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质量控制在成本优化过程中起着关键作用，因为它能确保生产过程的变化不会对产品性能产生负面影响。然而，跟踪工艺变化带来的所有可能的后果并不是一件容易的事情，扫描电子显微镜(SEM)已经广泛应用于该领域，其目的是通过仪器提供的视觉反馈查询产品中的变化。

尽管解读SEM数据并非易事，而且通常很难准确测量图像中感兴趣的特征，但是这对于确定样本分析中是否通过或不通过的标准可靠性至关重要。随着多项技术的进步已经简化了输出信息，在本文中，我们将分享自动图像处理用于保持质量检查的一致性，降低质检人员的检验误差的两个应用案例。

第一个应用案例集中在优化辊压工艺，在涂层和干燥步骤之后进行胶带上的颗粒和粘合剂的混合，这是一个非常关键的形变步骤。这是为了实现正极材料的完整的封装，并确保其粘附到铝带，最终提高电池的能量密度。

正极上的颗粒分布不均匀导致电极不对称，这会对电池的循环次数产生不良影响。

我们需要正极的横截面来测量颗粒粒径分布的准确性，并在微观尺度上精确测量样品的高度。

在理想的情况下，可以使用宽离子束抛光机来进一步细化样品，以去除因切割过程而变形的样品层，并露出一个更好地样品表面。

一种带图像分割算法的自动图像解读软件，可以用来识别正极层并精确测量其高度。

图像来源：赛默飞世尔科技

这种样品制备还能够验证填料密度，从而最大限度地提高电池中的能量密度，并识别由于辊压而形成的裂纹，这些都将影响电池的寿命。在接下的内容中您找到更多相关信息。

为了最大限度地提高电池的能量密度，实现正极颗粒的目标填充因子是必不可少的。虽然辊压法可以将这些颗粒压缩得更紧密，但它本身不足以确保产线上的压实密度。

监测粒径分布(粒度测定法)有助于生产厂家确认每个粒径范围内有足够的颗粒来填充较大颗粒之间的空隙。

由于颗粒的大小范围和它们产生团聚的倾向，光学方法只能部分满足这一需求，而SEM的使用可以填补这一空白。

然而，颗粒检测和测量过程需要实现自动化，所以图像解读软件可以助力这一过程。不仅仅是识别和测量图像中的所有颗粒，而是用如下特征来细化结果:

• 去除接触边缘的颗粒

• 识别和区分接触的颗粒

• 去除被其他颗粒阻挡的颗粒(重叠)

结果是一个粒径分布图，提供了样品粒度测量的准确描述。

这一信息可通过检查前体材料的一次颗粒结构并将其与成品正极材料的结构进行比较来进一步增强。这一分析可以优化时间和温度方面的固化过程，成本有显著的缩减。

图像来源：赛默飞世尔科技

图像来源：赛默飞世尔科技

这些案例展示了自动化图像解读如何帮助工厂的质量专家以自动化和可靠的方式验证样品与工艺要求的一致性，从而在生产过程中提高效率。

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图像来源：赛默飞世尔科技

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