为什么要制定汽车行业的清洁标准?
Iso 16232 & vda 19
光学显微镜颗粒分析
通过对滤膜进行全自动分析,光光学系统通常用于清洁度验证。粒子的检测、测量和分类很大程度上取决于透镜(即放大率和分辨率)、照明类型(如偏振、明亮或暗场)、图像处理软件中使用的阈值以及粒子的特征(大小、组成、反射率等)。因此,在比较同一类型粒子的结果时,光学系统和分析参数必须相同。
标准光学分析
为了提供有意义的比较,建议在确定任何惯例之前定义图像设置和分析过程的标准光学分析,而不管所使用的系统是什么。
粒子的检测和测量
测量的精度主要取决于显微镜镜头的放大率和分辨率。放大倍率越高,精确度越高,但景深也越小。因此,当在高倍率下测量小颗粒时,垂直方向的电动级系统可能有助于补偿低景深和过滤器表面不规则的特征。使用高倍率也需要更多的图像进行分析,以充分检查过滤器。因此,必须在测量精度和处理/分析时间之间找到一个折衷方案。
此外,为了准确地确定大小和范围,颗粒应均匀地分布在过滤器表面,不重叠,这一信息应以颗粒所占表面的百分比来报告。
偏振器
交叉偏振器可用于消除金属粒子的反射,在这种情况下,粒子将在明亮的背景上显示为暗。如果不使用偏振器,当光区域的亮度与背景滤光片的亮度相似时,有一个风险,即具有光明和黑暗区域的粒子被分成几个粒子。当不使用偏振器时,靠近的粒子的大小和形状也可能发生变形,因为相邻的粒子在靠近时可能看起来很像,看起来像一个较大的粒子。
粒子的长度和宽度
粒子的大小和特征可以通过标准分析来确定。粒子长度,即两条平行线之间的最大距离Feretmax,可以对应两个敏感元素之间的距离[5]例如,电引线,这意味着粒子能够“连接”它们。宽度是两条平行线之间的最小距离(5、6)当它对应的通道宽度足以让粒子通过时,就代表了潜在的危险。
纤维
纤维也构成了制造过程中的一个常见问题,然而,纺织纤维(例如来自服装的纤维)不如具有潜在破坏性的纤维样颗粒重要,因此这些类型应该相互区分。通常情况下,当颗粒的伸长长度与最大内径之比大于20且内径小于50 μ m时,就被认为是纤维。
金属颗粒
金属颗粒是在部件上发现的最常见的污染物之一,由于其机械和电气性能,它们被认为是许多应用的关键。由于光学外观的变化,基本的标准光学方法对识别金属颗粒是不可靠的,可能需要对这些颗粒应用扩展分析方法。
然而,第一个表征可以用非偏光光学系统完成,以识别金属颗粒,由于其闪亮的外观(直方图强度值接近白色的反射)可被识别。自动分析可以确定一个闪亮的粒子是否是金属的,但是只有当系统的参数(透镜的类型、放大倍数、其他参数设置等)和粒子的特征(颜色、粗糙度、均匀性等)相同时,才能对结果进行比较。当满足以下两个条件时,可以使用该方法:
- 在已经使用的参数设置下,粒子被确定为金属光泽,但可能需要事先进行扩展分析来证明这一点
- 自动化表征结果的视觉确认由知识渊博的操作员完成
材料和设备
颗粒分析需要以下材料和设备:
- 显微镜
- 来自无伪影的均匀光源的入射(反射)光
- 过滤器必须紧紧地固定在样品支架上,最好用玻璃盖压平或压平,以确保整个过滤器可以在特定的放大倍率下成像
- 过滤器的定位需要非常精确,精确到观测到的最小粒子的大小,并使用电动装置完成
- 镜头分辨率和相机传感器的像素数应该匹配,以便应用10像素标准,即最小粒子尺寸应该对应至少10像素(参见图1)。
扩展粒子分析
当需要关于颗粒的形状、成分、来源、物理性能(硬度、磨蚀性等)或造成损伤的可能性的附加或更详细的信息时,则使用扩展分析方法。使用扩展分析可以更确定地识别金属颗粒。
粒子的高度
显微镜镜头的景深(T)可以用来估计粒子的高度(H)。T值随透镜数值孔径(NA)的增大而减小,因此具有较高的放大倍率和分辨率。计算公式:T = 550/(NA)2。H的值可以通过粒子顶部和底部焦平面之间的垂直差来确定,也可以通过透镜沿Z轴的运动来确定(5、6).所有测得的粒子高度都应记录在案,因为这些数据以及宽度和长度可用于确定损伤电位。
成分分析
单个粒子的组成可以用激光诱导击穿光谱(填词)或能量色散x射线能谱(EDS/EDX).填词涉及激光脉冲撞击粒子,导致局部等离子体形成和特定波长的光发射[7].然后使用光谱数据库来识别粒子的元素组成。用扫描电子显微镜(扫描电镜).
清洁分析解决方案:有效符合标准和指南
参考文献
- ISO/DIS 16232:2018,道路车辆——部件和系统的清洁度,国际标准化组织。
- VDA(德国汽车工业协会),QMC(质量管理中心),第19卷,第1部分,功能相关汽车零部件的技术清洁度、颗粒污染检验,第2修订版,2015年3月。
- VDA(德国汽车工业协会),QMC(质量管理中心),第19卷,第二部分,装配中的技术清洁度,环境,物流,人员和装配设备,2010年第1版。
- Y. Holzapfel, J. DeRose, G. Kreck, M. Rochowicz,与微粒污染相关的清洁度分析:基于显微镜的自动粒子分析测量系统,科学实验室(2014)。188金宝搏的网址
- N. Ecke,组件清洁度分析基础,科学实验室(2017)徕卡微系统。188金宝搏的网址
- J. DeRose, K. Scheffler, D.R. Barbero,高效清洁度分析的关键因素,科学实验室(2020)徕卡微系统。188金宝搏的网址
- K. Scheffler,用显微镜观察结构-用激光光谱学了解成分:用二法合一的解决方案快速、完整的材料分析,科学实验室(2018)徕卡微系统。188金宝搏的网址