Oberflächen nach Maß

Materialcharakterisierung und Analytik

Materialcharakterisierung und Analytik

Die Querschnittseinheit untersucht die chemische Zusammensetzung, Struktur und Dynamik von Oberflächen und Grenzflächen. Gleichzeitig stellt sie ein breites Spektrum analytischer Methoden für das gesamte IOM bereit und unterstützt damit die Forschung ausgehend von den Grundlagen bis zur anwendungsnahen Entwicklung.

Es werden alle relevanten Längenskalen abgedeckt – von der molekularen Struktur über nanoskalige und mikroskopische Bildgebung bis hin zur großflächigen und prozessnahen Analyse sowie zur Untersuchung dynamischer Prozesse. 

Analyse von Struktur und Zusammensetzung

Chemische und strukturelle Grundlagen

  • Untersuchung von chemischer Zusammensetzung und Gefügestruktur  
  • Analyse von Oberflächen und Grenzflächen  
  • Beiträge zum Verständnis von Struktur-Eigenschafts-Beziehungen
  • Einsatz in unterschiedlichen Materialsystemen wie Metallen, Keramiken, Dielektrika und Polymeren 

Bildgebung und ortsaufgelöste Analytik

Topographie, Morphologie und chemische Verteilung

  • Kombination von mikroskopischen Verfahren und Spectral Imaging  
  • Analyse von Topographie, Morphologie und chemischer Verteilung  
  • Untersuchung von Materialien von der Nano- bis zur Makroskala  
  • Integration in Forschung und industrielle Anwendungen  

Analyse von Materialeigenschaften

Thermische, mechanische und kolloidale Eigenschaften

  • Charakterisierung von Polymeren, Hydrogelen und Cryogelen  
  • Analyse von Oberflächeneigenschaften und Benetzbarkeit  
  • Bestimmung von Partikelgröße und Zeta-Potential  

Molekulare und nanoskalige Strukturaufklärung

Spektroskopie und Elektronenmikroskopie

  • Einsatz von Resonanzspektroskopie 
  • Untersuchung von atomaren Strukturen mittels Elektronenmikroskopie   
  • Analyse von reaktiven Spezies und Defektstrukturen  

Dynamische Prozesse und Spektroskopie

Zeitaufgelöste und nichtlineare Methoden

  • Untersuchung von zeitabhängigen und ultraschnellen Prozessen  
  • Einsatz von in-situ- und nichtlinearen spektroskopischen Methoden  
  • Analyse und Aufklärung von Reaktionsmechanismen 
  • Verbindung von Experiment und Simulation  

Analyse von Struktur und Zusammensetzung

Chemische und strukturelle Grundlagen

  • Untersuchung von chemischer Zusammensetzung und Gefügestruktur  
  • Analyse von Oberflächen und Grenzflächen  
  • Beiträge zum Verständnis von Struktur-Eigenschafts-Beziehungen
  • Einsatz in unterschiedlichen Materialsystemen wie Metallen, Keramiken, Dielektrika und Polymeren 

Forschungsthemen im Überblick

Oberflächensensitive Methoden

Chemische Zusammensetzung, Struktur und Gefüge von Materialien präzise analysieren.


NIR / MIR Spectral Imaging und Spektroskopie

Chemische Verteilungen sichtbar machen – von der Mikroskala bis zur Inline-Prozesskontrolle. 


Bildgebende Verfahren

Topographie, Defekte und Morphologie von Oberflächen hochauflösend erfassen. 


Leipziger nanoAnalytikum (LenA)

Mikrostrukturforschung und Elektronenmikroskopie.


Thermische und physikalische Charakterisierungsmethoden

Materialeigenschaften von Polymeren und funktionalen Systemen gezielt bestimmen.


Resonanzspektroskopie

Molekulare Strukturen und reaktive Spezies mit NMR und EPR analysieren. 



Ausgewählte Forschungsbeispiele

Sortierung von Alttextilien

Spectral Imaging für eine funktionierende Kreislaufwirtschaft 

Eine zentrale Herausforderung für die textile Kreislaufwirtschaft ist die zuverlässige Sortierung von Alttextilien nach Materialklassen. Bestehende Verfahren auf Basis von Nahinfrarot-Spektroskopie stoßen dabei bislang an Grenzen, insbesondere bei schwarzen Textilien oder Materialien mit geringen Beimischungen wie Elasthan. 

Das IOM entwickelt gemeinsam mit internationalen Partnern neue analytische Ansätze zur Identifizierung solcher schwer detektierbarer Materialien. Im Fokus stehen NIR Hyperspectral Imaging, erweiterte spektroskopische Methoden sowie chemometrische Verfahren. 

Ziel ist es, auch komplexe oder bislang nicht zuverlässig erfassbare Materialkombinationen automatisiert zu erkennen und damit neue Möglichkeiten für das Recycling zu schaffen.  

Ergebnis: 

  • zuverlässige Identifikation auch schwieriger Materialien (z. B. schwarze Textilien, Materialien mit Elasthan) 
  • deutliche Verbesserung automatisierter Sortierprozesse  
  • Grundlage für eine funktionierende textile Kreislaufwirtschaft