蔡司技術清潔度解決方案

找出根本原因，更快做出正確決策

更快的標準分析
只需一次過濾掃描即可檢測到閃亮的金屬顆粒

更快的顆粒分類
在無縫工作流中結合光學顯微鏡和電子顯微鏡

更快做出決策
分析關鍵顆粒的化學成分，確定污染源

加速記錄
只需一個工作步驟，即可建立符合目前所有產業標準的清潔度報告

更快的顆粒檢測
以及利用內置的機器學習演算法進行驗證

什麼是技術清潔度？

技術清潔度發揮著重要作用，尤其是在電氣工程或汽車工業等部件製造領域。如在對顆粒敏感的點上受到污染，便會很快導致功能受損甚至故障。如果系統中的殘留污垢非常少，不會造成任何損壞，即可認為系統在技術上清潔。

技術清潔度在以下產業尤為重要：

汽車和電動汽車
醫療產業
機械工程
增材製造
電機工程和電池生產
光學產業
油液分析和液壓

為什麼技術清潔度如此重要？

由於技術進步，許多產業需要越來越複雜的系統。早在20世紀90年代，汽車工業部件污染造成的損壞就開始增加。我們很快就意識到流程必須標準化。「VDA 19指南」又稱「技術清潔度測試——功能相關汽車部件的顆粒污染」，於2004年發佈，2015年修訂為VDA 19第 1部分。在國際上，ISO 16232（2007）構成了一套標準規定。2010年頒佈的VDA 19第2部分包含了裝配生產中與清潔度相關的定向規則指南。

VDA 19第1部分準確定義了各種污染類型。在這些定義的幫助下，可以透過清潔度分析和其他技術清潔過程檢測污染，並做出適當的決定。目的是預防性地避免部件上殘留污垢。

顆粒	纖維
一下物體的固體物金屬塑膠礦物樹膠鹽	長寬比例為1:20 纖維寬度：≤ 50 µm

透過相關顆粒分析確定工藝關鍵污染的特徵

供應商、製造商和最終使用者對品質標準的要求不斷提高。因此，在整個生產過程中，必須採用創新設計的清潔工藝，以排除對功能相關部件和元件的任何污染。蔡司技術清潔度解決方案能夠識別污染的根本原因，從而更快地做出正確的決定。

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在我們的成功案例中，您將瞭解到一家奧地利大型引擎製造商為何在十年前就引入了技術清潔度標準，以及蔡司EVO掃描電子顯微鏡在其中發揮關鍵作用的原因。

大海撈針
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如何找出根本原因？蔡司技術清潔度解決方案
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提高您在蔡司ZEN core技術清潔度分析中進行物件分類的效率。
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採用提取和過濾的蔡司技術清潔工作流

技術清潔度解決方案最佳化了工藝流程

高清潔度確保高品質

顆粒污染是任何產品效率、功能和壽命的大敵。例如，研究表明，液壓和注油系統故障的主要原因是顆粒污染。油液分析有助於盡可能降低維護成本並延長機器的正常執行時間。

根據製造業的需求量身訂製

蔡司技術清潔度解決方案與汽車製造商和供應商合作開發。他們對易於使用且直觀的高性能顆粒識別和表徵系統有特殊要求。

因此，蔡司解決方案易於使用，可部署在多個地點和任何製造或工業環境中，非顯微鏡專家的使用者也可應用。

蔡司技術清潔度解決方案符合既定的產業標準：

部件的技術清潔度	油液清潔度	製造過程中醫療器械的清潔度
VDS 19.1	ISO 4406	VDI 2083，第21部分
VDA 19.2（Illig值）	ISO 4007
ISO 16232	DIN 51455
	SAE AS 4059

為在一個工作步驟中建立包含所有相關資料的清潔度報告，蔡司顯微鏡和HYDAC提取設備能夠在一個報告中以無縫工作流交換資料，從而提高工作效率。在我們的雜誌中瞭解蔡司如何將HYDAC設備的資料整合到報告中。

可能的污染源和應用

運動部件之間的顆粒，例如球軸承
噴嘴中的顆粒，例如來自引擎
機油和潤滑油中的顆粒
電氣觸點之間的顆粒，例如印刷電路板
注射器和植入物中的顆粒

採用蔡司One-Scan技術，速度提高50%

透過創新的蔡司軟體解決方案提高效率

除了對顆粒進行量化和尺寸測量外，技術清潔度標準還要求區分金屬光澤顆粒和非光澤顆粒。傳統方法只能透過兩次掃描濾膜來進行區分，每次掃描時偏振鏡和分析儀的方向都不同。憑藉屢獲殊榮的蔡司One-Scan技術，現只需一次掃描便能實現這一目標，將獲得結果的時間最多縮短50%。2021年3月，弗勞恩霍夫製造工程與自動化研究所（IPA）授予蔡司的蔡司單掃描技術REINER一等獎！弗勞恩霍夫純度技術獎。

利用蔡司ZEN core技術清潔度分析進行以下評估：

全自動評估
關於工件尺寸、長度、面積和座標的資訊
只需對濾膜進行一次掃描，便能區分金屬光澤顆粒和非金屬光澤顆粒
按尺寸等級劃分的工件，作為帶有產品指紋的點雲

技術清潔度分析助您實現高生產率

蔡司軟體利用機器學習加速顆粒分類。

技術清潔度是工業顯微鏡領域ZEN core軟體產品組合的一部分。為最佳化顆粒分類，蔡司現為蔡司ZEN core使用者提供技術清潔度分析（TCA）解決方案，其中包括三個以機器學習為基礎的預訓練模組。該模組提供根據分析圖像的測量參數對顆粒進行分類的功能。樣品透過三個預先訓練好的機器學習模型進行分析，使用者還可對這些模型進行額外的訓練。透過灰度測定對樣品進行分析，並在新TCA任務範本中後臺運作預先訓練好的物件分類機器學習模型，同時根據現有的顆粒測量結果並行檢查類型分類。這種透過機器學習演算法對類型分類進行的額外檢查，查看了透過尺寸、形狀、強度和類型分類等經典分析獲得的顆粒結果，並將各種特徵組合成大量不相關的決策樹。使用物件分類模型訓練的分類方法，對每棵決策樹的結果進行單獨評估。其結果是自動預測顆粒類型。