智能表

如今“一部手机走天下”，已成为现实，智能手机的出现改变了我们的生活。它使我们原来许多物品逐步变得可有可无，渐渐成为我们生活中的伴侣。从1992年第一部智能手机的出现，到如今，手机已生重大革命；从触摸屏取代小键盘，再到大触摸屏手机的出现，彻底改变了手机行业。OLED智能手机显示屏的结构智能手机必须能够很好地抵抗使用过程中产生的外界应力。每次用户操作手机时，手机都会受到震动或刮擦，例如从口袋或袋子中取出手机或把他放在桌子上时。智能手机制造商正在努力实现显示屏、框架以及智能手机外壳的最佳耐刮性。人们使用各种方法来量化耐划伤性能——最合适的两种方法是划痕测试和纳米压痕测试。本应用报告将展示这两种方法在智能手机显示屏抗划擦性和能硬度表征中的应用。纳米压痕和纳米划痕测试纳米压痕测试是一种可以测量薄膜和小体积材料的硬度、弹性模量、蠕变和附着力的方法。用预先定义的载荷将金刚石棱锥压头压入被测材料表面，并记录压入深度。硬度、弹性模量和其他性能是使用ISO14577 标准通过载荷-位移曲线获得的。划痕试验是一种表征涂层附着力和耐划痕性的方法。划痕试验通常使用球形金刚石压头进行，该压头在载荷增加的情况下“划痕”涂层表面，从而产生涂层分层。临界载荷对应于分层或其他类型的粘合剂开始损伤时的载荷，并作为量化表面层或材料的附着力或耐刮擦性的方法。纳米划痕测试仪纳米压痕测试仪1划痕测试保护玻璃耐划性能测试智能手机显示屏的保护玻璃通常由Gorilla玻璃制成，它是一种铝硅酸盐玻璃，并通过浸泡在高温钾盐离子交换槽中进行增韧，防止裂纹扩展和阻止缺陷生成。Gorilla玻璃具有极高的硬度和耐刮擦性，重量轻，光学性能优异。然而，即使如此坚硬且耐划伤的玻璃也可能被划伤，因此有一项正在进行的研究旨在通过表面沉积保护陶瓷层进一步提高其耐划伤性。由于陶瓷层非常薄（~100nm），最适合表征耐划伤性的仪器是安东帕尔纳米划痕测试仪（NST3）。下图显示了在100 nm氧化铝（Al2O3）保护层的Gorilla玻璃上，使用半径为2μm的球形针尖进行高达50 mN的渐进加载试验的结果。氧化铝沉积层的典型破坏形态如图1所示。图1: 在光学显微镜下观察到的划痕后典型失效形貌图2通过临界载荷值（Lc1）下划痕深度（Pd）、残余深度（Rd）和摩擦系数（CoF）的突然变化，对失效进行了显微镜观察，得到关于氧化铝层抗划伤性的重要信息：临界载荷（Lc）越高，抗划伤性越好。图2:划痕实验过程中记录的信号智能手机屏幕上的浅划痕的自修复（恢复）智能手机显示屏上的大多数划痕都很深，肉眼可见（图3）。如果用户希望再次获得平滑的显示，通常必须更换前面板。为了验证清除过程是否有效，并确定可以修复的最大划痕深度，我们在恒定载荷下创建了几个系列的划痕。每一系列划痕都是在不同的载荷下进行的，以获得不同的划痕深度，并且可以评估恢复过程的可靠性。由于必须产生非常浅的划痕，NST3用于创建划痕。图3: 智能手机屏幕上的划痕除了产生可控划痕外，由于扫描后功能，纳米划痕测试仪 （NST3）还可以用作轮廓仪。测量受损智能手机屏幕的表面轮廓，从而评估已存在的划痕深度。测量设置的典型示例如图4所示。在划痕轮廓采集结束时，可以从划痕软件 导出数据，并直接由合适的分析软件（如TalyMap Gold）处 理，以确定预先存在的划痕深度（图5）。根据结果，制造商可以决定是否可以翻新智能手机屏幕。图 4: 使用NST3测量智能手机屏幕的表面轮廓图5: TalyMap软件分析预先存在的划痕的表面轮廓，以确定划痕深度（0.26μm）显示屏塑料/金属外壳的耐刮擦性位于智能手机显示屏旁边的显示屏框架上的油漆容易被划伤，尤其是边缘（图6）。因此，制造商希望提高显示屏框架上油漆的耐刮擦性和附着力。图6: 智能手机外壳上的磨损在这个案例研究中，比较手机外壳上两种不同薄膜的耐刮擦性能和附着力。薄膜的厚度约为30um，对此类薄膜进行划痕测试的最合适的仪器是Rvetest（RST3）或Micro CombiTester(MCT3)，他们施加载荷最高达200N(RST3)30N(MCT3)，最大划痕深度1mm，使用半径为200um的球形压头和渐进力载荷模式进行划痕1试验，划痕的全景成像如图7所示。图7：两种油漆划痕全景成像涂层1号和2号样品进行比较，2号的分层发生在较低的载荷且损坏也比较严重，2号的耐刮擦性能也不如1。因此，1应能抵抗较长时间的刮擦，其使用应优先于抗刮擦性较差的2。2纳米压痕测试玻璃体上有机薄膜的硬度和弹性模量智能手机显示屏的一个重要组成部分是有机薄膜，有机薄膜已经在OLED显示器中得到广泛应用。它们代表了智能手机显示屏市场的很大一部分，而且在灵活性方面具有的巨大优势，可以开发可折叠手机。有机薄膜的硬度和弹性模量等力学性能非常重要，因为它们表明了薄膜的质量，可以用来预测耐久性。有机电致发光（OLED）层的厚度在100纳米到500纳米之间，其力学性能的测量需要非常灵敏的仪器。安东帕尔超纳米压痕测试仪（UNHT3）具有合适的载荷和位移分辨率，可以可靠地测试这样的薄膜。图8显示了沉积在玻璃基板上的七种OLED薄膜的典型测量结果，每层的厚度约为100nm，最大压入深度控制在10nm。图8: 七种OLED薄膜典型载荷-位移曲线在每个样品上进行了五次最大载荷为300μN的压痕实验， 压痕载荷-位移曲线获得的每个样品的硬度和弹性模量 （图9）所示：弹性模量在33 GPa到55 GPa之间变化，硬度在280 MPa到400 MPa之间变化，标准偏差约为5%， 这证实了各层的均匀性良好，并允许安全区分各。A、B 和D层的硬度最高，C和F层的硬度最低。结果表明，UNHT3 可以用于非常薄的层的机械性能的可靠表征，从而有助于开发新的OLED层。图9: 七个OLED薄膜的硬度和弹性模量光学透明粘合剂（OCA）的机械性能光学透明粘合剂（OCA）是一种薄的粘合薄膜。例如：在智能手机行业中用于将显示器的不同组件之间连接。不仅这些薄膜的粘合性能很重要，而且它们的力学性能也很重要，因为它们决定了OCA的使用方式。安东帕尔生物压痕测试仪已用于测量此类粘合剂。生物压痕仪可以测量粘附力，还可以获得薄膜的刚度（弹性模量）和其与时间相关的特性（蠕变）。保证薄膜牢固地粘附着在基体上，以避免薄膜弯曲，这一点至关重要。在这个案例研究中，我们对三种不同的胶进行了表征：一种柔软的（a），弹性模量（E）约为0.35 MPa，两种较硬的（B，C），弹性模量约为208 MPa和约80 MPa，其中最大压入深度均控制在薄膜厚度的15%左右。图10：生物压痕仪用于测量附着在玻片上的OCA薄膜这些实验使用了半径为500μm的球形针尖，对于较薄的薄膜，建议使用半径较小的针尖，以避免基底的影响。最大压入载荷为0.5mN，最大压入深度在1μm和16μm之间变化，最大载荷下的保持时间为30秒。图11显示三种OCA薄膜的三种压痕曲线的比较，在针尖接近样品表面时，记录了粘附力。尽管在每个样品的不同区域进行了测量，但测量结果显示出良好的重复性。这表明，尽管粘合性能取决于两个接触部件的表面状态，但由于一个样品上的粘合力和所有压痕曲线非常相似，因此达到了稳定状态。图11：三种不同弹性模量OCA薄膜（A、B、C）的压痕曲线对比。4纳米压痕测试划痕测试和纳米压痕测试是智能手机显示屏的重要测试方 法，因为它们可以模拟现实生活中的情况，如冲击或硬物划伤。划痕测试适用于研究保护智能手机显示屏的覆盖玻璃的耐划痕性。该方法也有助于表征薄膜显示框上的附着力，从而选择附着力最佳的粘合剂。最后，该技术还可用于测量屏幕上预先存在的划痕的最大深度，评估其是否可以翻新。纳米压痕测试用于测量沉积在显示器玻璃上的功能薄膜的硬度和弹性模量。力学性能反映了新型显示器开发过程中 薄膜的质量。此外，纳米压痕法允许测定用于安装智能手机屏幕的光学透明粘合剂（OCA）薄膜的粘弹性和力学性。安东帕中国总部销售热线：+86 4008202259售后热线：+86 4008203230官网：www.anton-paar.cn在线商城：shop.anton-paar.cn

制造业正在以前所未有的速度走向自动化和信息化，称重设备也将不再只是个简单的称重工具，而是企业生产制造、内部物流、以及质量管理的一个个核心节点。称重设备的智能化时代已经到来。奥豪斯Defender? 8000电子称重仪表(T81智能终端)，帮助您迈向工业4.0 ！T81上市发布会揭幕仪式4月20日、21日，奥豪斯展台观众云集，热烈关注着奥豪斯新品发布会。在奥豪斯华北区销售经理张友权和产品经理的揭幕下，奥豪斯隆重发布T81电子秤仪表。奥豪斯产品经理也为观众解说了产品相关信息，获得到场观众的踊跃咨询。智能仪表的新时代选择 奥豪斯Defender 8000称重仪表拥有强制校准功能，极大程度上增加称重的准确性。全金属外壳，延长了其使用寿命；出色的防电磁干扰性能及IP防护性能，能够在恶劣环境中使用；防水板防护达到IP65，可在潮湿和粉尘严重的场合无忧使用。那么，T81还有哪些突出的特点呢？T81智能终端秤产品特点：不受限制的功能：奥豪斯提供丰富的标准功能应用模块选择，只需换上不同的软件，T81可以满足您任何关于称重管理方面的要求。如果您有自己独有的管理要求，我们可以为您提供定制的软件。智能称重： T81不仅可设计输入窗口，将信息通过各种方式采集上来，结合重量信息，传递给后台，生成真正可以用于企业管理的数据包；还可以允许设定称重流程，确保不会因为操作失误而产生错误的数据。数据存储 ： T81可以保存10万条左右的称重记录，能满足用户较长的使用需求。奥豪斯非常感谢这两天到现场的朋友们，奥豪斯将持续致力于产品创新，为大家推成出新，提供优质的产品。更多的产品信息，可致电4008-217-188进行咨询，谢谢！

p　　全球刮起“智能风”，在2019国家智能产业峰会上院士、学者的报告中，中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在开幕式上指出: 今天，人类社会正处在第四次工业革命初期，它的典型标志是人工智能，就是用人工智能来创造一个对人类友好的、智慧的社会。/pp　　新加坡工程院院士连勇中报告说:产业智能化仍需时日，当前人工智能的应用仍主要集中在音、视频领域，要想真正的产业化，还需突破一些技术瓶颈。例如工业智联网必需的嵌入式智能元器件，现在无论从算法还是硬件上，都达不到要求，保证智能系统间高速通信的5G技术也没有完全成熟。更重要的是，当前的人工智能技术需要庞大的数据库，这些数据的搜集和标注也难以解决。此外，现行的很多智能算法本身不具备推理和决策能力，稳定性和可靠性也达不到工业化要求。因此，现在很多“智能化”应用只是添加了一些智能元素。/pp　　欧洲科学院院士、澳门大学教授陈俊龙中报告说:很多产品为了蹭“智能”的热度，模糊了计算机自动化和人工智能技术的概念，这导致当前智能产品“泛化”。产业智能化需要不断推进人工智能在各个产业中的应用，不断解决应用中的工程和科学问题，不断进行应用、发现问题、解决问题、再应用的闭环循环，这一过程仍需十年以上。/pp　　中国工程院院士、中国自动化学会的副理事长桂卫华报告中指出：目前的发展方向：一个是认识人的大脑的脑科学方面 另一个是针对性应用方面。从国内外研究表明，人工智能与制造过程的深度融合，是具有挑战性的。此前很多人工智能研究，并没有很好考虑怎么样与制造过程结合。传统知识型工作面临的挑战：第一个挑战是社会出现新要求。生产过程要更精细化 第二个挑战是新的信息环境。云平台、移动计算、物联网、大数据等新技术、新平台的出现使数据的种类和规模迅速增加，知识型工作者面对海量信息感到无所适从。第三个挑战在于如何利用好数据。严重依赖于个人的素质、经验、知识，在推广、积累和传承等都面临困难。师傅带徒弟是传统办法，但这种机制不利于人工智能的实现。/pp　　桂卫华在最后强调，在促进人工智能健康发展时，一定要使得人工智能技术能够落地，能够解决问题。/p