蔡司技术清洁度解决方案

找出根本原因，更快做出正确决策

更快的标准分析
只需一次过滤扫描即可检测到闪亮的金属颗粒

更快的颗粒分类
在无缝工作流中结合光学显微镜和电子显微镜

更快做出决策
分析关键颗粒的化学成分，确定污染源

加速记录
只需一个工作步骤，即可创建符合当前所有行业标准的清洁度报告

更快的颗粒检测
以及利用内置的机器学习算法进行验证

什么是技术清洁度？

技术清洁度发挥着重要作用，尤其是在电气工程或汽车工业等部件制造领域。如在对颗粒敏感的点上受到污染，便会很快导致功能受损甚至故障。如果系统中的残留污垢非常少，不会造成任何损坏，即可认为系统在技术上清洁。

技术清洁度在以下行业尤为重要：

汽车和电动汽车
医疗行业
机械工程
增材制造
电气工程和电池生产
光学行业
油液分析和液压

为什么技术清洁度如此重要？

由于技术进步，许多行业需要越来越复杂的系统。早在20世纪90年代，汽车工业部件污染造成的损坏就开始增加。我们很快就意识到流程必须标准化。“VDA 19指南”又称“技术清洁度测试——功能相关汽车部件的颗粒污染”，于2004年发布，2015年修订为VDA 19第 1部分。在国际上，ISO 16232（2007）构成了一套标准规定。2010年颁布的VDA 19第2部分包含了装配生产中与清洁度相关的定向规则指南。

VDA 19第1部分准确定义了各种污染类型。在这些定义的帮助下，可以通过清洁度分析和其他技术清洁过程检测污染，并做出适当的决定。目的是预防性地避免部件上残留污垢。

颗粒	纤维
一下物体的固体物金属塑料矿物树胶盐	长宽比例为1:20 纤维宽度：≤ 50 µm

通过相关颗粒分析确定工艺关键污染的特征

供应商、制造商和最终用户对质量标准的要求不断提高。因此，在整个生产过程中，必须采用创新设计的清洁工艺，以排除对功能相关部件和组件的任何污染。蔡司技术清洁度解决方案能够识别污染的根本原因，从而更快地做出正确的决定。

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在我们的成功案例中，您将了解到一家奥地利大型发动机制造商为何在十年前就引入了技术清洁度标准，以及蔡司EVO扫描电子显微镜在其中发挥关键作用的原因。

大海捞针
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如何找出根本原因？蔡司技术清洁度解决方案
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提高您在蔡司ZEN core技术清洁度分析中进行对象分类的效率。
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采用提取和过滤的蔡司技术清洁工作流

技术清洁度解决方案优化了工艺流程

高清洁度确保高质量

颗粒污染是任何产品效率、功能和寿命的大敌。例如，研究表明，液压和注油系统故障的主要原因是颗粒污染。油液分析有助于尽可能降低维护成本并延长机器的正常运行时间。

根据制造业的需求量身定制

蔡司技术清洁度解决方案与汽车制造商和供应商合作开发。他们对易于使用且直观的高性能颗粒识别和表征系统有特殊要求。

因此，蔡司解决方案易于使用，可部署在多个地点和任何制造或工业环境中，非显微镜专家的用户也可应用。

蔡司技术清洁度解决方案符合既定的行业标准：

部件的技术清洁度	油液清洁度	制造过程中医疗器械的清洁度
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

为在一个工作步骤中创建包含所有相关数据的清洁度报告，蔡司显微镜和HYDAC提取设备能够在一个报告中以无缝工作流交换数据，从而提高工作效率。在我们的杂志中了解蔡司如何将HYDAC设备的数据整合到报告中。

采用蔡司One-Scan技术，速度提高50%

通过创新的蔡司软件解决方案提高效率

除了对颗粒进行量化和尺寸测量外，技术清洁度标准还要求区分金属光泽颗粒和非光泽颗粒。传统方法只能通过两次扫描滤膜来进行区分，每次扫描时偏振镜和分析仪的方向都不同。凭借屡获殊荣的蔡司One-Scan技术，现只需一次扫描便能实现这一目标，将获得结果的时间最多缩短50%。2021年3月，弗劳恩霍夫制造工程与自动化研究所（IPA）授予蔡司的蔡司单扫描技术REINER一等奖！弗劳恩霍夫纯度技术奖。

利用蔡司ZEN core技术清洁度分析进行以下评估：

全自动评估
关于工件尺寸、长度、面积和坐标的信息
只需对滤膜进行一次扫描，便能区分金属光泽颗粒和非金属光泽颗粒
按尺寸等级划分的工件，作为带有产品指纹的点云

技术清洁度分析助您实现高生产率

蔡司软件利用机器学习加速颗粒分类。

技术清洁度是工业显微镜领域ZEN core软件产品组合的一部分。为优化颗粒分类，蔡司现为蔡司ZEN core用户提供技术清洁度分析（TCA）解决方案，其中包括三个基于机器学习的预训练模块。该模块提供根据分析图像的测量参数对颗粒进行分类的功能。样品通过三个预先训练好的机器学习模型进行分析，用户还可对这些模型进行额外的训练。通过灰度测定对样品进行分析，并在新TCA任务模板中后台运行预先训练好的对象分类机器学习模型，同时根据现有的颗粒测量结果并行检查类型分类。这种通过机器学习算法对类型分类进行的额外检查，查看了通过尺寸、形状、强度和类型分类等经典分析获得的颗粒结果，并将各种特征组合成大量不相关的决策树。使用对象分类模型训练的分类方法，对每棵决策树的结果进行单独评估。其结果是自动预测颗粒类型。