为何选择桌面CT检测小型马达？

一、为何选择桌面CT检测小型马达？

1. 微米级分辨率

   桌面CT可达1-5μm体素分辨率，可清晰呈现：

   - 绕组断线/短路

   - 磁钢裂纹或脱落

   - 轴承滚珠磨损

   - 焊点虚焊/气孔

   - 绝缘层破损

2. 三维无损重构

   无需拆解即可获取马达内部全息数据，避免破坏性检测风险。

3. 量化分析能力  

   直接测量气隙不均度（精度±0.01mm）、轴心偏移等装配公差。

二、检测流程关键步骤

1. 扫描参数优化

| 参数          | 推荐值                  | 说明                          |

|---------------|-------------------------|-----------------------------   |

| 电压          | 80-130kV                | 根据外壳材质（铝/钢）调整     |

| 电流          | 80-150μA                | 平衡信噪比与辐射损伤         |

| 曝光时间          | 500-1500ms/投影                 | 高转速马达需短曝光防运动模糊 |

| 投影数            | 1500-3000张                    | 确保重建精度                  |

| 体素尺寸           | ≤5μm                    | 需匹配最小缺陷尺寸          |

2. 样品制备技巧

- 固定方式：采用低密度夹具（如碳纤维支架），避免金属伪影

- 旋转中心校准：使用钨球标记物提升重建精度

- 防运动伪影：对转子做临时锁固（如可溶胶）

3. 扫描模式选择

- 双能扫描：区分铜绕组与环氧树脂（适用变频电机）

- 局部扫描：针对轴承等关键区域高速扫描（节省50%时间）

三、典型缺陷检测案例

1. 绕组缺陷检测

   [绕组CT切片]  

   图示：CT切片显示绕组局部短路

2. 磁钢装配分析

   - 通过三维渲染量化磁钢间隙不均度

   - 检测磁钢裂纹（灵敏度≥30μm）

3. 轴承状态评估

   - 滚珠圆度分析（偏差＞0.05mm预警）

   - 保持架变形检测

四、数据分析要点

1. 智能缺陷识别

   采用AI算法自动标记：

   - 孔隙率＞2%的铸造缺陷

   - 长度＞0.1mm的裂纹

   - 体积＞0.001mm³的夹杂物

2. 公差验证  

   ```python

    伪代码：气隙公差分析

   gap = measure_radial_gap(stator, rotor)   提取360°气隙数据

   if max(gap) - min(gap) > 0.03:           国标允许最大偏差

       flag_assembly_error()

   ```

3. 对比分析

   建立Golden Sample数据库，自动比对批次差异。

桌面CT已成为微型电机研发/质控的核心工具，特别适合需要全检的医疗、航空航天级电机。建议在DFM阶段即介入扫描，优化内部结构设计。

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