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使用光學(xué)顯微鏡對(duì)零部件的清潔度進(jìn)行顆粒計(jì)數(shù)和分析的方法
優(yōu)化清潔度工作流程
本報(bào)告介紹了使用光學(xué)顯微鏡對(duì)零部件的清潔度進(jìn)行顆粒計(jì)數(shù)和分析的方法。顆粒計(jì)數(shù)和分析對(duì)汽車和電子行業(yè)的質(zhì)量保證非常重要。顆粒污染可能會(huì)導(dǎo)致零部件退化或失效。清潔度分析能快速確定顆粒的大小、類型以及造成損壞的概率。對(duì)于更高級(jí)的分析（如確定顆粒成分），則可以使用光學(xué)顯微鏡和激光誘導(dǎo)擊穿光譜（LIBS）。
引言
顆粒污染會(huì)嚴(yán)重影響汽車零部件和電子元件的性能和壽命[1-3]。如果關(guān)鍵部件受到重度污染，車輛或設(shè)備系統(tǒng)就會(huì)出現(xiàn)重大故障。因此，在質(zhì)量保證方面，清潔度對(duì)現(xiàn)代制造和生產(chǎn)至關(guān)重要[1-3]。
汽車零部件的清潔度顆粒分析發(fā)生在清洗零部件和通過過濾清洗液提取顆粒之后[1,2]。分析項(xiàng)目包括確定顆粒的尺寸和材料特性，同時(shí)進(jìn)行顆粒計(jì)數(shù)。
以下各節(jié)將詳細(xì)介紹用于顆粒計(jì)數(shù)和分析的光學(xué)顯微鏡方法。
分析濾膜濾膜上的顆粒
分析濾膜上的顆粒時(shí)，可選的技術(shù)方法很多，如光學(xué)顯微鏡或掃描電子顯微鏡（SEM），具體取決于顆粒尺寸和材料特性。光學(xué)顯微鏡無疑是zui chang yong的顆粒分析方法。這種方法的成本很低，而且可以自動(dòng)進(jìn)行，因此有助提高分析效率，即確定顆粒的數(shù)量、大小和其他特定屬性（參考圖1）。
圖1：用光學(xué)顯微鏡對(duì)濾膜上的顆粒進(jìn)行成像，然后進(jìn)行分析。
顆粒尺寸
顆?？筛鶕?jù)尺寸（即長、寬、高）和材料特性（如金屬、陶瓷或有機(jī)物）分為多種類別。光學(xué)顯微鏡可通過聚焦于濾膜的背景，然后聚焦于顆粒的頂部，從而測得顆粒的高度。大多數(shù)顆粒均為不規(guī)則、非圓形的形狀，因此長度可確定為接觸顆粒邊界的2條平行線之間的最大距離，又稱為最大費(fèi)雷特直徑[2,4]（參考圖2）。顆粒寬度是指接觸顆粒外部邊界的2條平行線之間的最小距離，又稱為最小費(fèi)雷特直徑[2,4]。
圖2：濾膜上的顆粒圖像。顆粒為不規(guī)則形狀。紅線表示標(biāo)記的兩個(gè)顆粒的最大費(fèi)雷特直徑，綠線表示最小費(fèi)雷特直徑。
顆粒成分
由金屬或陶瓷組成的顆粒都質(zhì)地堅(jiān)硬，可以研磨；而由塑料和其他有機(jī)材料組成的顆粒則質(zhì)地柔軟，研磨性欠佳。配有激光誘導(dǎo)擊穿光譜（LIBS）的光學(xué)顯微鏡可用于快速、準(zhǔn)確地測定顆粒成分[3]（參考圖3）。其他方法（如掃描電子顯微鏡（SEM）+能量色散X射線譜儀（EDS/EDX））的速度則較慢且用時(shí)更久。與SEM/EDS/EDX相比，LIBS能更快地確定顆粒成分，從而更有效地找出顆粒污染的來源[3]。
圖3：經(jīng)LIBS分析的濾膜上的鋼質(zhì)顆粒的圖像。
顆粒危害的潛在風(fēng)險(xiǎn)
顆粒損害零部件的風(fēng)險(xiǎn)高低與產(chǎn)品和行業(yè)有關(guān)。在汽車行業(yè)中，大尺寸硬質(zhì)顆粒（如金屬和陶瓷）的研磨性和磨蝕性較高，因此比纖長、柔軟的塑料纖維更易造成損害。而在電子工業(yè)中，顆粒（通常是金屬顆粒）的導(dǎo)電性會(huì)非常高，尺寸超過200μm的顆粒最容易導(dǎo)致電路板短路。
顆粒分析解決方案
用戶可以采用基于光學(xué)顯微鏡的清潔度分析解決方案，高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行顆粒計(jì)數(shù)和分析。綜合利用光學(xué)顯微鏡和激光誘導(dǎo)擊穿光譜（LIBS）的二合一材料分析解決方案先對(duì)濾膜上的顆粒進(jìn)行目測，然后用LIBS進(jìn)行化學(xué)分析，從而能讓工作流程更加高效、無縫銜接。
參考文獻(xiàn)
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.
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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.
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.