Une approche de vision industrielle pour les flux de travail de microscopie électronique à transmission, l’analyse des résultats et la gestion des données

Cette technologie a été développée pour rendre les études de GDT à haute performance accessibles aux utilisateurs de tous les niveaux de compétence. En outre, les progrès scientifiques nécessitent les efforts de collaboration de plusieurs chercheurs, de sorte qu’une plate-forme efficace pour partager et analyser de grands ensembles de données complexes est essentielle pour la réussite de la recherche Operando et les études in situ transforment un TEM en un nanolaboratoire en temps réel, permettant aux chercheurs d’explorer les processus dynamiques à l’échelle nanométrique qui contrôlent les propriétés de croissance des matériaux. L’un des plus grands défis pour les études TEM in situ est d’isoler les effets de l’irradiation du faisceau du comportement intrinsèque de l’échantillon.

Une mesure et un suivi précis de la dose d’électrons sont essentiels, mais sans logiciel de gestion des doses, on ne peut mesurer que le débit de dose électronique plutôt que la dose totale ou critique. Les flux de travail complexes de GDT génèrent de grands ensembles de données qui doivent être alignés manuellement et indexés sur leurs images respectives. Dans ce processus fastidieux, les informations clés, telles que les ajustements aux conditions d’imagerie ou à l’environnement des échantillons, peuvent être perdues, ce qui complique l’analyse et la reproductibilité. Nous avons développé un flux de travail de vision industrielle pour collecter et indexer les images et les métadonnées produites au cours d’une expérience dans une chronologie enrichie en données et consultable.

Les algorithmes de calcul et d’analyse d’images peuvent calculer des variables entre les images, appliquer des corrections et identifier les tendances cachées. En calculant, synchronisant et indexant de nouvelles métadonnées dans chaque image, l’analyse multimodale est soudainement une nouvelle possibilité. Par exemple, des informations précises sur les doses accumulées et les débits de dose dans les images de zéolite permettent une évaluation quantitative des dommages causés par l’échantillon sur des milliers d’images.

Nous continuerons de renforcer les capacités de la GDT in situ en rendant les résultats accessibles et interprétables et en améliorant la reproductibilité expérimentale. Ce logiciel est une plate-forme pour développer des modules axés sur le flux de travail qui ciblent des applications spécifiques et historiquement difficiles pour rendre les expériences TEM in situ plus faciles et plus riches en informations.