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来自精密医疗成像技术的灵感:汽车工业检测新手段诞生
发布:kittyll   时间:2018/3/2 9:47:42   阅读:456 
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今天,绝大多数的汽车都是身披一层闪闪发光的“外衣”,用它的酷炫来吸引人们的眼球。实际上,你看到的这些闪耀的金属光泽以及各种各样的颜色都是由汽车油漆材料中所加入的微小金属薄片的分布和特性所决定的。现在,一种基于医学成像技术(光学相干断层扫描OCT)的新方法为汽车工业提供了一种实用手段,来对这些金属薄片进行自动分析,以提高汽车后处理的效率。而在以前,其他技术手段都难以对这种材料进行成像研究。

“这种新方法能够定量,并且自动化测量工业应用汽车涂料中金属薄片的尺寸、数量以及排列方向”,来自英国利物浦大学的同时作为该项目的首席研究员Yaochun Shen教授说道:“这种方法可能会对汽车制造程序中的质量控制过程非常有用”。

光学相干断层扫描技术是一种以微米级分辨率获取实时横截面图像、基于光学的先进成像技术。自1991年发明以来,该技术在医学方面的应用迅速扩大,今天的医生们经常会使用该技术来诊断眼科疾病等。另外,该技术正在不断进入新的生物医学应用领域,现在许多研究人员还在探索将其作为改善制造和工业流程的有效工具的可能性。

Yaochun Shen教授介绍说:“油漆喷涂步骤是汽车加工制造过程中的一个技术瓶颈所在。如果成品车的车身油漆不符合相关要求,则必须将其进行化学去除,并将车辆完全重新粉刷,这不仅要花费大量的时间和金钱,还可能会造成化学废弃物和相关的环境问题”。

在著名光学期刊美国光学学会(OSA)的《Optics Express》上,Shen和他的同事报道称,他们的方法可以自动识别直径仅为10微米,厚度为1微米的金属片,并对其进行精确的三维测量,可以成功应用在汽车涂料样品上。并且随着进一步研究,该技术有望对产品进行在线监测,这样就可以实时检测到油漆喷涂过程中所发生的问题。

 “使用该技术监控在线工艺还可以帮助汽车制造商更好地了解整个涂层工艺。有了更好的了解,汽车行业才可能会开发出新的涂层工艺或新型涂层材料” Shen说道。

非接触式涂料分析

汽车车身所用的油漆一般都具有复杂的四层结构,汽车行业目前通常使用超声波成像技术在质量控制中对汽车油漆进行检查。虽然超声波检测仪器使用方便,但该方法不能有效地对许多现代汽车涂料中使用的微小金属薄片进行成像。并且超声波测量仪器还要求设备与样品进行接触,这意味着超声波技术无法在不干扰油漆喷涂工作的前提下进行在线监测。

 “当汽车制造商联系我们,希望开发出一种能够分析汽车油漆材料中闪光金属薄片的新技术时,我们觉得光学相干断层扫描技术或许可以提供一个完美的解决方案。我们在眼科研究中经常使用到光学相干断层扫描技术,因为它具有较高的成像分辨率,并且可以在不接触样品的情况下进行测量,因此非常适合汽车制造商生产过程中的分析要求”Shen说道。

研究人员设计了一种具有非常高的横向空间分辨率的3D光学相干断层扫描仪器来区分微小的薄片,该设备还具有高深度分辨率以查看每个薄片的位置和排列方向。由于单个三维光学相干断层扫描图像包含了数以千计的薄片——数量太多,导致无法手动测量——研究人员还开发了一种算法,以自动识别和表征样品中的每个薄片。
 

(a)OCT系统结构示意图;(b)USAF 1951分辨率板的OCT正面图像;(c)汽车油漆样品的深度剖面示意图;(d)本工作中使用的汽车油漆板的照片,其中被测区域用九个红色点突出显示。

研究人员通过对五种油漆样品进行技术测试后发现,光学相干断层扫描系统对顶部两层汽车涂料(包括具有金属薄片的涂层)的成像分析运行良好。使用3D分析算法,可以有效确定涂料样品中金属薄片的数量、大小和排列方向。
 

4种汽车油漆样品的OCT检测结果(左)与B扫描显微形貌(右)的比较

研究人员表示,目前的光学相干断层扫描技术,无论是硬件还是软件都已经能够胜任工业环境中常用汽车油漆的分析检测,他们接下来需要继续研究加速测量的方法,以便更好的实现实时监测。

此外,研究人员也正在尝试将光学相干断层扫描技术应用于其他一些工业领域中,例如分析药片的表面涂层等。药片涂层的质量能够有效控制药物的释放速率,该技术可以帮助人们定量分析这些涂层的厚度均匀性,并检查其是否含有缺陷等。

Shen教授表示:光学相干断层扫描技术在医疗方面的应用已经比较成熟,现在,该技术同样可以在许多工业应用中大展拳脚!


来源:美国光学学会(OSA)
译自:sciencedaily
译者:Vince

参考文献:

Jinke Zhang, Bryan M. Williams, Samuel Lawman, et al. Non-destructiv6eanalysis of flake properties in automotive paints with full-field opticalcoherence tomography and 3D segmentation. Optics Express, 2017; 25 (16): 18614 DOI: 10.1364/OE.25.018614

 
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