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。
颗粒物污染的清洁度分析
许多行业中制造的设备、产品和部件都对污染高度敏感，因此，对技术清洁度有严格的要求。自动颗粒物分析测量系统经常用于产品和部件清洁度的定量验证，以满足汽车、航空航天、微电子、制药和医疗器械等行业的需求。本报告讨论了显微镜测量系统在自动颗粒物分析中的应用。
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）。
使用Mica的人工智能显微镜软件进行 3D 空间分析
本期MicaCam为您提供切实的建议，教您从显微镜图像中提取可发表级别的分析结果。本期的特邀嘉宾来自徕卡显微系统的Luciano Lucas，他将为大家展示如何使用MICA的AI赋能软件进行图像分析。他将深度分析两张MICA的3D成像，探究不同可见生物元素之间的空间关系。本期的最后将会介绍如何创作高保真视频动画以及其他可用于发表文章的结果。
显微镜下的质量控制
电动汽车需求的快速增长是推动市场发展的重要因素，但不是唯一因素，其他因素包括可再生能源装置日益普及（如光伏板），各种医疗设备广泛采用锂离子电池，以及便携式消费电子产品的市场逐步扩大。
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。
从概览中查找相关样本细节
在从图像到图像的搜索中切换到快速查看整个样本概览，并即刻识别重要的样本细节。利用这些知识，使用载玻片、培养皿和多孔板的模板自动设置高分辨率图像采集。LAS X Navigator软件像是样本细胞的GPS，总能为用户指明通向高质量数据的清晰路径，这是生命科学平台STELLARIS和THUNDER成像仪上的一款强大的导航工具。LAS X Navigator支持将宽场、立体或共聚焦实验与舞台应用相结合。
人工智能显微图像分析-介绍
人工智能引领的显微图像分析和可视化是用于数据驱动型科学发现的一项强大工具。人工智能技术可以帮助研究人员应对具有挑战性的成像应用，让他们能够从图像中获取更多的信息。
