<<
>>

1.5 Об обработке изображений, полученных сканирующим туннельным микроскопом «УМКА - 02G»

Изображения, полученные методом зондовой микроскопии, как правило, содержат ряд артефактов, которые появляются при сканировании (неидеальное острие зонда, внешние вибрации и шумы и т.д.).

Правильная обработка и интерпретация полученных снимков является необходимым условием для анализа результатов. На сегодняшний день существует ряд программ [107], которые успешно справляются с коррекцией изображений, полученных CTM. Среди них SPIP (Scanning Probe Image Processor) [108], FemtoScan Online [109], WSxM (Windows Scanning x Microscopy) [110], Gwyddion [111], работа которых в первую очередь связана с устранением связанных с процессом сканирования дефектов на получаемых изображениях. Данные программы позволяют вычитать плоскость поверхности более высокого порядка, корректировать нелинейные эффекты, усреднять по строкам, восстанавливать поверхность с учётом формы зонда, фильтровать шумы и т.д. Кроме того, зачастую положение зонда по отношению к образцу не строго перпендикулярно, а имеется некий наклон. Вышеперечисленные программы имеют возможность устранить этот артефакт при редактировании. Делается это при помощи вычитания плоскости наклона или поворота плоскости изображения. Из-за того что в сканирующей зондовой микроскопии изображения строятся построчно, могут происходить искажения в виде ступенек. Для удаления такого вида артефакта используют вычитание среднего значения высоты. Важными аспектами являются нахождение калибровочных коэффициентов по осям и корректировка деформации сканов из- за гистерезиса, неортогональности и нелинейности пьезосканера. Ко всему прочему вышеназванные программы дают возможность фильтровать различного рода шумы: случайные выбросы, пики, высокочастотные шумы и т.д. Наиболее часто используется техника фильтрации шумов за счёт Фурье-преобразования, которая реализована во всех этих программах. Такое преобразование даёт возможность фильтрации шумов в любом диапазоне частот.

Для получения адекватных изображений, полученных CTM, вводятся различные компенсирующие модели, которые описывают определённое искажение, либо добавляются конструктивные изменения в само устройство

[112] .

Однако все эти методы, несмотря на то что помогают бороться с искажениями, вносят сами определённую погрешность в конечные результаты, и поэтому перед нами встаёт задача получения адекватных изображений с определённой повторяемостью - только так можно оценить как суммарные погрешности, так и случайную погрешность, получаемую прибором. В вышеназванной работе ставится вопрос о точности измерений сканирующего туннельного микроскопа. Авторы статьи утверждают, что измерения должны производиться сериями, это связано с тем, что на кончике зонда образуется конденсат (особенно если сканирование производится при наличии атмосферы), а также с тем, что зонд в процессе сканирования притупляется. На сканирующем туннельном микроскопе «УМКА - 02-Е» был проведён ряд измерений с интервалом 5 минут, который состоял из 100 сканов. Авторами сделан вывод, что модель компенсации термодрейфа в данном микроскопе работает хорошо, так как повторяемость результатов достаточно высока.

Несмотря на тот факт, что имеющееся программное обеспечение к настоящему времени обладает широким спектром возможностей, из описания программ не всегда можно извлекать понятную информацию о методике расчета морфологических характеристик, таких, как шероховатость, фрактальная размерность, оценки погрешности при расчете площадей и объемов наностуктур на поверхности подложки, выделение границ зерен, применение пороговых фильтров (например, медианного фильтра) и последующая статистическая обработка объектов (распознавание образов и многофакторный статистический анализ), расположенных на поверхности подложки и др. При этом достаточно условно выделяют четыре группы параметров, которые могут описать свойства поверхности: амплитудные, пространственные, функциональные, фрактальные

[113] . Оценка амплитудных параметров является самой простой и позволяет на понятийном уровне оценить рельеф поверхности, симметрию распределения

профиля поверхности относительно среднего значения и протяженность такого распределения.

Функциональные параметры дают возможность оценить степень сохранения гладкости поверхности и гладкости впадин. Пространственные параметры позволяют описать анизотропию поверхности и периодичность исследуемой структуры. Фрактальный анализ поверхности позволяет, с одной стороны, установить наличие самоподобных структур, с другой стороны, определить изменения физических свойств участков поверхности образца с фрактальной структурой и без нее [114-117].

Также, на наш взгляд, важным этапом обработки изображений является выбор градиентной цифровой палитры для 2Dи 3D изображений (данный метод фактически является одной из ступеней метода пороговой фильтрации [118]), что, в частности, позволяет наряду с методом водораздела [119] упростить задачу поиска объектов исследования и анализа (как отдельных объектов, так и в целом профиля) на поверхности образца.

Безусловно, приведенные выше примеры являются неисчерпывающими, и методики обработки изображений, на наш взгляд, должны отвечать конкретной задаче исследования. Однако определяющим фактором для использования той или иной методики являются поиск и «корректное устранение» артефактов.

<< | >>
Источник: Антонов Александр Сергеевич. МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ПЛЕНОК НА ДИЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ПОВЕРХНОСТЯХ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Тверь - 2017. 2017

Еще по теме 1.5 Об обработке изображений, полученных сканирующим туннельным микроскопом «УМКА - 02G»:

  1. Глава 2. Технологические основы современных сканирующих зондовых микроскопов. Обзор основных методик туннельной микроскопии. Нанотехнологический комплекс «YMKA-02G»
  2. О методике подготовки образцов для изучения фрактальной размерности и электрических свойств контакта зонд-образец с помощью сканирующего туннельного микроскопа
  3. Глава 3. Исследование морфологии рельефа, фрактальных свойств поверхности и электрических характеристик контакта зонд-образец для наноразмерных металлических пленок на диэлектрических подложках методом сканирующей туннельной микроскопии
  4. Оценка размерного и температурного интервала штатного функционирования сканирующего туннельного микроскопа для изучения отдельных участков поверхности
  5. Сканирующая зондовая микроскопия
  6. Глава 1. Современное состояние исследованийв области изучения морфологических характеристик наночастиц и электрических характеристик туннельного контакта зонд-образец методами атомной, зондовой и туннельной микроскопии
  7. Принципы работы сканирующих зондовых микроскопов. Метод постоянного тока и метод постоянной высоты
  8. 3.3 Сопоставление результатов по исследованию фрактальных свойств наноразмерных пленок золота, серебра: атомно-силовая и туннельная микроскопия
  9. Компьютерное моделирование процесса взаимодействия зонда силового туннельного микроскопа с образцом на примере системы медь (зонд) - золото (образец)
  10. О проведении компьютерного эксперимента по моделированию взаимодействия зонда сканирующего микроскопа с образцом и оценка размерного и температурного диапазона для штатного функционирования
  11. Реализация блочного построения алгоритмов обработки изображения
  12. 3.3. Оценка рациональных размеров апертуры обработки изображений
  13. Получение изображения
  14. Обработка изображения для задачи движения мобильного робота по направляющей
  15. B105. Трансформация в географические проекции, экспорт в ГИС и тематическая обработка изображений MODIS