摘要
本申请涉及一种MLCC用镍导电浆料颗粒形貌的分析方法,首先通过外源有机溶剂溶解浆料中的有机组分,破坏金属颗粒表面包覆层,经离心处理实现金属颗粒、有机液相及无机添加剂的分离;进一步通过二次添加溶剂并超声处理,利用空化效应剥离残留有机物,使金属表面粘结剂覆盖率进一步降低;随后采用强磁体吸附磁性金属颗粒,非磁性陶瓷/玻璃粉随溶液转移至第二容器;通过阶梯低温烘干去除溶剂残留,分离并低温烘干获得高纯无机颗粒;最终对金属颗粒及无机添加剂进行SEM形貌解析,实现纳米级表面缺陷及晶界结构(误差的可视化分析,为MLCC电极失效机制与材料性能优化提供跨尺度数据支撑。
技术关键词
导电浆料
分析方法
添加剂
图像分析软件
扫描电镜
磁性金属颗粒
非磁性陶瓷
强磁体
分布直方图
超声清洗机
图片
溶液
识别算法
容器底部
玻璃粉
包覆层
覆盖率
离心机
轮廓
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调控算法
涂层
纳米二氧化钛颗粒
悬浮液
高能球磨机
运动想象脑机接口
卷积神经网络模型
卷积神经网络模块
分类方法
分类准确率
音频特征提取
基音周期检测
频谱分析方法
打分方法
信号
差异性分析方法
气象雷达数据
鸟群识别
模糊逻辑
降维特征
模型设计方法
数据驱动模型
故障树分析方法
区间分析方法
生成可视化界面