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              掃描電鏡(SEM)如何幫助實現磷化涂層的自動化質量控制

               更新時間:2018-03-08 點擊量:4816

              我們的生活被各種各樣產品包圍,無論是為了裝飾還是功能性目的,都涂有涂料;:從繪畫和油漆,到粘合或保護涂層,再到光學、催化或絕緣涂層。 在所有這些涂料中,磷酸鹽轉化涂層起著重要作用,特別是在汽車工業中:它們用于耐腐蝕性和潤滑性。 由于這些涂料用于關鍵部件,涂層工藝必須經過*的質量檢查。 這些檢查包括涂層形態分析以及覆蓋率的分析。 在這篇博客中,將描述和分析自動化工具與掃描電鏡(SEM)的結合如何幫助檢查磷酸鹽涂料質量。

               

              磷酸鹽轉化涂料

               

              涂料不僅用作裝飾,如油漆飾面,大多數時候都有特定的功能性作用。 涂料可以: 

               

              · 作為粘合劑,

              · 具有光學,電學或磁學性質,  

              · 具有催化或光敏性,例如用于制造感光膠片。

               

              其中防護涂層是用量zui大的涂層之一,從絕緣到防水,再到耐磨和抗腐蝕。涂層的加工工藝多種多樣,有化學氣相沉積,物理氣相沉積,噴涂或化學和電化學技術(如電鍍)等。

               

              在這些廣泛的功能性材料和涂層技術中,我們將注意力集中在磷酸鹽轉化涂層 。 這些通常用于汽車工業,并作為鋼部件的保護層,防止腐蝕并提供潤滑性。 這類涂層的主要類型是錳,鐵和鋅。 將部件浸入含有磷酸的溶液中,通過一些特定的化學反應使得結晶的鋅,錳或磷酸鐵層在部件表面生長。  由于涂層部件都具有非常關鍵使用功能,涂層工藝必須經過全面的質量檢查以確保涂層的性能。 質量檢查包括涂層形態分析和覆蓋率百分比。進行這種分析的其中一種方法是使用掃描電鏡(SEM)。

               

              SEM如何幫助實現涂層工藝質量控制檢查

               

              掃描電鏡(SEM)是轉化涂層質量檢測和晶體形態分析的理想選擇。 此外,由于磷酸鹽涂層和鋼之間的元素原子序數差異,使用背散射檢測器(BSE)進行成像是分析樣品涂層覆蓋度的*技術。  

               

              由于鋼是鐵的合金,因此其元素具有比磷酸鹽涂層更高的原子序數,所以在背散射圖像中看起來更亮。圖1顯示了一個帶有彩色EDX圖的BSE圖像,其中黃色區域由鐵組成,而淺藍色是鋅。背散射圖像(BSE)中較亮的區域與黃色重疊,證實了使用這些圖像測量涂層覆蓋率的有效性。

               

              圖1:覆蓋磷酸鋅涂層的鋼樣品的背散射掃描電鏡(SEM)圖像,圖上還覆蓋著彩色 EDX圖,顯示了基底(黃色-鐵)和涂層(淺藍色-鋅)。

               

              與此同時,背散射圖像(BSE)還揭示了涂層的晶體結構,使涂層形態得以分析。 圖2顯示了磷酸鋅涂層的不同晶體結構的掃描電鏡(SEM)圖像。

               

               

              圖2:用磷酸鋅涂層覆蓋的兩個樣品的背散射掃描電鏡(SEM)圖像,顯示了晶體結構的不同形態。

               

              為什么自動化質量控制是關鍵

               

              在質量控制過程中,廠家非常希望擁有一套系統可以快速獲得結果并避免生產線上的長時間停工。 在大多數情況下,涂層樣品的分析是在遠離生產線的實驗室中完成的,在負面反饋的情況下造成不必要的延遲。 有一個快速可靠的方法來檢查磷酸鹽的質量是很重要的。在這種情況下,臺式掃描電鏡(SEM)是理想的選擇,占地面積小,操作簡便,測樣效率高。

               

              用于質量檢查的自動化工具不需要專門的和有經驗的用戶,在節省時間和結果的可靠性方面提供了更多優勢。 飛納臺式掃描電鏡編程接口(PPI)是實施質量檢查自動化工具的理想平臺。 

               

              圖3是用于涂層覆蓋率質量檢查的自動化工具的工藝流程。 它使用戶以低倍率來掃描樣本的大部分區域,并將收集到的背散射(BSE)圖像并保存在選定的文件夾中。 

               

              然后通過在灰度級上應用閾值自動分析這些圖像,從而有效地分離涂層(顯得更暗)和未覆蓋的鋼(顯得更亮)。 然后將平均覆蓋百分比和測量統計數據保存在報告中,用戶在后面可以查閱并打印這個報告。我們也可以加載一組圖像,選擇正確的閾值,進行分析并生成報告。

               

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