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對于汽車(chē)制造商和汽車(chē)零部件供應商而言，在整個(gè)工作流程中快速、準確、可靠地獲得清潔度結果是一項顯著(zhù)優(yōu)勢。對于這種質(zhì)量控制任務(wù)，通常使用來(lái)自多個(gè)供應商的多臺儀器來(lái)執行分析。出于這個(gè)原因，徠卡顯微系統公司和頗爾公司攜手努力提供最佳的清潔度分析整體解決方案。客戶(hù)可以獲得徠卡和頗爾的整體解決方案和專(zhuān)家建議，優(yōu)化并保持產(chǎn)品性能。
汽車(chē)、航空航天、電子和制藥等行業(yè)制造的產(chǎn)品及其組件的性能、壽命和質(zhì)量可能對污染很敏感[1,2]。產(chǎn)品中的異物可能會(huì )造成嚴重損壞，因此，這些行業(yè)通常遵循技術(shù)清潔度標準。隨著(zhù)時(shí)間的推移，這些清潔度標準的要求會(huì )變得更加嚴格。還有一些例子，比如電動(dòng)汽車(chē)，由于它的零部件來(lái)自多個(gè)行業(yè)，即汽車(chē)和電子零部件以及電池等，因此需要多個(gè)行業(yè)的技術(shù)清潔度標準。
根據產(chǎn)品制造商的需求，從顆粒提取到自動(dòng)顆粒表征和分類(lèi)，清潔度分析的工作流程可能涉及多種儀器。光學(xué)成像方法zuichangyong于顆粒表征[1,2]。顆粒的快速化學(xué)/元素分析有利于識別污染源[3]。制造商可以利用徠卡顯微系統和頗爾公司提供的合作來(lái)優(yōu)化整體清潔工作流程[3]。
零件類(lèi)型、所需方法
制備方法將取決于零件或組件的類(lèi)型以及要分析的樣本大小。確定特定零件和樣品大小所需的解決方案。
圖1：圖片顯示了活塞和曲軸。
攪拌、零件沖洗、超聲波、測試臺
通過(guò)噴涂、沖洗或超聲波處理從零件和組件中提取污染物顆粒。然后使用過(guò)濾器過(guò)濾清潔溶液（過(guò)濾器類(lèi)型取決于清潔的部件），最后對留在膜上的顆粒進(jìn)行分析。該任務(wù)可使用頗爾不同尺寸的洗滌柜和過(guò)濾器。將過(guò)濾器干燥，然后進(jìn)行評估。
圖2：頗爾的清洗柜，可從組件中提取顆粒。
檢測、量化、分類(lèi)
根據顆粒的大小和類(lèi)型，即它們造成損害的可能性，對顆粒進(jìn)行檢測、量化和分類(lèi)。它是通過(guò)徠卡清潔度分析解決方案，使用復合或數碼顯微鏡和清潔度軟件模塊完成的。
圖3：用于顆粒分析的徠卡清潔解決方案。
ISO 16232 和 VDA19
查看分析結果并確定是否存在任何潛在的破壞性顆粒。反光金屬顆粒具有更高的損壞可能性，徠卡成像解決方案可以自動(dòng)識別這些金屬顆粒。這些具有潛在危險的顆粒會(huì )影響組件的使用壽命，甚至導致系統故障。
圖4：從組件中提取后，存在于過(guò)濾器上的金屬顆粒。
應用對策
借助全面清潔度分析的結果，可以逐步優(yōu)化工作流程。然后可以識別潛在的破壞性顆粒，確定污染源，然后消除破壞性顆粒。目的改進(jìn)清潔度分析過(guò)程，以消除和最大限度地減少污染。
圖5：使用清潔軟件對過(guò)濾器上的顆粒進(jìn)行分析。
清潔度分析解決方案
例如徠卡顯微系統的清潔度分析解決方案包括Emspira 3數碼顯微鏡、DM6 M顯微鏡、或使用清潔專(zhuān)家分析軟件的DM6 M LIBS二合一系統。
參考文獻：
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.N. Ecke, Basics in Component Cleanliness Analysis, Science Lab (2017) 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.N. Ecke, C. Goasdoué, Cleanliness Workflow from Leica and Pall: Free Webinar On-Demand, Science Lab (2017) Leica Microsystems.
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