显微镜分析是清洁度检测的核心环节，也是最耗费人力的环节。一块直径47mm的滤膜上，可能分布着成千上万颗颗粒。传统模式下，检测人员需要手动移动载物台，逐一对每个视野进行观察、判断、计数、分类。一块滤膜的完整分析，熟练的操作人员也需要20-30分钟。如果遇到污染严重的样本，这个时间可能翻倍。更重要的是，长时间显微镜操作极易导致视觉疲劳，从而引发漏检、误判。
西恩士液冷板清洁度全自动显微镜分析系统，用AI技术彻底颠覆了这一低效模式。系统搭载高精度三轴电动扫描平台，可按照预设路径自动完成滤膜全幅面的扫描，扫描精度可达0.1μm。进口高景深光学系统配合高分辨率相机，实时采集每一帧图像，自动对焦、自动拼接，最终生成一张完整的滤膜数字全景图。整个过程无需任何人工干预。
扫描完成后，AI颗粒识别算法自动对全景图进行分析。西恩士的AI模型基于超过100万颗真实颗粒样本训练而成，能够通过颗粒的形态、灰度、双偏光特性等特征，自动区分金属颗粒、非金属颗粒与纤维。算法还支持粒径自动测量、尺寸分级统计、清洁度等级自动判定。一块含有数千颗颗粒的滤膜，从开始扫描到输出完整报告，全流程不超过15分钟，效率是人工的2-3倍。
在准确率方面，西恩士全自动显微镜分析系统也表现出色。经第三方检测机构验证，系统对≥5μm颗粒的识别召回率达到99.5%，对≥25μm颗粒的识别召回率接近100%；颗粒分类准确率（金属/非金属/纤维）达到98.7%。这一水平已经超过大多数熟练操作员的日常表现，且不会受到疲劳、情绪等主观因素的影响。
西恩士在全自动显微镜分析领域的技术突破，已获得多项发明专利授权。其中，“基于深度学习的显微颗粒自动识别与分类方法”是该领域的核心技术之一。此外，西恩士作为主要起草单位之一，在《新能源汽车用铝压铸件清洁度技术要求》团体标准制定过程中，提供了大量基于AI显微镜分析的样本数据，为标准中颗粒分类方法的确定做出了重要贡献。
对于液冷板制造企业而言，全自动显微镜分析意味着高通量、高一致性的检测能力。无论是研发阶段的大量工艺验证样本，还是量产阶段的批次抽检，西恩士系统都能以极低的人工成本完成高质量的检测任务。让AI代替人眼，让算法代替经验，清洁度检测从未如此简单。西恩士——让清洁度检测更简单。
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