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人类的食物“美味”经历所涉及的因素包括与食物本身有关的因素（如风味、香气、食品质构）和人为因素（生理心理因素、饮食习惯、外界因素），但由于质构在美味的感知中占很大一部分，根据食物的不同，对食物质构的评价已成为食品检测中的一个重要项目。评价食物质构的方法可分为感官评价（即人类受试者评价食物在进食时的“口感”），以及仪器评价食物的硬度等物理（机械）特性。口感通常通过感官测试进行评估，但由于人类感官的个体差异和受试者的身体状况，难以再现评估结果，这是感官测试的一个问题。因此，使用仪器进行测量以获得客观结果。作为质构的代表性力学性能，图1显示了Szczesniak提出的质构曲线图。虽然质构曲线图使评价食物基本口感成为可能，但很难测量更复杂的口感特征。 在以往的报道中 1），通过多变量分析预测了各种类型样品饼干的硬度、脆度和口润度。考虑到饼干本身的变化，通过质构测试获得每种类型饼干机械性能的平均值进行预测。本文介绍了利用大量解释变量 2）进行机器学习预测饼干感官评价值的实例。与以往报道一样，本实验的目标感官评价项目为硬度、脆度、口润度，质构测试的实测数据也是如此。

玻璃纤维增强塑料（GFRP）是将玻璃纤维与塑料凝固形成的复合材料。其具有成本低、重量轻、耐用等优点，被广泛应用于建筑、电器电子设备、交通等领域。利用GFRP也可以通过注射成型法制造。注射模塑的温度和压力因树脂和模具材料的类型而异，条件不当会造成充填不充分、充填过剩、下沉、空隙等缺陷。此外，GFRP中的树脂可以在受控环境中吸收水分，使材料性质出现变化，从而改变模塑条件。因此，在与模塑条件相似的高压条件下进行测量，并正确管理材料，具有重要意义。 本文介绍了GFRP中由于分子量导致的粘度差异和流动性的评价实例，以及由于吸湿导致的粘度变化实例。

橡胶产品是将生橡胶或合成橡胶与配合剂均匀混合，赋予特定功能，在模具中成型等，然后加热制成弹性体。因此，橡胶的流动性对共混胶制得的产品质量有显著影响。共混胶的性质可以在模塑前一段时间内发生变化，流动性可能变差，并对模塑产生不利影响。因此，在适当的环境中储存和管理共混胶非常重要。 本文提供了一个评估储存方法导致的共混胶流动性变化的示例。

在交通运输行业，像高强度钢这样的薄层材料在减少车辆重量来提高燃料效率方面一直受到关注。然而，高强度钢在冲压成型后易出现形状缺陷问题，压制模具的生产所需的时间和成本遇到重大挑战。计算机辅助工程（CAE）分析方法的最新进展和计算机的计算速度提高了高强度钢冲压成型的模拟精度。这使得我们能够预测冲压成型产品的理想形状，从而大幅降低压制模具的开发时间和成本。 实现高精度冲压成型模拟需要确定Lankford值（简称γ 值），该值是代表金属薄板成型性的指标之一。γ值是材料在厚度方向延展性的一个定量指标，与材料的可拉性（其对冲压成型性有显著贡献）相对应。在ISO 10113（2020年修订）中，三种不同的数值测定方法已经得到标准化（手动方法、半自动方法和自动方法）。自动方法为使用引伸计测量标距长度和标距宽度，该方法使得我们能够在按照ISO 6892-1完成标准金属拉伸试验后，确定任何给定塑性应变的γ值。因此，该方法对于同时测定其它拉伸性能值（例如，抗拉强度）非常有用。每种测定方法的详情和接触式引伸计测定γ值的案例研究见先前的应用报告文章1。 接触式引伸计的测量需要每次测试时将引伸计连接到试样上，之后取下。相比之下，TRViewX非接触式视频引伸计通过识别捕获图像中的标距长度和宽度值来实现更方便的测试。本文描述了根据ISO 10113规定的自动方法，使用AGX-V2万能试验机和TRViewX引伸计测定γ值的案例研究。

随着世界各国以碳中和为目标，燃油汽车向电动汽车过渡，以及智能手机、平板设备等的需求增加，锂离子电池（LiB）市场需求有望在未来进一步扩增。 集电器的涂层技术会极大地影响锂电池制造过程中的电池特性。在制造LiB电极时，将活性材料与粘合剂、溶剂混合，涂覆于集电器上，干燥，然后压制以增加填充密度。研究认为电极的厚度和质量可影响LiB的能量密度，涂层越厚则电池容量越大，倍率特性越低。相反，较薄的涂层导致更好的倍率特性，但电池容量较小。为了提高LiB的体积能量密度，提高正负电极活性材料的填充性能和增加电极的密度具有重要意义。 因此，评价正负电极材料的密度对于改善电池的特性和实现理想的电池性能具有重要意义。为了满足制造过程的压力条件，测量需要涵盖粉末样品从低压到高压的连续密度变化。本文介绍了用AGX-V2精密万能试验机评估阳极材料石墨粉末的堆密度实例。

ADAS（Advanced Driver-Assistance Systems）是指辅助安全驾驶的系统，是一种监控汽车周围信息，做出显示和警报，防止事故发生，确保驾驶员安全且舒适地驾驶，以此提升驾驶安全性的功能。 ADAS采用广角摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等监控车辆的周围环境，但消耗的电能较多，且发热量较大，因此需要高效进行放热、冷却的结构。此外，用于监控的传感器安装在车体外侧，因此筐体的气密性也很重要。从轻量化角度出发，筐体的一部分采用树脂制零部件，为确保不会因内部电子零部件的发热而出现变形，要求其具有耐热性和低翘曲性，需要评价树脂材料本身及其添加剂的特性。 本文使用微焦点X射线CT系统（图1）及红外显微镜系统（图2）评价了用于ADAS的毫米波雷达。X射线CT系统无损观察内部结构，确认粘结剂中的空隙和广角摄像头的安装角度。此外，使用红外显微镜对筐体所采用的树脂材料进行定性分析。

食品是会直接进入体内的，安全是首要课题。为了饮食安全，生产过程中避免混入异物非常重要，同时也采取了很多种措施。但是，混入异物的情况当前仍在发生。为了避免此类商品流通，目前正在使用X射线检查仪器。 本文将介绍使用微焦X射线仪器Xslicer SMX-1020（图1）和微焦X射线CT系统inspeXio SMX-225CT FPD HR Plus（图2）无损观察并分析主动混入食品内的异物的事例，以及在PET塑料瓶开封前后进行分析的事例。

通常，通过观察形貌、测定微塑料数量、粒径以及分析材质等来评价微塑料。 在评价微塑料总数和粒径分布、形状等方面，本公司积极参与1）取得归一化数据等，于2023年发行了ASTM D8489（以下记录为D8489）2）。D8489是一种以5~100 µm的颗粒为目标，获取粒径、粒径分布、浓度及形状信息的标准。 红外光谱法是进行微塑料材质分析的有效方法，目前ASTM国际组织正在研究将方法标准化1）。目前正在研究的ASTM WK87463有望成为使用FTIR和LDIR（激光直接红外）分析20μm至5mm微塑料的标准。 本文将介绍参考D8489使用动态颗粒图像分析系统iSpect DIA-10评价MPs，以及通过FTIR分析MPs材质的例子。

在水、土壤、沉积物、鱼、食品、纺织品和人血等中均会存在全氟烷基和多氟烷基化合物（PFAS）污染。参考US EPA方法537和ISO 21675：2019，ASTM D7979等，已建立了LC-MS/MS分析饮用水中多达29种PFAS的靶向筛查和定量方法[1]。然而，PFAS是一类庞大的有机物家族[2]，其中许多化合物无法通过现有方法测定。本研究旨在建立一种对水样中已知和未知的PFAS进行非靶向筛查的方法。该方法是基于LC-Q-TOF数据（即HRAM谱图[MS]和DIA去卷积谱图[MS/MS]），并借助PFAS的特定质量亏损特征[3,4]，采用LabSolutions Insight Explore-Analyze软件功能建立的。以PFOA和PFOS等14种PFAS为标准品，验证了该HRAM-DIA方法在检测灵敏度和定性方面的性能。将已建立的方法应用于实际水样分析，并使用LabSolutions Insight Explore-Assign软件，通过数据库和质谱库检索以及结构解析进一步表征发现的PFAS类物质。

近年来，对环境和食品样本以及其他消费品和工业产品（如化妆品、纺织品、油漆、滑雪蜡等）中全氟烷基物质和多氟烷基物质（PFAS）检测和定量的需求越来越多。这些化合物可能存在毒性、持久性并且普遍存在，因此会导致各种健康和环境问题。为了满足日益增长的需求，开发了一种顶空固相微萃取-三重四极杆气相色谱/质谱（HS-SPME GC/MS/MS）分析方法来分析水中的挥发性PFAS。 氯丙醇类（MCPDs）是一类由食品加工用油引入的潜在污染物。油脂中的氯丙醇酯主要由氯丙醇和脂肪酸结合，缩水甘油酯主要由氯丙醇转化后和脂肪酸结合而来。 出于对健康危害的担忧，各国正在努力减少MCPD酯类及缩水甘油酯类。自2021年1月1日起2年内，欧洲食品安全局（EFSA）正在研讨降低婴幼儿配方奶粉等的3-MCPDE类标准值。 本文参考EFSA所用分析方法AOAC的Official Method 2018.12进行预处理，使用GCMS-TQ8050 NX对奶粉中的3-MCPD、3-MCPDE、缩水甘油酯进行SIM、MRM分析。