锂电池高精度三维分析 | 从多模态成像技术到智能AI数据分析

2025-05-22 09:44:16, 蔡司显微镜卡尔蔡司(上海)管理有限公司

在全球经济低碳转型大背景下，锂离子电池等绿色储能技术蓬勃发展，但如何真实表征分析锂电材料却让很多科研学者苦恼：循环 100 次后，电池正极/负极的“活性锂损失”如何精准量化？电极中的多相颗粒及传质路径怎样三维可视化？

本文将揭示蔡司如何在“电镜样品制备表征→多维度/多模态成像”技术链中利用 AI 进行数据分析，实现传统表征盲区的新突破。

利用 SEM/FIB 表征电池材料表面/内部的形貌后，如何快速统计分析结果？

蔡司 ZEN 软件平台，可精准分割图像，能够高效统计颗粒尺度及样品缺陷、自动统计孔径尺寸及占比，为锂电研发提供高精度、自动化、多维一体的解决方案，助力突破材料及工艺研发瓶颈！

_{▲隔膜孔径分析}

_{▲正极材料颗粒尺寸统计}

锂电池结构精细易损伤，

如何精准揭示材料体相及内部界面结构？

蔡司 FIB-SEM 双束电镜结合三维重构技术，可对锂电池材料进行纳米级三维成像，精准解析结构-性能关系，加速研发进程。

利用蔡司双束电镜 Crossbeam 的精准大束流能力，可以快速制备大面积高质量截面样品，结合 Atlas 软件的自动追踪技术及 Gemini 电子光学技术的高分辨成像能力，实现无人值守的高精度、高效率、高质量连续切片数据采集。

_{▲锂电池材料截面形貌}

_{▲三维重构精准控制切片厚度}

_示意图

三维重构数据量太大，

如何快速提取关键信息？

蔡司提供基于AI深度学习的图像分析方案，结合 FIB-SEM 三维重构技术，实现自动化、高精度、智能分析，为锂电研究按下“加速键”。

基于 AI 深度学习的图像分割算法，可精准区分复杂结构，自动识别出电极颗粒、孔隙、裂纹等组分并计算出占比，极大提升图像分析效率；也可一键量化，自动计算颗粒表面积、球形度、体积，等效直径、长径比等统计参数。

除了一些常规的参数统计计算，还可以基于球棍模型表征的孔隙网络结构，获得电极、隔膜、固态电解质等材料的孔隙结构的形态学参数，如孔隙连通性分析，迂曲度等。

_{▲孔隙球棍模型}

_{▲孔隙迂曲度分布}

三维成分信息难获取，

锂元素表征难上加难？

蔡司 FIB-TOF-SIMS 联用技术给出完美答案！得益于蔡司多模态成像技术，蔡司 Crossbeam 能够在定点切割获得电池新鲜截面后，直接用原位的 TOF-SIMS 进行正、负离子模式的数据采集，可避免转移过程带来的空气对样品的影响，精准分析 SEI 、锂金属等敏感材料，获得更真实的结果。FIB-SIMS 具备极高的荷质比灵敏度，深度方向精度高，FIB 具备低电压小束流，结合 3D 深度剖析模式，可量化 Li 等轻元素的三维分布。