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July 3rd, 2021
DOI :
July 3rd, 2021
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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
필기록
수차 보정을 통해 고급 전자 현미경의 해상도를 하위 앙스트롬 수준으로 밀어 낼 수 있었고, 이를 통해 개별 원자를 수정으로 해결할 수 있었습니다. 이러한 진전을 통해 우리는 여전히 많은 과학자들에게 큰 장벽이라고 알고 있는 소프트웨어 나 고급 데이터 분석 방법이 부족합니다. 여기에서 우리는 우리가 원자 해상도 스테인드 이미지의 완전한 계측을 수행 할 수 있습니다 EasySTEM라는 자체 개발, 무료 MATLAB 응용 프로그램을 제시하고 있습니다.
간단한 마우스 클릭으로 사용할 수 있는 소프트웨어 그래픽 사용자 인터페이스이며 전용 고급 코드를 작성할 필요가 없습니다. 여기서이 튜토리얼에서는 먼저 인수 후 denoising 및 드리프트 보정에 대한 팁을 제시한 다음 원자 열 위치, 격자 변형의 정량화 및 크리스탈의 왜곡뿐만 아니라 결함 및 인터페이스를 정확하게 정량화하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 많은 STEM 이미지에서 까다로운 중첩된 원자 열을 분리하는 방법과 소프트웨어에 개발및 포함된 7 믹싱 알고리즘을 사용하여 다양한 종류의 원자를 분리하는 방법을 보여 주습니다.
다음은 원자 위치 정량화의 일반적인 절차를 보여주는 흐름 차트입니다. 프로토콜은 좋은 이미지 데이터를 수집하기 위한 몇 가지 팁으로 시작합니다. 먼저 높은 TEM 샘플 품질을 보장합니다.
이미징을 위해 염색되고 깨끗하며 손상되지 않은 TEM 샘플을 사용하십시오. 시료 처리 및 적재 중에 터치하여 실수로 샘플을 오염시키는 것을 피하십시오. 둘째, 삽입 하기 전에 샘플을 청소 합니다.
플라즈마 클리너를 사용하거나, 진공을 굽거나, 빔 샤워를 적용하여 샘플을 청소하십시오. 이미징이 손상되거나 오염된 부위를 피하십시오. 셋째, 현미경을 정렬하고 수차 교정기를 조정하여 수차 계수를 최대한 최소화합니다.
공간 해상도가 충분한지 확인하기 위해 표준 샘플에서 몇 가지 STEM 이미지를 획득하여 해상도를 작업합니다. 4, 이미징 하는 동안, 광학 축 결정의 특정 영역 축과 정렬 될 때까지 샘플을 기울. 다섯째, 전자 빔 손상을 최소화하고 이미징 중 시료 드리프트를 제한하면서 전자 용량을 최적화합니다.
여기서 목표는 빔 손상을 유발하거나 이미징 아티팩트를 만들지 않고 노이즈 비율에 더 높은 신호가 있는 것입니다. 마지막으로, 다른 스캔 방향을 가진 STEM 이미지를 획득합니다. 일반적으로 먼저 하나의 스캔 이미지를 획득한 다음 스캔 방향을 90도 회전한 직후 동일한 영역에서 두 번째 이미지를 가져 가십시오.
이미지는 스캔 방향을 제외하고 동일한 이미징 상태를 사용하여 촬영해야 합니다. 이 단계의 목적은 회전된 이미지를 드리프트 보정 알고리즘에 공급하는 것입니다. 다음으로 서로 다른 스캔 방향을 가진 두 개 이상의 이미지를 보정 알고리즘에 공급하여 비선형 보정 알고리즘으로 드리프트 보정을 수행합니다.
알고리즘은 드리프트 수정 된 STEM 이미지를 출력합니다. 오픈 소스 MATLAB 코드와 프로세스에 대한 자세한 설명은 콜린 Ophus가 저술한 원본 논문에서 찾을 수 있습니다. 여기에서는 분석을 돕기 위해 그래픽 사용자 인터페이스가 있는 Easy-STEM이라는 무료 대화형 MATLAB 앱을 소개합니다.
인터페이스는 해당 단추에 레이블이 표시된 모든 단계가 있는 그림에 표시됩니다. 분석 하기 전에 먼저 왼쪽 상단 모서리에 로드 이미지 파일 단추를 클릭 하 여 드리프트 수정 된 STEM 이미지를 로드 합니다. 그런 다음 픽셀당 피코커 단위로 교정 값을 수동으로 입력합니다.
다음 단계는 다양한 이미지 디노이징 기술을 적용하는 것입니다. 관련 함수는 인터페이스의 왼쪽 하단 모서리에서 찾을 수 있습니다. 첫 번째 기술은 가우시안 필터링입니다.
평균에 가까운 픽셀 강도의 수를 선택하는 슬라이더가있다. 슬라이더를 이동하고 가우시안 필터가 이미지에 적용됩니다. 두 번째는 포리에 필터링입니다.
왼쪽 하단에 FFT라는 탭을 찾습니다. 고주파 노이즈를 줄이기 위해 공간 주파수를 제한하기 위한 슬라이더가 있습니다. 슬라이더를 이동하고 푸리에 필터가 이미지에 적용됩니다.
세 번째는 리처드슨과 루시의 기착이다. 왼쪽 아래 모서리에 장식이라는 탭을 찾으면 블라인드 디온볼루션과 리처드슨-루시 의 반복을 위한 두 개의 입력 상자가 있습니다. 값을 변경하고 버튼을 클릭하여 deconvolution 알고리즘을 적용합니다.
2 단계 : 원자 위치 찾기 및 정제. 관련 기능은 오른쪽 패널에서 찾을 수 있습니다. 먼저 초기 원자 위치를 찾습니다.
가장 가까운 두 피크 사이의 거리를 정의하는 입력 상자의 값을 변경하여 픽셀의 최소 거리를 정의합니다. 그런 다음 찾기 초기 위치 버튼을 클릭, Easy-STEM 응용 프로그램에서 주의하시기 바랍니다, 거의 필연적으로, 이 간단한 알고리즘을 사용하여 여분의 위치 또는 누락 위치가 있습니다. 따라서 초기 원자 위치를 수정하기 위해 Easy-STEM 앱에서 수동 보정 모드가 만들어집니다.
마우스 커서 입력을 사용하여 단위 셀 벡터 기반 시스템을 사용하여 초기 위치를 다음 인덱스로 초기 위치를 추가하거나 제거할 수 있습니다. 먼저 이미지의 원점 정의를 정의합니다. Easy-STEM 앱에서 단추를 클릭한 후 찾기 원점 단추를 클릭하고 포인터를 초기 원자 위치 중 하나로 드래그하여 원점으로 정의합니다.
둘째, 2D 단위 셀을 정의하겠고 v 벡터및 단위 셀 분획을 정의한다. 격자 분획, 당신과 v는 단위 셀 벡터를 따라 격자 분수 값을 결정합니다. 예를 들어, ABO3 perovskite 단위 셀에서, 단위 셀은 두 개의 수직 단위 세포 벡터 방향을 따라 두 개의 반으로 동등하게 나눌 수 있다.
따라서 각 단위 셀 벡터 방향을 따라 두 개의 분획이 있습니다. 따라서 단위 셀 분획 값은 각각 2 및 2이며, 여러분 및 v 방향에 대해 각각 입니다. 찾기 u, v 단추를 클릭하고 포인터를 단위 셀의 끝으로 드래그합니다.
격자 의 프레임 frac 및 래트 frac v 입력 상자의 값을 변경하여 격자 분수 값을 정의합니다. 그런 다음 계산 격자 버튼을 클릭하여 초기 원자 위치를 얻고 이미지의 원자를 인덱싱한 후 모든 원자를 인덱싱합니다. 해석에서 서브 픽셀 수준의 정밀도를 달성하기 위해 각 원자 열 주위에 2D Gaussian 피팅을 수행해야 합니다.
EasySTEM 앱의 세련된 위치를 클릭하여 2D 가우시안 피팅으로 원자 위치를 개선합니다. 피팅 된 봉우리의 중심은 피팅 후 플롯됩니다. 다음은 MPFit 알고리즘을 사용하여 원자 위치를 구체화하는 선택적 단계입니다.
인접한 원자열의 강도가 서로 겹치는 경우 EasySTEM의 MPFit 겹치는 버튼을 클릭하여 2D 가우시안 멀티 피크 피팅 알고리즘으로 원자 위치를 구체화합니다. 마지막으로 저장 원자 위치 스팟 버튼을 클릭하여 결과를 저장합니다. 응용 프로그램은 저장 위치와 파일 이름에 대한 사용자를 묻는 메시지가 표시됩니다.
저장된 모든 결과는 MATLAB 작업 공간에 atom_pos라는 변수에 포함됩니다. 변수 atom_pos 내부에는 posRefineM이라는 필드가 있습니다. 세련된 위치는 열 3과 4에 나열되며 인덱싱은 열 8과 9에 나열됩니다.
그림 세 는 원자 위치 추적의 예제 결과를 보여줍니다. APO3 페로브스키트의 단위 셀의 원시 ADF 줄기 이미지가 도 3A로 표시되고 강도 프로파일은 그림 3B로 3D로 플롯된다. 도 3C는 가우시안 필터링이 도 3A의 STEM 이미지에 적용되고 강도 프로파일이 그림 3D로 플롯된 후의 결과를 나타낸다.
초기 원자 위치는 그림 3E의 노란색 원으로 표시됩니다. 원자 위치는 단위 세포 벡터에 기초하여 인덱싱되어 도 3F로 표시됩니다. 그림 3G 및 3H에서 2D 가우시안 정제 위치는 빨간색 원으로 표시됩니다.
마지막으로, 겹치는 강도에 MPFit 알고리즘을 적용하는 장점이 그림 3I에 선보이고 있다. 3단계: 물리적 정보 추출. 물리적 정보 추출을 입증하기 위해, 칼슘-3 루테늄-2 산화물-7 칼슘 루테네이트 결정의 앱 STEM 이미지가 도 4A 및 4B로 도시된다.
1단계와 2단계에 이어, 정제된 원자 위치가 결정되고 그림 4C로 표시됩니다. 또한 인덱싱 시스템을 사용하여 각 원자 유형을 식별하고 추가 처리를 위해 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 페로브스키트 층의 상부 센터 및 하반부의 칼슘 원자는 쉽게 식별할 수 있으며, 이들의 위치는 도 4D에 도시된 것과 같이 다른 색상으로 채워진 원으로 제시된다.
다음은 단위 세포 인덱스를 기반으로 원자 변위를 측정하는 방법에 대한 데모입니다. 칼슘 루테네이트 결정의 STEM 이미지 데이터는 예를 들어 여기에서 사용됩니다. 이 결정의 극지 변위는 이중 페로브스키층의 중앙에 있는 칼슘 원자의 변위를 분석하여 ADF STEM 심상에서 시각화될 수 있다.
먼저 단위 셀 센터를 정의합니다. 여기서, 중앙 칼슘 변위를 측정하기 위한 기준 위치는 상하칼슘 원자의 평균 위치로 정의된다. 이 이미지의 격자 분수 번호 4는 세로 방향으로 10개, 수평 방향은 2개입니다.
전술한 인덱싱 시스템을 사용하여 각 단위 셀의 모든 원자가 인덱싱됩니다. 첫 번째 층에 있는 칼슘 원자의 2개의 모형은 0 및 0.4로 표시됩니다. 그리고 두 번째 레이어의 사람들은 0.5 및 0.9로 레이블이 지정됩니다.
둘째, 변위 된 원자의 위치를 찾습니다. 여기서 변위 된 카운팅 원자는 0.2 및 0.7 세 번째로 표시되며, 이미지의 모든 전체 단위 셀에 대한 참조 단위 세포 센터 및 변위 원자의 위치를 반복적으로 찾습니다. 마지막으로 측정된 위치에 따라 변위 벡터를 계산합니다.
반복적으로 포함하는 관련 MATLAB 코드는 특정 원자의 위치를 찾고 변위를 측정하는 것이 보충 재료에 부착되어 있습니다. 다음으로 격자 변형을 정량화합니다. EasySTEM 앱에서 인터페이스 왼쪽 상단의 정량화 탭 아래의 원자 위치 버튼을 기반으로 계산 스트레인을 클릭합니다.
자세한 계산 프로세스에는 여러 단계가 포함되며 수동 스크립트에 정교합니다. 원자 거리, 원자 변위, 변형 등을 표시하기 위한 선 맵, 벡터 맵 및 색상 맵을 비롯한 데이터 시각화를 위한 몇 가지 일반적인 방법이 있습니다. 자세한 구현은 원고 텍스트에 포함되어 있으며 여기에 칼슘 루테네이트 결정에 대한 이전 예제의 몇 가지 대표적인 결과입니다.
도 5A는 극변위를 나타내는 벡터 맵의 구현의 예입니다. 화살표는 방향을 기반으로 색상이 지정됩니다. 수직 90도 도메인 벽은 파란색 화살표로 표시되고 수평 180도 도메인 월은 빨간색 화살표로 표시됩니다.
도 5B는 편광을 나타내는 색상 맵의 구현의 예입니다. 색상은 왼쪽 및 오른쪽 방향의 크기를 나타냅니다. 페이드 컬러 그림 5C의 크기 감소 는 수평 방향으로 변형을 나타내는 색상 맵을 구현하는 예입니다.
빨간색과 파란색은 인장 변형및 압축 균주의 값을 각각 나타냅니다. 측정 정밀도를 입증하기 위해 그림 6A는 히스토그램으로 제시된 페로브스키테 A-사이트 사이의 측정된 거리의 통계적 정량화를 나타낸다. 일반 분포 피팅은 300.5 picometer의 평균과 4.8 picometer의 표준 편차를 보여주는 빨간색 파선으로 플롯되고 오버레이됩니다.
도 6B는 히스토그램으로 제시된 페로브스키트 단위 세포 벡터 각도 측정의 통계적 정량화를 나타낸다. 일반 분포 피팅이 플롯되고 평균 90.0도, 표준 편차는 1.3도를 보여줍니다. 도 6C는 히스토그램으로 제시된 칼슘 루테네이트 결정에서 극지 변위 측정의 통계적 정량화를 나타낸다.
일반 분포 피팅이 플롯되고 25.6 picometer의 평균과 7.7 picometer의 표준 편차를 보여줍니다. 분석 후 원시 데이터를 다시 확인하여 데이터 처리에서 생성된 아티팩트가 없는지 확인합니다. 여기에서 제안된 이 절차는 전자 현미경 이미지 처리를 보고, 응용프로그램의 넓은 범위를 가질 것이라는 점을 믿습니다, 그리고 연구원이 구조적인 속성 관계를 분류하고 결정하는 것을 도울 것입니다.
이 작품은 원자 분해능 투과 전자 현미경 이미징에서 원자 위치 추적을 위한 워크플로우를 제공합니다. 이 워크플로우는 오픈 소스 Matlab 앱(EASY-STEM)을 사용하여 수행됩니다.
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