Методи аналізу електронно-мікроскопічних зображень для автоматизації побудови гістограм розподілу наночастинок за розмірами

  • A. Dubovaya Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, м. Свободи 4, 61022, Харків, Україна https://orcid.org/0000-0002-6242-2909
  • S. Dukarov Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, м. Свободи 4, 61022, Харків, Україна http://orcid.org/0000-0002-3527-3661
  • S. Petrushenko Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, м. Свободи 4, 61022, Харків, Україна http://orcid.org/0000-0002-7727-9527
  • V. Sukhov Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, м. Свободи 4, 61022, Харків, Україна
Ключові слова: SEM, TEM, гістограма розподілу за розмірами

Анотація

У роботі описується автоматизована програмна система аналізу електронно-мікроскопічних зображень, яка дозволяє визначати характерний розмір, площу і довжину границі частинок, що спостерігаються на електронно-мікроскопічних зображеннях. Виділення частинок на рівні фону здійснюється на основі порогового критерію, який має невисоку обчислювальну складність, проте виявляється достатньо ефективним при застосуванні до зазвичай контрастних SEM та TEM зображень. Використання такого простого алгоритму забезпечує пропонованій програмній системі високу швидкість роботи і дозволяє виконувати кількісну обробку типового SEM зображення протягом не більше 10 секунд. Розроблене програмне забезпечення показало високу ефективність не лише для простих зображень одержуваних від зразків, утворених плавленням полікристалічних плівок товщина яких перевищує критичне значення, а й дозволило провести кількісну обробку SEM зображень зразків, сконденсованих за механізмом пара-рідина. Незважаючи на те, що для плівок, одержаних конденсацією речовини в переохолоджену або термодинамічно стабільну рідку фазу, властиві високі коефіцієнти заповнення підкладки плівкою, які ускладнюють виділення часток на рівні фону і їх відділення одна від одної, запропонований підхід дозволяє успішно вирішити завдання кількісної обробки таких зображень. Апробація нашої програмної системи проведена на прикладі бінарних плівок In-Pb змінного складу і плівок олова змінної товщини, які конденсовані на аморфні вуглецеві та молібденові підкладки. Отримано дані про розмірну залежність найбільш ймовірного радіусу частинок, які утворюються при плавленні плівок олова, напівширини гістограм розподілу частинок за розмірами і надлишкової енергії, яка стимулює термічне диспергування плівок. Застосування запропонованого програмного забезпечення для бінарних сплавів дозволило встановити вплив складу на процес термічного диспергування вакуумних конденсатів і показати, що послідовна вакуумна конденсація і подальше плавлення є зручним методом формування масивів однорідних частинок бінарних сплавів.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Посилання

D. Janke, F. Munnik, J. Julin, et al. Carbon, 159, 656-667. (2020).

A.P. Kryshtal, A.A. Minenkov, P.J. Ferreira. Applied Surface Science, 409, 343-349. (2017).

M. Wu, Q. Zhang, B. Zhao, et al. J Therm Anal Calorim, 135, 2995–3003. (2019). https://doi.org/10.1007/s10973-018-7523-1

G. Kellermann, A. Gorgeski, A.F. Craievich, L.A. Montoro. Journal of Applied Crystallography, 48 (2), 520-527. (2015).

S.V. Dukarov, S.I. Petrushenko, V.N. Sukhov. Materials Research Express, 6 (1), 016403. (2018).

S.V. Dukarov, S.I. Petrushenko, V.N. Sukhov. Vacuum, 122, 208-214. (2015).

H.F. Degenhardt, G. Kellermann, A.F. Craievich. Journal of Applied Crystallography, 50 (6), 1590-1600. (2017).

D.A. Basha, N. Ravishankar, K. Chattopadhyay. Journal of Materials Science, 52 (9), 5194-5207. (2017).

S. Bogatyrenko, A. Kryshtal, A. Minenkov, A. Kruk. Scripta Materialia, 170, 57-61. (2019).

S.I. Bogatyrenko. Technical Physics, 59 (9), 1374-1377. (2014).

A.P. Kryshtal, S.I. Bogatyrenko, R.V. Sukhov, A.A. Minenkov. Applied Physics A, 116 (4), 1891-1896. (2014).

K. Sytwu, M. Vadai, J.A. Advances in Physics: X, 4 (1), 1619480. (2019).

O. Lupan, V. Postica, T. Pauporté, et. al. Sensors and Actuators A: Physical, 296, 400–408. (2019).

Y. Wu, Y. Yi, Z. Sun, et al. Chemical Engineering Journal, 390, 124515. (2020).

T. Chen, J. Yu, C. Ma, et. al. Chemosphere, 248, 125964. (2020).

H.A. Sturges. Journal of the american statistical association, 21 (153), 65-66. (1926).

J. Canny. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, (6), 679-698. (1986).

S. V. Dukarov, S. I. Petrushenko, V. M. Sukhov, I. G. Churilov Metallofiz. Noveishie Tekhnol., 41 (4), 445-459. (2019).

S.V. Dukarov, S.I. Petrushenko, I. Churilov, A. Lyalka, Z. Bloshenko, V. Sukhov. Microstructure and Properties of Micro-and Nanoscale Materials, Films, and Coatings (NAP 2019) (Springer, Singapore, 2020) pp. 379-388.

S.I. Petrushenko, S.V. Dukarov, V.N. Sukhov, I.G. Churilov. Journal of Nano-& Electronic Physics, 7 (2), 02033. (2015).

Опубліковано
2020-12-30
Як цитувати
Dubovaya, A., Dukarov, S., Petrushenko, S., & Sukhov, V. (2020). Методи аналізу електронно-мікроскопічних зображень для автоматизації побудови гістограм розподілу наночастинок за розмірами. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія «Фізика», (33), 50-54. https://doi.org/10.26565/2222-5617-2020-33-02