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洞见博客

Welche Analysemethode eignet sich für welches Material?

作者  -
Mikroskope und Analysesoftware von Olympus

Grundlagen der Phasenanalyse, Porositätsanalyse und Partikelverteilung

Die industrielle Mikroskopie bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten, Materialien in einer Probe zu quantifizieren. Dieser Artikel geht näher auf drei spezielle Methoden, ihre Ähnlichkeiten und Unterschiede ein. Sowohl bei der Phasenanalyse als auch bei der Analyse der Porosität und Partikelverteilung kommen zur Identifizierung von Materialien in der Probe Licht- und Farbschwellenwertverfahren zur Anwendung. Die Daten werden jedoch unterschiedlich aufgeschlüsselt.


Erweiterte PhasenanalysePhasenanalyse

Die Phasenanalyse zählt zu den Basismethoden zur Identifikation und Unterscheidung verschiedener Materialien in einer Probe. Unter dem Mikroskop hat jedes Material eine eigene Farbe bzw. eine eigene Graustufe (Phase), und die Bildgebungssoftware unterscheidet diese Materialien durch Definition von Schwellenwerten für jedes Material. Jedes Material (Phase) wird als Anteil des Gesamtbildes oder eines Bereichs von Interesse dargestellt, sodass schnell festgestellt werden kann, ob die Materialanteile in einer Probe korrekt sind. Typische Anwendungen für solche Analysen sind die Überprüfung der Güte von Schweißarbeiten, Druckguss, Stahlmikrogefügen und Verbundwerkstoffen.


Porositätsanalyse

Porositätsanalyse

Die Porositätsanalyse beginnt ähnlich wie die Phasenanalyse, liefert jedoch Daten speziell für die Messung von Poren. Auch in diesem Fall werden Schwellenwerte zur Erkennung der Poren in einer Probe verwendet. Da die Porengröße häufig kritisch ist, werden zu kleine oder zu große Poren mithilfe spezieller Filter unterdrückt. Es werden Daten zum Porositätsanteil, zur Porendichte und zur maximalen Porengröße ausgegeben. Die Ergebnisse können sich somit auf das gesamte Bild oder einen Bereich von Interesse beziehen. Zu typischen Anwendungen gehören die Analyse auf Porosität von Hohlräumen in chemischen Materialien und von Schaumstoffen.


 


Partikelverteilung

Partikelverteilung

Die Analyse der Partikelverteilung funktioniert ähnlich, allerdings erfolgt die Klassifizierung der Daten nach der Partikelgröße. Die Größe wird je nach Anwendung unterschiedlich geprüft, sodass die Größenklassifizierung nach Fläche, maximalem Feret-Durchmesser oder äquivalentem Kreisdurchmesser definiert werden kann. Auch die Klassifizierungsverteilung kann je nach Anwendung unterschiedlich festgelegt werden, daher können Optionen für die Partikelanzahl, den prozentualen Partikelanteil oder den flächengewichteten prozentualen Partikelanteil ausgewählt werden. Typische Anwendungen der Partikelverteilungsanalyse umfassen die Analyse der Stabilität einer Suspension (z. B. Feststoffe, Farben), der Effizienz der Abgabe (z. B. Asthma-Inhalatoren), der Textur und des Mundgefühls (z. B. Lebensmittelinhaltsstoffe) sowie des Aussehens (z. B. Pulverlacke und Druckfarben).


Lösung zum Zählen und MessenAndere Analysemethoden

Wenn keine dieser Methoden die konkreten Anforderungen erfüllt, ist eine umfassende Objekterkennungs- und Klassifizierungslösung vermutlich genau das Richtige. Beim Zählen und Messen werden Schwellenwerte zur Identifizierung von Materialien in einer Probe verwendet. Es stehen mehr als 50 verschiedene Optionen zur Klassifizierung und Verteilung zur Verfügung, darunter nach Form, Größe, Position und Pixeleigenschaften. In Verbindung mit jeder Klassifizierung können Filter verwendet werden, um die resultierenden Daten zu verfeinern. Alle Daten lassen sich zur übersichtlichen Darstellung der Ergebnisse in Arbeitsmappen und Berichte ausgeben.

Content Manager

Phil Graham has undergraduate degrees in history and anthropology, a master’s degree in the humanities from the University of Chicago, and a PhD in anthropology from the University of Connecticut. He spent many years teaching writing-intensive college courses before joining Evident. Phil enjoys using his training in the social sciences to communicate with the public about advanced technologies and products. 

十一月 14, 2017
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