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July 3rd, 2021
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July 3rd, 2021
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La correzione dell'aberrazione ci ha permesso di spingere la risoluzione nei microscopi elettronici avanzati fino al livello del sotto-angstrom, e questo ci ha permesso di risolvere i singoli atomi in un cristallo. Con questi progressi ci mancano ancora software o metodi avanzati di analisi dei dati che so essere una grande barriera per molti scienziati. Qui presentiamo un'applicazione MATLAB auto-sviluppata e gratuita che si chiama EasySTEM che ci consente di eseguire una metrologia completa delle immagini macchiate a risoluzione atomica.
È un'interfaccia utente grafica software che può essere utilizzata con semplici clic del mouse e non è necessario scrivere codici avanzati dedicati. Qui in questo tutorial, presentiamo prima suggerimenti per la denotazione post-acquisizione e la correzione della deriva e poi mostriamo come quantificare accuratamente le posizioni delle colonne atomiche, la quantificazione della deformazione del reticolo e la distorsione nel cristallo, nonché i difetti e le interfacce. Mostriamo quindi come separare le colonne atomiche sovrapposte che è difficile in molte immagini STEM, e anche come separare diversi tipi di atomi usando gli algoritmi di miscelazione dell'unità 7 che abbiamo sviluppato e incluso nel software.
Ecco il diagramma di flusso che mostra la procedura generale della quantificazione della posizione atomica. Il protocollo inizia con alcuni suggerimenti per acquisire buoni dati di immagine. Per prima cosa garantire un'alta qualità del campione TEM.
Prova a utilizzare campioni TEM macchiati, puliti e non danneggiati per l'imaging. Evitare di contaminare accidentalmente il campione toccando durante la manipolazione e il caricamento del campione. In secondo luogo, pulire il campione prima dell'inserimento.
Pulire il campione utilizzando un detergente al plasma, cuocendo il vuoto o applicando la doccia a trave. Evitare aree danneggiate o contaminate in cui l'imaging. In terzo luogo, allineare il microscopio e sintonizzare i correttori di aberrazione per ridurre al minimo i coefficienti di aberrazione il più possibile.
Task la risoluzione acquisendo alcune immagini STEM su un campione standard per confermare che la risoluzione spaziale è sufficiente. Quattro, durante l'imaging, inclinano il campione fino a quando l'asse ottico non è allineato con l'asse di zona specifico del cristallo. Quinto, ottimizzare la dose di elettroni riducendo al minimo i danni al fascio di elettroni e limitare la deriva del campione durante l'imaging.
L'obiettivo qui è quello di avere un rapporto segnale/rumore più elevato senza causare danni al fascio o creare artefatti di imaging. Infine, acquisire immagini STEM con diverse direzioni di scansione. Normalmente prima acquisire un'immagine di scansione, quindi prendere la seconda dalla stessa regione immediatamente dopo aver ruotato la direzione di scansione di 90 gradi.
Le immagini devono essere scattate utilizzando la stessa condizione di imaging, ad eccezione delle direzioni di scansione. Lo scopo di questo passaggio è quello di alimentare le immagini ruotate all'algoritmo di correzione della deriva. Eseguire quindi la correzione della deriva con l'algoritmo di correzione non lineare alimentando due o più immagini con direzioni di scansione diverse nell'algoritmo di correzione.
L'algoritmo emetterà le immagini STEM corrette dalla deriva. Il codice MATLAB open source e la descrizione dettagliata del processo sono disponibili nel documento originale, scritto da Colin Ophus. Qui presentiamo un'app MATLAB interattiva gratuita, chiamata Easy-STEM, con un'interfaccia utente grafica per aiutare con l'analisi.
L'interfaccia è mostrata nella figura con tutti i passaggi etichettati sui pulsanti corrispondenti. Prima dell'analisi, caricare prima l'immagine STEM corretta dalla deriva facendo clic sul pulsante carica file immagine nell'angolo in alto a sinistra. Quindi, inserire manualmente il valore di calibrazione nell'unità di picometro per pixel.
Il passo successivo consiste nell'applicare varie tecniche di denoising delle immagini. Le funzioni correlate si trovano nell'angolo in basso a sinistra dell'interfaccia. La prima tecnica è il filtraggio gaussiano.
C'è un dispositivo di scorrimento per selezionare il numero di intensità dei pixel nelle vicinanze in media. Spostare il dispositivo di scorrimento e il filtro gaussiano verrà applicato sull'immagine. Il secondo è il filtro di Fourier.
Trovare una scheda denominata FFT in basso a sinistra. C'è un dispositivo di scorrimento per limitare la frequenza spaziale per ridurre il rumore ad alta frequenza. Spostare il dispositivo di scorrimento e il filtro Di fourier verrà applicato all'immagine.
Il terzo è la deconvoluzione di Richardson e Lucy. Trova una scheda chiamata deconvoluzione nell'angolo in basso a sinistra, dove ci sono due caselle di input per le iterazioni della deconvoluzione cieca e della devoluzione di Richardson-Lucy, rispettivamente. modificare il valore e applicare l'algoritmo di deconvoluzione facendo clic sul pulsante.
Passo due:ricerca e raffinazione della posizione dell'atomo. Le funzioni correlate si trovano sul pannello laterale destro. Per prima cosa, trova le posizioni iniziali dell'atomo.
Definire la distanza minima in pixel modificando il valore nella casella di input che definisce la distanza tra i due picchi più vicini. Quindi fai clic sul pulsante trova posizione iniziale, nell'app Easy-STEM Nota, quasi inevitabilmente, che ci sono posizioni extra o posizioni mancanti utilizzando questo semplice algoritmo. Quindi viene creata una modalità di correzione manuale nell'app Easy-STEM per correggere le posizioni iniziali dell'atomo.
Consente di utilizzare l'input del cursore del mouse per aggiungere o rimuovere le posizioni iniziali Indice successivo le posizioni iniziali dell'atomo con un sistema basato su vettori di celle unitarie. Innanzitutto, definisci un punto di origine nell'immagine. Nell'app Easy-STEM, fai clic sul pulsante trova origine dopo aver fatto clic sul pulsante, trascina il puntatore in una delle posizioni iniziali dell'atomo per definirlo come origine.
In secondo luogo, definire la cella unitaria 2D i vettori u e v e le frazioni di cella unitaria. Si noti che la frazione del reticolo, u e v, determina il valore della frazione del reticolo lungo il vettore della cella unitaria. Ad esempio, nella cella unitaria perovskite ABO3, la cella unitaria può essere divisa equamente in due metà lungo le due direzioni vettoriali delle celle unitarie perpendicolari.
Di conseguenza, ci sono due frazioni lungo ogni unità di direzione vettoriale cellulare. Quindi i valori delle frazioni di cella unitaria sono 2 e 2, rispettivamente per le direzioni u e v. Fare clic sul pulsante trova u, v e trascinare il puntatore alla fine delle celle dell'unità.
Definite il valore della frazione del reticolo modificando il valore nelle caselle di input frac u e lat frac v del reticolo. Quindi fare clic sul pulsante calcola reticolo per indicizzare tutti gli atomi dopo aver ottenuto le posizioni iniziali dell'atomo e indicizzato gli atomi nell'immagine. È necessario eseguire un raccordo gaussiano 2D attorno a ogni colonna atomica per ottenere la precisione del livello di sub-pixel nell'analisi.
Clicca sulle posizioni raffinate nell'app EasySTEM per perfezionare le posizioni degli atomi con il raccordo Gaussiano 2D. Il centro dei picchi montati verrà tracciato dopo il raccordo. Ecco un passaggio facoltativo:perfezionare le posizioni atomiche utilizzando l'algoritmo MPFit.
Quando le intensità delle colonne atomiche adiacenti si sovrappongono tra loro, fate clic sul pulsante Sovrapposizioni MPFit in EasySTEM per perfezionare la posizione atomica con l'algoritmo di raccordo multi-picco gaussiano 2D. Infine, salva i risultati facendo clic sul pulsante spot salva posizione atomo. L'app richiederà all'utente il percorso di salvataggio e il nome del file.
Tutti i risultati salvati vengono inclusi nella variabile denominata atom_pos, nel workspace MATLAB. All'interno atom_pos c'è un campo chiamato posRefineM. Le posizioni raffinate sono elencate nella colonna tre e quattro e l'indicizzazione è elencata nella colonna otto e nove.
La figura tre mostra i risultati di esempio del tracciamento della posizione dell'atomo. Un'immagine grezza dello stelo ADF di una cella unitaria della perovskite APO3 è mostrata nella figura 3A e il suo profilo di intensità è tracciato in 3D, nella figura 3B. La figura 3C mostra i risultati dopo che il filtraggio gaussiano è stato applicato all'immagine STEM nella figura 3A e il profilo di intensità viene tracciato nella figura 3D.
Le posizioni iniziali dell'atomo sono indicate dai cerchi gialli nella figura 3E. Le posizioni atomiche sono indicizzate in base ai vettori delle celle unitarie sono mostrate nella figura 3F. Nella figura 3G e 3H, le posizioni raffinate gaussiane 2D sono indicate come cerchi rossi.
Infine, il vantaggio di applicare l'algoritmo MPFit sulle intensità sovrapposte è mostrato nella figura 3I. Terzo passaggio: estrazione di informazioni fisiche. Per dimostrare l'estrazione delle informazioni fisiche, l'immagine STEM dell'app del cristallo di rutenato di calcio-3 rutenio-2 ossido-7 calcio è mostrata nelle figure 4A e 4B.
Seguendo il primo e il secondo passo, le posizioni atomiche raffinate sono determinate e mostrate nella figura 4C. Inoltre, utilizzando il sistema di indicizzazione, ogni tipo di atomo può essere identificato e utilizzato per ulteriori elaborazioni. Ad esempio, gli atomi di calcio nella parte superiore centrale e inferiore dello strato di perovskite possono essere facilmente identificati e la loro posizione è presentata con cerchi pieni di colori diversi come mostrato nella figura 4D.
Ecco la dimostrazione su come misurare lo spostamento atomico in base all'indice delle celle unitarie. I dati delle immagini STEM del cristallo di rutenato di calcio vengono utilizzati qui, come esempio. Lo spostamento polare in questo cristallo può essere visualizzato nelle immagini STEM ADF analizzando lo spostamento degli atomi di calcio al centro del doppio strato di perovskite.
Definire innanzitutto un centro cella unitario. Qui, la posizione di riferimento per misurare lo spostamento centrale del calcio è definita come la posizione media degli atomi di calcio superiore e inferiore. Si prega di notare che la frazione reticolare numero 4 il cristallo di rutenato di calcio in questa immagine è 10 in direzione verticale e due in direzione orizzontale, come mostrato qui.
Utilizzando il suddetto sistema di indicizzazione, tutti gli atomi in ogni unità di cellule sono indicizzati. I due tipi di atomi di calcio nel primo strato sono etichettati con 0 e 0,4. E quelli nel secondo strato sono etichettati con 0,5 e 0,9.
In secondo luogo, trovare la posizione dell'atomo spostato. L'atomo di conteggio spostato qui è etichettato con 0,2 e 0,7 Terzo, trova iterativamente le posizioni dei centri cellulari dell'unità di riferimento e degli atomi spostati per tutte le celle unitarie complete nell'immagine. Infine, calcola il vettore di spostamento, in base alle posizioni misurate.
Il relativo codice MATLAB che include iterativamente, trovare le posizioni di alcuni atomi e misurare lo spostamento è attaccato nei materiali supplementari. Quindi, quantificare la tensione del reticolo. Nell'app EasySTEM, fai clic sulla deformazione di calcolo in base al pulsante posizioni atomiche sotto la scheda quantifica in alto a sinistra dell'interfaccia.
Il processo di calcolo dettagliato prevede più passaggi ed è elaborato nello script manuale. Esistono diversi metodi comuni per la visualizzazione dei dati, tra cui mappe di linea, mappe vettoriali e mappe di colore, per la visualizzazione della distanza atomica, dello spostamento atomico, dello sforzo e così via. L'implementazione dettagliata è inclusa nel testo manoscritto ed ecco alcuni risultati rappresentativi dell'esempio precedente sul cristallo di rutenato di calcio.
La figura 5A è un esempio dell'implementazione delle mappe vettoriali che mostrano lo spostamento polare. Le frecce sono colorate in base all'orientamento. Le pareti verticali di dominio di 90 gradi sono indicate con frecce blu e una parete orizzontale di dominio di 180 gradi è indicata con una freccia rossa.
La figura 5B è un esempio dell'implementazione di mappe a colori che mostrano le polarizzazioni. I colori indicano la grandezza nelle direzioni sinistra e destra. Ridurre i risultati della magnitudine in un colore sbiadito Figura 5C è un esempio di implementazione delle mappe colore che mostrano lo sforzo nella direzione orizzontale.
Il colore rosso e blu indicano rispettivamente il valore della tensione di trazione e della deformazione compressiva. Per dimostrare la precisione di misura, la figura 6A mostra la quantificazione statistica della distanza misurata tra i siti A di perovskite, presentata come istogramma. Il raccordo di distribuzione normale viene tracciato e sovrapposto come un rosso tratteggiato la linea che mostra la media di 300,5 picometri e la deviazione standard di 4,8 picometri.
La figura 6B mostra la quantificazione statistica della misura dell'angolo vettoriale delle celle unitarie perovskite, presentata come istogramma. Il raccordo di distribuzione normale viene tracciato e mostra la media di 90,0 gradi e una deviazione standard di 1,3 gradi. La figura 6C mostra la quantificazione statistica della misurazione dello spostamento polare nel cristallo di rutenato di calcio, presentata come istogramma.
Il raccordo di distribuzione normale viene tracciato e mostra la media di 25,6 picometri e una deviazione standard di 7,7 picometri. Dopo l'analisi, assicurati di ricontrollare con i tuoi dati grezzi per assicurarti che non ci siano artefatti generati dall'elaborazione dei dati. Credo che questa procedura, qui proposta, avrà una vasta gamma di applicazioni, vedendo l'elaborazione delle immagini in microscopia elettronica, e aiuterà i ricercatori a classificare e determinare le relazioni strutturali delle proprietà.
Questo lavoro presenta un flusso di lavoro per il tracciamento della posizione atomica nell'imaging di microscopia elettronica a trasmissione a risoluzione atomica. Questo flusso di lavoro viene eseguito utilizzando un'app Matlab open source (EASY-STEM).
Capitoli in questo video
0:00
Introduction
1:23
Acquiring High-Quality Annular Dark Field (ADF)/ Annular Bright Field (ABF) STEM Images
9:17
Physical Information Extraction
12:22
Representative Results
14:41
Conclusion
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