应用：

基于油料分析的设备状态监测，已经在实际的维修管理程序中广泛采用。按照以往的经验，润滑系统中的磨损金属和污染物是可以被测出的。对于设备的安全运行和预知性维修，这些信息是非常需要的。 LaserNet Fines-C自动磨损颗粒分析仪是将颗粒计数和形貌识别两种常用的油料分析技术合二为一的分析仪器，超谱公司、洛克希德·马丁公司（Lockheed Martin）和海军研究实验室将空间时代的图象技术和神经网络形状识别技术用于LaserNet Fines-C。它即可以是一台独立的分析仪器也可作为一个完整的油料分析系统中的一部分。

操作
大功率激光，以脉冲形式穿过（大约为90μm厚）的样品池，在两片玻璃夹层制成的样品池中缓慢地流动着被测样品。通过一个具有放大功能的光学系统，样品的图象由CCD电视摄像机拍摄并储存于计算机的存储器中，每一个图象用一光栅网板扫描分析，从而得到颗粒的信息，将这些颗粒放大并分成几种类型，就可完成机械磨损颗粒的识别。每一束激光脉冲可提供一简单的图象画面用于分析，数千个画面的分析结果就可合成一个样品的完整记录,以供研究之用。

颗粒计数器
LaserNet Fines-C可以处理并存储几千个图象，以便于得到最好的计数统计。颗粒按其大小，直接被分成5-15μm，15-25μm，25-50μm，大于50μm四个等级。这种仪器的直接成象能力，使仪器不需要用测试粉末来校正，以为测试粉末的真正的颗粒大小分布可能会引起争论。空气泡可以忽略不计，而且激光有足够的能量去分析重油。

颗粒形貌识别
这种仪器的另一种功能是应用神经网络技术对大于20μm全部颗粒进行形貌识别。通过一种计算方法，将颗粒分成4种类型，“切削磨损颗粒，疲劳磨损颗粒，滑动磨损颗粒和氧化物”。形貌识别软件可将气泡和液滴的影响消除掉。

特点
l 体积小，操作方便，用于舰船上或野外使用
l 特殊设计的计算方法来完成形状分析，磨损颗粒鉴定和机械状况评估
l 对大于5μm的颗粒的进行计数
l 大于20μm颗粒由神经网络技术分成“切削磨损颗粒，疲劳磨损颗粒，滑动摩损颗粒和氧化物四类”
l 触摸屏幕和LCD用户接口
l 按ISO4406标准显示污染度等级
l 按NAS1638标准显示污染度等级
l 自动调整流体的黑度
l 内置设备状态趋势分析数据库
l 数据输出包括颗粒类型识别，图象映射，颗粒尺寸趋势和NAS, NAVAIR 和ISO清洁代码。