Подход машинного зрения к рабочим процессам просвечивающей электронной микроскопии, анализу результатов и управлению данными

Эта технология была разработана для того, чтобы сделать высокоэффективные исследования ТЕА доступными для пользователей с любым уровнем подготовки. Кроме того, научные достижения требуют совместных усилий нескольких исследователей, поэтому эффективная платформа для обмена и анализа больших, сложных наборов данных имеет важное значение для успешных исследований Operando и исследования in situ превращают ПЭМ в нанолабораторию в реальном времени, позволяя исследователям исследовать динамические наноразмерные процессы, которые контролируют свойства роста материалов. Одной из самых больших проблем для исследований ПЭМ in situ является изоляция эффектов облучения пучка от внутреннего поведения образца.

Точное измерение и отслеживание дозы электронов имеет важное значение, но без программного обеспечения для управления дозой можно измерять только мощность дозы электронов, а не общую или критическую дозу Сложные рабочие процессы ПЭМ генерируют большие наборы данных, которые необходимо вручную выровнять и индексировать в соответствии с соответствующими изображениями. В этом трудоемком процессе ключевая информация, такая как корректировка условий визуализации или среды образцов, может быть потеряна, что затрудняет анализ и воспроизводимость. Мы разработали рабочий процесс машинного зрения для сбора и индексации изображений и метаданных, полученных во время эксперимента, в обогащенную данными временную шкалу с возможностью поиска.

Алгоритмы вычислений и анализа изображений могут вычислять переменные между изображениями, применять поправки и выявлять скрытые тенденции. Вычисляя, синхронизируя и индексируя новые метаданные в каждом изображении, мультимодальный анализ внезапно становится новой возможностью. Например, точная информация о накопленной дозе и мощности дозы на изображениях цеолита позволяет количественно оценить повреждение образца на тысячах изображений.

Мы будем и впредь расширять возможности ТЕА in-situ, делая результаты доступными и интерпретируемыми и улучшая воспроизводимость экспериментов. Это программное обеспечение представляет собой платформу для разработки модулей, управляемых рабочими процессами, которые нацелены на конкретные, исторически сложные приложения, чтобы упростить эксперименты по ТЕА на месте и сделать их более информативными.