科技日新月異，2024年諾貝爾獎的聚光燈正聚焦于人工智能(AI)領域，期待那些能引領行業深刻變革的突破性創新。

　　人工智能(AI )憑借其強大的數據處理能力、機器學習及優化算法，正逐步滲透至鋰電池行業的各個環節，從電池設計、制造到性能驗證，全程賦能，顯著提升研發生產效率，推動產業升級。

　　當AI與蔡司掃描電鏡設備強強聯合，讓我們一起打開新世界的大門。

　　負極材料智能分析

　　分析難點：一鍵進行拍圖，測量并獲得報告

　　解決方案：定制化的軟件

　　負極材料形貌分析難點：顆粒表面和內部形貌的觀察

　　解決方案：二次電子探測器和背散射探測器

蔡司場發射掃描電鏡拍攝圖

　　負極材料摻雜分布分析

　　分析難點：負極顆粒摻雜分布的快速識別

　　解決方案：多探測器同時成像

蔡司場發射掃描電鏡拍攝圖

　　負極材料添加劑分布

　　分析難點：負極添加劑的高分辨觀察

　　解決方案：低電壓高分辨成像輕松表征易損傷輔材

蔡司場發射掃描電鏡拍攝圖

　　負極極片顆粒統計和分析

　　分析難點：負極顆粒的智能量化分析

　　解決方案：AI自動識別和統計

蔡司場發射掃描電鏡 拍攝圖片

　　負極材料內部孔隙率分析

　　分析難點：負極內部孔隙的快速識別

　　解決方案：AI機器學習定制化方案

　　負極材料成分分布

　　分析難點：鋰電截面整體的高效元素分布分析

　　解決方案：高分辨EDS mapping

　　負極材料關聯分析

　　分析難點：同一位置的多信息分析

　　解決方案：設備關聯使用解決方案

　　負極材料清潔度分析

　　分析難點：自動精準識別負極材料內部的異物解決方案：清潔度分析方案

　　負極材料內部缺陷表征

　　分析難點：在宏觀電池中找到指定缺陷并加工暴露

　　解決方案：蔡司X射線顯微鏡和蔡司雙束掃描電鏡關聯解決方案，利用AI重構DeepRecon加速4倍以上三維成像速度

　　總結：AI賦能負極材料質控

　　原料檢測——大視野、高分辨

　　電極結構——圖像智能化分析

　　組分雜質——高效清潔度分析

　　結構失效——多設備關聯分析

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