為何選擇桌面CT檢測小型馬達？

一、為何選擇桌面CT檢測小型馬達？

1. 微米級分辨率

   桌面CT可達1-5μm體素分辨率，可清晰呈現：

   - 繞組斷線/短路

   - 磁鋼裂紋或脫落

   - 軸承滾珠磨損

   - 焊點虛焊/氣孔

   - 絕緣層破損

2. 三維無損重構

   無需拆解即可獲取馬達內部全息數據，避免破壞性檢測風險。

3. 量化分析能力  

   直接測量氣隙不均度（精度±0.01mm）、軸心偏移等裝配公差。

二、檢測流程關鍵步驟

1. 掃描參數優化

| 參數          | 推薦值                  | 說明                          |

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

| 電壓          | 80-130kV                | 根據外殼材質（鋁/鋼）調整     |

| 電流          | 80-150μA                | 平衡信噪比與輻射損傷         |

| 曝光時間          | 500-1500ms/投影                 | 高轉速馬達需短曝光防運動模糊 |

| 投影數            | 1500-3000張                    | 確保重建精度                  |

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

2. 樣品制備技巧

- 固定方式：采用低密度夾具（如碳纖維支架），避免金屬偽影

- 旋轉中心校準：使用鎢球標記物提升重建精度

- 防運動偽影：對轉子做臨時鎖固（如可溶膠）

3. 掃描模式選擇

- 雙能掃描：區分銅繞組與環氧樹脂（適用變頻電機）

- 局部掃描：針對軸承等關鍵區域高速掃描（節省50%時間）

三、典型缺陷檢測案例

1. 繞組缺陷檢測

   [繞組CT切片]  

   圖示：CT切片顯示繞組局部短路

2. 磁鋼裝配分析

   - 通過三維渲染量化磁鋼間隙不均度

   - 檢測磁鋼裂紋（靈敏度≥30μm）

3. 軸承狀態評估

   - 滾珠圓度分析（偏差＞0.05mm預警）

   - 保持架變形檢測

四、數據分析要點

1. 智能缺陷識別

   采用AI算法自動標記：

   - 孔隙率＞2%的鑄造缺陷

   - 長度＞0.1mm的裂紋

   - 體積＞0.001mm3的夾雜物

2. 公差驗證  

   ```python

    偽代碼：氣隙公差分析

   gap = measure_radial_gap(stator, rotor)   提取360°氣隙數據

   if max(gap) - min(gap) > 0.03:           國標允許最大偏差

       flag_assembly_error()

   ```

3. 對比分析

   建立Golden Sample數據庫，自動比對批次差異。

桌面CT已成為微型電機研發/質控的核心工具，特別適合需要全檢的醫療、航空航天級電機。建議在DFM階段即介入掃描，優化內部結構設計。

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