显微镜下的质量控制
为什么电池制造商要了解激光诱导击穿光谱（libs）？
电池制造商要不断提高产能。他们需要以经济、高效和可靠的方式保证质量。检测锂离子电池中的杂质时，通常要用到扫描电子显微镜（sem）和能量色散x射线谱仪（eds/edx）。sem/eds操作起来复杂、耗时，难以集成到生产中。近期，一种新方法通过利用光学显微镜和激光诱导击穿光谱（libs），可支持同时进行视觉和化学分析，以提高qa/qc的效率。引言
2019年，全球锂离子（li-ion）电池市场价值为329亿美元，从2020年到2027年，这一数字预计将以13.0%的复合年增长率（cagr）持续增长[1]。电动汽车需求的快速增长是推动市场发展的重要因素，但不是wei yi因素，其他因素包括可再生能源装置日益普及（如光伏板），各种医疗设备广泛采用锂离子电池，以及便携式消费电子产品的市场逐步扩大。
锂离子电池的性能提升后，越来越受各行各业的市场欢迎，但自身也遇到了发展瓶颈。人们仍然担心锂离子电池过热的问题，特别是当充电过快时。电动汽车必须快速充电，因此这方面的安全性非常重要。锂离子电池的寿命通常较短，许多锂离子电池的充电/放电周期不足1,000次[2,3]。
这些问题大多可以在制造过程的质量控制阶段成功解决。电池在使用过程中过热，往往是因为电极、燃料电池分离器和锂离子电池的其他部件中存在的金属颗粒。这些颗粒会导致内部短路，从而引起过热，降低电池容量和寿命，甚至在ji duan情况下会引发火灾[4-6]。
市场对相关产品的需求急剧上升，因此电池制造商既希望qa/qc程序足够高效，能够捕获这些杂质；但又不至于太过繁琐，以免拖慢制造过程或产生大量额外成本。技术挑战
制造商检测锂离子电池中杂质的既定方法复杂、耗时，而且很难整合到生产线上，这是他们面临的一大难题[7]。
在工业制造环境中，搭载扫描电子显微镜（sem）的能量色散x射线谱仪（eds）是常用的质量控制设备。研究人员可借助sem-eds，利用一种能生成高分辨率、高对比度图像的显微镜技术对材料进行目视检查，并通过元素光谱分析确定其局部成分。
sem-eds通常需要制备特殊样品，并将样品转移到真空中进行观察和分析——这个过程比较耗时，而且技术难度不小。在电池制造和质量控制中，sem-eds在检测锂（li）方面也存在操作缺陷，而锂元素则是可充电电池技术最重要的元素[7]。此外，由于sem-eds是一种复杂的成像方法，因此很难直接整合到生产线中。样品需要被送出生产线进行分析，几个小时甚至几天后才能得到分析结果，这拖慢了生产过程、浪费了时间、推高了成本。
x射线荧光（xrf）和辉光放电发射光谱法（gd-oes）更便于整合到生产线中，但也有其他缺点。xrf不能准确检测锂等轻元素[8,9]，而gd-oes往往会严重损坏样品，并且不适用于检测绝缘材料[9-11]。新技术
一种新方法正在电池制造和其他工业应用中崭露头角：将光学显微镜和激光诱导击穿光谱（或libs）结合起来，在更短的时间内获得视觉和化学样品信息。
libs可用于分析材料成分，高能量激光脉冲会击中材料表面的目标区域，能量经过吸收后，导致局部区域被烧蚀并形成凹口。等离子体经过诱发，然后立即分解，从而发射出光，此时检测元素线光谱，即可确定元素。
这种方法无需使用扫描电镜，所以可省去许多耗时的步骤：分析前无需额外制备样品；样品无需在真空中观察，所以空气中的干或湿样品都可以分析；而且待样品转移后，无需重新定位样品上的感兴趣区域或调整系统。结果数秒内即可生成，因此质控过程中的分析环节可以快速完成，无需借助于实验室——成本也因此大幅下降。
近年来，leica microsystems在该领域投入了大量的时间和资源，因为我们很看好这项技术的前景。时效和准确性对长期成功至关重要。leica microsystems的dm6 m libs系统专为电池制造等工业应用而设计，能更快地提供结果。
光学显微镜与激光光谱相结合：dm6 m libs 2合1解决方案，用于视觉和化学分析。
走向未来
许多行业还没有接受libs，也许是因为sem-eds、xrf或gd-oes还是目前gong ren的解决方案。的确，在各行各业的产品开发、质量控制和故障分析中（特别是在电池制造中），获得可靠的结果和理想的产品质量始终是重中之重。但是，工业制造商绝不能让“试过，但没成功的想法阻碍进步，或否认大胆尝试在提升生产力和盈利能力方面的巨大作用。sem-eds和其他技术在某些应用中仍有很大的价值，但面对快速变化的生产节奏，要想确保质量控制始终快速、准确，制造商就应该考虑启用光学显微镜和libs——等他们看到新方法的优势时，他们将庆幸自己做出了正确的选择。
原文发表于2021年4月13日《电气工程》。参考文献
lithium-ion battery market size, share & trends analysis report by product (lco, lfp, nca, lmo, lto, lithium nickel manganese cobalt), by application, by region, and segment forecasts, 2020 – 2027 (grand view research, july, 2020) report id: gvr-1-68038-601-1.
k.a. severson, p.m. attia, n. jin, n. perkins, b. jiang, z. yang, m.h. chen, m. aykol, p.k. herring, d. fraggedakis, m.z. bazant, s.j. harris, w.c. chueh, r.d. braatz, data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation, nature energy (2019) vol. 4, pp. 383–391, doi: 10.1038/s41560-019-0356-8.
m.‐w. cheng, y.‐s. lee, m. liu, c.‐c. sun, state‐of‐charge estimation with aging effect and correction for lithium‐ion battery, iet electrical systems in transportation (2015) vol. 5, iss. 2, pp. 70-76, doi: 10.1049/iet-est.2013.0007.
x. feng, m. ouyang, x. liu, l. lu, y. xia, x. he, thermal runaway mechanism of lithium ion battery for electric vehicles: a review, energy storage materials (2018) vol. 10, pp. 246-267, doi: 10.1016/j.ensm.2017.05.013.
d.p. finegan, m. scheel, j.b. robinson, b. tjaden, i. hunt, t.j. mason, j. millichamp, m. di michiel, g.j. offer, g. hinds, d.j.l. brett, p.r. shearing, in-operando high-speed tomography of lithium-ion batteries during thermal runaway, nature communications (2015) vol. 6, art. num. 6924, doi: 10.1038/ncomms7924.
e.v. beletskii, a.a. fedorova, d.a. lukyanov, a.y. kalnin, v.a. ershov, s.e. danilov, d.v. spiridonova, e.v. alekseeva, o.v. levin, switchable resistance conducting-polymer layer for li-ion battery overcharge protection, journal of power sources (2021) vol. 490, 229548, doi: 10.1016/j.jpowsour.2021.229548.
p. hovington, v. timoshevskii, s. burgess, h. demers, p. statham, r. gauvin, k. zaghib, can we detect li k x‐ray in lithium compounds using energy dispersive spectroscopy? scanning (2016) vol. 38, iss. 6, pp. 571-578, doi: 10.1002/sca.21302.
p. kikongi, j. salvas, r. gosselin, curve‐fitting regression: improving light element quantification with xrf, x-ray spectrometry special issue: european conference on x‐ray spectrometry 2016 part 2 (2017) vol. 46, iss. 5, pp. 347-355, doi: 10.1002/xrs.2760.
m.j. lance, d.n. leonard, b.a. pint, the use of glow discharge optical emission spectroscopy to quantify internal carburization in supercritical co2, 6th international supercritical co2 power cycles symposium, 27 - 29 march, 2018, pittsburgh, pa, usa.
r.k. marcus, a.b. anfone, w. luesaiwong, t.a. hill, d. perahia, k. shimizu, radio frequency glow discharge optical emission spectroscopy: a new weapon in the depth profiling arsenal, anal. bioanal. chem. (2002) vol. 373, pp. 656–663, doi: 10.1007/s00216-002-1378-8.
m. wilke, g. teichert, r. gemma, a. pundt, r. kirchheim, h. romanus, p. schaaf, glow discharge optical emission spectroscopy for accurate and well resolved analysis of coatings and thin films, thin solid films (2011) vol. 520, iss. 5, pp. 1660-1667, doi: 10.1016/j.tsf.2011.07.058.
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电池制造商要不断提高产能。他们需要以经济、高效和可靠的方式保证质量。检测锂离子电池中的杂质时，通常要用到扫描电子显微镜（sem）和能量色散x射线谱仪（eds/edx）。sem/eds操作起来复杂、耗时，难以集成到生产中。近期，一种新方法通过利用光学显微镜和激光诱导击穿光谱（libs），可支持同时进行视觉和化学分析，以提高qa/qc的效率。引言
2019年，全球锂离子（li-ion）电池市场价值为329亿美元，从2020年到2027年，这一数字预计将以13.0%的复合年增长率（cagr）持续增长[1]。电动汽车需求的快速增长是推动市场发展的重要因素，但不是wei yi因素，其他因素包括可再生能源装置日益普及（如光伏板），各种医疗设备广泛采用锂离子电池，以及便携式消费电子产品的市场逐步扩大。
锂离子电池的性能提升后，越来越受各行各业的市场欢迎，但自身也遇到了发展瓶颈。人们仍然担心锂离子电池过热的问题，特别是当充电过快时。电动汽车必须快速充电，因此这方面的安全性非常重要。锂离子电池的寿命通常较短，许多锂离子电池的充电/放电周期不足1,000次[2,3]。
这些问题大多可以在制造过程的质量控制阶段成功解决。电池在使用过程中过热，往往是因为电极、燃料电池分离器和锂离子电池的其他部件中存在的金属颗粒。这些颗粒会导致内部短路，从而引起过热，降低电池容量和寿命，甚至在ji duan情况下会引发火灾[4-6]。
市场对相关产品的需求急剧上升，因此电池制造商既希望qa/qc程序足够高效，能够捕获这些杂质；但又不至于太过繁琐，以免拖慢制造过程或产生大量额外成本。技术挑战
制造商检测锂离子电池中杂质的既定方法复杂、耗时，而且很难整合到生产线上，这是他们面临的一大难题[7]。
在工业制造环境中，搭载扫描电子显微镜（sem）的能量色散x射线谱仪（eds）是常用的质量控制设备。研究人员可借助sem-eds，利用一种能生成高分辨率、高对比度图像的显微镜技术对材料进行目视检查，并通过元素光谱分析确定其局部成分。
sem-eds通常需要制备特殊样品，并将样品转移到真空中进行观察和分析——这个过程比较耗时，而且技术难度不小。在电池制造和质量控制中，sem-eds在检测锂（li）方面也存在操作缺陷，而锂元素则是可充电电池技术最重要的元素[7]。此外，由于sem-eds是一种复杂的成像方法，因此很难直接整合到生产线中。样品需要被送出生产线进行分析，几个小时甚至几天后才能得到分析结果，这拖慢了生产过程、浪费了时间、推高了成本。
x射线荧光（xrf）和辉光放电发射光谱法（gd-oes）更便于整合到生产线中，但也有其他缺点。xrf不能准确检测锂等轻元素[8,9]，而gd-oes往往会严重损坏样品，并且不适用于检测绝缘材料[9-11]。新技术
一种新方法正在电池制造和其他工业应用中崭露头角：将光学显微镜和激光诱导击穿光谱（或libs）结合起来，在更短的时间内获得视觉和化学样品信息。
libs可用于分析材料成分，高能量激光脉冲会击中材料表面的目标区域，能量经过吸收后，导致局部区域被烧蚀并形成凹口。等离子体经过诱发，然后立即分解，从而发射出光，此时检测元素线光谱，即可确定元素。
这种方法无需使用扫描电镜，所以可省去许多耗时的步骤：分析前无需额外制备样品；样品无需在真空中观察，所以空气中的干或湿样品都可以分析；而且待样品转移后，无需重新定位样品上的感兴趣区域或调整系统。结果数秒内即可生成，因此质控过程中的分析环节可以快速完成，无需借助于实验室——成本也因此大幅下降。
近年来，leica microsystems在该领域投入了大量的时间和资源，因为我们很看好这项技术的前景。时效和准确性对长期成功至关重要。leica microsystems的dm6 m libs系统专为电池制造等工业应用而设计，能更快地提供结果。
光学显微镜与激光光谱相结合：dm6 m libs 2合1解决方案，用于视觉和化学分析。
走向未来
许多行业还没有接受libs，也许是因为sem-eds、xrf或gd-oes还是目前gong ren的解决方案。的确，在各行各业的产品开发、质量控制和故障分析中（特别是在电池制造中），获得可靠的结果和理想的产品质量始终是重中之重。但是，工业制造商绝不能让“试过，但没成功的想法阻碍进步，或否认大胆尝试在提升生产力和盈利能力方面的巨大作用。sem-eds和其他技术在某些应用中仍有很大的价值，但面对快速变化的生产节奏，要想确保质量控制始终快速、准确，制造商就应该考虑启用光学显微镜和libs——等他们看到新方法的优势时，他们将庆幸自己做出了正确的选择。
原文发表于2021年4月13日《电气工程》。参考文献
lithium-ion battery market size, share & trends analysis report by product (lco, lfp, nca, lmo, lto, lithium nickel manganese cobalt), by application, by region, and segment forecasts, 2020 – 2027 (grand view research, july, 2020) report id: gvr-1-68038-601-1.
k.a. severson, p.m. attia, n. jin, n. perkins, b. jiang, z. yang, m.h. chen, m. aykol, p.k. herring, d. fraggedakis, m.z. bazant, s.j. harris, w.c. chueh, r.d. braatz, data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation, nature energy (2019) vol. 4, pp. 383–391, doi: 10.1038/s41560-019-0356-8.
m.‐w. cheng, y.‐s. lee, m. liu, c.‐c. sun, state‐of‐charge estimation with aging effect and correction for lithium‐ion battery, iet electrical systems in transportation (2015) vol. 5, iss. 2, pp. 70-76, doi: 10.1049/iet-est.2013.0007.
x. feng, m. ouyang, x. liu, l. lu, y. xia, x. he, thermal runaway mechanism of lithium ion battery for electric vehicles: a review, energy storage materials (2018) vol. 10, pp. 246-267, doi: 10.1016/j.ensm.2017.05.013.
d.p. finegan, m. scheel, j.b. robinson, b. tjaden, i. hunt, t.j. mason, j. millichamp, m. di michiel, g.j. offer, g. hinds, d.j.l. brett, p.r. shearing, in-operando high-speed tomography of lithium-ion batteries during thermal runaway, nature communications (2015) vol. 6, art. num. 6924, doi: 10.1038/ncomms7924.
e.v. beletskii, a.a. fedorova, d.a. lukyanov, a.y. kalnin, v.a. ershov, s.e. danilov, d.v. spiridonova, e.v. alekseeva, o.v. levin, switchable resistance conducting-polymer layer for li-ion battery overcharge protection, journal of power sources (2021) vol. 490, 229548, doi: 10.1016/j.jpowsour.2021.229548.
p. hovington, v. timoshevskii, s. burgess, h. demers, p. statham, r. gauvin, k. zaghib, can we detect li k x‐ray in lithium compounds using energy dispersive spectroscopy? scanning (2016) vol. 38, iss. 6, pp. 571-578, doi: 10.1002/sca.21302.
p. kikongi, j. salvas, r. gosselin, curve‐fitting regression: improving light element quantification with xrf, x-ray spectrometry special issue: european conference on x‐ray spectrometry 2016 part 2 (2017) vol. 46, iss. 5, pp. 347-355, doi: 10.1002/xrs.2760.
m.j. lance, d.n. leonard, b.a. pint, the use of glow discharge optical emission spectroscopy to quantify internal carburization in supercritical co2, 6th international supercritical co2 power cycles symposium, 27 - 29 march, 2018, pittsburgh, pa, usa.
r.k. marcus, a.b. anfone, w. luesaiwong, t.a. hill, d. perahia, k. shimizu, radio frequency glow discharge optical emission spectroscopy: a new weapon in the depth profiling arsenal, anal. bioanal. chem. (2002) vol. 373, pp. 656–663, doi: 10.1007/s00216-002-1378-8.
m. wilke, g. teichert, r. gemma, a. pundt, r. kirchheim, h. romanus, p. schaaf, glow discharge optical emission spectroscopy for accurate and well resolved analysis of coatings and thin films, thin solid films (2011) vol. 520, iss. 5, pp. 1660-1667, doi: 10.1016/j.tsf.2011.07.058.
植物中的乙烯检测方法
屠宰设备配件-操作站台
地下室无机纤维喷涂棉价格在多少钱一立方？
美国ALLIED MOTION中国总经销商
邻苯二甲基二辛酯标准液配制与实验检测
显微镜下的质量控制
阻尼器规格参数及应用情况介绍
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5000 系列发生器结合了最新半导体技术和传感器技术
面部美容中透明质酸注射的应用：延缓衰老篇
试验箱的产品用途及其结构
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红外气体检测仪的工作原理
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