确定颗粒物类型、大小和造成损坏的可能性。有时，需要更多成分信息，才能准确找到潜在的损害和污染源。这时候就需要借助激光光谱（LIBS）或电子显微镜。
目视检查面临的主要挑战
本文讨论使用显微镜进行目视检查和返工时遇到的挑战。使用正确类型的显微镜和光学设置对于优化工作流程和增加产量至关重要。使用显微镜进行目视检查和返工时可能遇到的挑战包括确定适当的放大倍率和照明以及有足够大的工作距离。然而，其他关键因素与工作流程优化、有效报告结果和用户培训以及检查过程中的用户舒适度有关。Leica数码和体视显微镜能够提供一系列完整的解决方案，帮助您克服这些挑战，提供更有效的检查和返工。
如何为目视检查选择正确的解决方案
本文可帮助用户在选择显微镜作为常规目视检查解决方案时做出决策。其中描述了应考虑的重要因素。
美国联邦法规第21章第11款和其他相关法规简介
本文概述了在美国（联邦法规第21章第11款）、欧盟（GMP附录11）和中国（NMPA）所用电子记录（数据输入、存储、签名和审批）的法规和指南，这些法规和指南会对医疗器械质量控制的数字化增强检测解决方案产生影响。与纸质记录方法相比，使用显微镜进行数字化增强检测具有更一致和更高效的检测优势。但是，与纸质记录和签名的规定相比，电子记录和签名的规定有明显不同的建议和要求。电子记录的创建、验证、存储和备份应…
对医疗器械进行手动目视检查为何如此之难？
本文旨在对医疗器械行业中普遍存在的手动目视检查是如何导致不一致结果这一问题进行讨论。此外，本文还讨论了质量经理和操作员在进行手动检查时所面临的挑战，以及他们是如何使用数字化增强检查解决方案来克服这些挑战的。
控制药品中的微粒污染
本文阐述了如何使用光学显微镜和激光诱导击穿光谱（LIBS）相结合的二合一方法识别制药行业中的微粒污染物。药物和静脉注射溶液等药品的微粒污染可能会导致严重问题。为消除药品微粒污染，最重要的是能够快速、准确地识别污染，甚至能够快速找到污染源。激光诱导击穿光谱可以对材料进行快速的多元素分析。本文介绍的二合一方法可以同时提供目视检查（颜色和形状）和化学（成分）分析，可快速、可靠地识别非监管环境中的微粒污染…
How does an Automated Rating Solution for Steel Inclusions Work?
The rating of non-metallic inclusions (NMIs) to determine steel quality is critical for many industrial applications. For an efficient and cost-effective steel quality evaluation, an automated NMI…
钢材质量评估过程中人工评级非金属夹杂物（NMI）的挑战
快速、精确和可靠的非金属夹杂物（NMI）评级对钢材质量评估具有重要作用。在钢铁生产和组件制造过程中，非金属夹杂物（NMI）人工评级是一种常用的方法.
钢材中非金属夹杂物评级标准相关的常见问题
向全球用户供应单批次钢材组件和产品时，产品需满足多种钢材质量标准。这些用户需求成为了摆在供应商面前的一道难题。由于夹杂物对钢材质量有显著影响，各种标准都对非金属夹杂物评级规定了严格的评级方法。钢材质量评级有助于确保产品和组件满足不同的性能和安全规格要求。然而，由于国际、区域和组织性的标准繁多，而且这些标准还会不断更新变化，因此单批次钢材组件/产品要满足多种钢材质量标准的要求是一项难度不小的挑战。为…
表面计量学简介
本报告简要讨论了几种常用于评估表面形貌（也称为表面纹理或表面光洁度）的重要计量技术和标准定义。随着纳米技术、薄涂层以及电路和装置小型化的出现，表面计量学已成为一个极其重要的科学和工程领域。
研究天然聚合物精细细节的微观结构
本报告评估了结合使用冷冻宽幅离子束铣削和扫描电子显微镜（cryo-BIB-SEM）对低温稳定柔性聚合物的微观结构进行成像和分析的潜能。报告介绍了使用cryo-BIB-SEM对易损天然聚合物进行检查的结果，例如番茄果皮和木材，还分析了聚合物表面形态和多种微观结构特性。
