GJR2397000R1210 88TK50 ABB耦合模块

　　我们可以使用许多不同的方法来表征转移膜。数码显微镜是一种易于使用且快速的工具，但它有一些局限性。

　　典型图像显示转印膜与周围区域之间的对比度有限，这使得转印膜检测具有挑战性。这些问题使这种方法无法作为使用附加图像处理工具对转印膜质量进行定量的基础。

　　SEM 成像相对较慢，但它提供了转移膜的高质量和高对比度图像。

　　我们使用背散射电子检测，因为与标准二次电子检测相比，它提供了额外的优势。此模式强调材料对比度，同时抑制地形细节。这些高对比度的图像非常适合使用图像处理软件进行进一步的定量分析。

　　互补的微观和纳米结构研究可用于获得有关转移膜的结构深度剖面的附加信息。一种典型的方法是使用聚焦离子束生成纳米切片。通过对这些部分应用扫描电子或透射电子显微镜来纳米结构特征。

　　转移膜的化学性质可以使用典型的分析工具来确定，例如能量色散 X 射线光谱、X 射线光电子能谱和傅里叶变换红外光谱。

　　由标准化合物生成的转移膜显示出非常弱的覆盖率。聚合物沉积主要出现在反面的负粗糙度特征中。对面的这种不充分掩蔽不会减少表面相互作用。

　　使用纳米化合物观察到增强的转移膜质量。转移膜覆盖率很高。我们还观察到转移膜覆盖了类似高原的地形结构。

　　负粗糙度特征仍然填充有聚合物。转移膜形态的这种变化表明转移膜和反表面之间的结合机制发生了变化。键合从纯机械锚定转变为化学-机械键合。

　　分析大量SEM 图像可能非常耗时。我们分析这些图像的方式每天都在变化，而客观的工具正是我们所缺少的。

　　另一个问题是，薄度、粘附性和覆盖率等定性特征不能轻易地与摩擦学数据联系起来。为了克服这些缺点，我们与曼海姆大学合作开发了一种 MatLab 算法，可用于定量表征转印膜的质量。

　　该算法确定聚合物贴片之间的自由空间长度。换句话说，它决定了聚合物贴片的几何密度。

　　它还决定了转移膜的覆盖率，可以区分薄膜的厚薄区域。

　　为此，该算法从左到右从上到下扫描 SEM 图像以查找白色区域。该算法会忽略暗区，当检测到白色区域时，正方形会在 X 和 Y 方向扩展，直到正方形边界到达暗区。然后记录正方形的尺寸。

　　在我们可以使用 SEM 图像之前，我们需要使用图像预处理步骤来清理它们。这些步骤可能包括裁剪可能被错误地识别为转移膜的区域，并将图像中的灰度从 255 灰度标准化为 3。

　　在标准化图像中，白色区域代表转印膜中不存在薄膜的局部空隙，浅灰色区域代表薄膜，黑色区域代表厚膜或厚聚合物片。

　　噪声过滤器也可以应用于整个图像以去除没有直接邻居的单个像素。还可以应用中值滤波来进一步降低像素噪声。

　　该过程针对反面盘的三个不同区域完成。我们倾向于在不同的放大倍率下运行该算法，以确保有关转移膜质量的足够可靠的统计数据。

　　发现磨损性能与转移膜贴片之间的自由空间长度之间存在良好的相关性。在许多情况下，覆盖率还与摩擦学性能相关，这表明需要最小覆盖率来促进磨损性能。

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　　It can be very time-consuming to analyze a large number of SEM images. The way we analyze these images can change from day to day, and an objective tool is what has been missing.

　　Another problem is that qualitative features like thinness, adherence and coverage rate cannot easily be linked to tribological data. To overcome these drawbacks, we developed a MatLab algorithm in collaboration with the University of Mannheim that can be used to quantitatively characterize the quality of a transfer film.

　　The algorithm determines the free space lengths between polymer patches. In other words, it determines the geometrical density of polymer patches.

　　It also determines the coverage rate of the transfer film and can distinguish between thick and thin areas of the film.

　　To do so, the algorithm scans the SEM image from left to right from top to bottom for white areas. The algorithm ignores dark areas, and when a white area is detected, a square expands in the X and Y direction until the square borders reach a dark area. The dimensions of the square are then recorded.

　　Before we can use the SEM images, we need to clean them using an image pre-processing step. These steps may include cropping regions which could be erroneously identified as transfer films and normalizing the grayscales in the image from 255 grayscales down to three.

　　In the normalized image, white areas represent local voids in the transfer film where no film is present, light gray areas represent thin films and black areas represent thick films or thick polymer patches.

　　A noise filter may also be applied to the whole image to remove single pixels with no direct neiors. Median filtering can also be applied to reduce the pixel noise further.

　　This process is completed for three different areas of the counter surface disc. We tend to run this algorithm at different magnifications to ensure sufficiently reliable statistics regarding the transfer film quality.

　　A good correlation between the wear performance and the free space lengths among transfer film patches was found. In many instances, the coverage rate also correlates with the tribological performance, suggesting that a minimum coverage rate is required to promote optimal wear performance.