Picometer-Präzisions-Atompositionsverfolgung durch Elektronenmikroskopie

Die Aberrationskorrektur hat es uns ermöglicht, die Auflösung in fortgeschrittenen Elektronenmikroskopen auf das Subangström-Niveau zu drücken, und dies hat es uns ermöglicht, die einzelnen Atome in einem Kristall aufzulösen. Mit diesem Fortschritt fehlt es uns immer noch an Software oder fortschrittlichen Datenanalysemethoden, von denen ich weiß, dass sie für viele Wissenschaftler eine große Barriere darstellen. Hier stellen wir eine selbst entwickelte, kostenlose MATLAB-Anwendung namens EasySTEM vor, mit der wir eine vollständige Messtechnik von gefärbten Bildern mit atomarer Auflösung durchführen können.

Es ist eine grafische Benutzeroberfläche der Software, die durch einfache Mausklicks verwendet werden kann, und es ist nicht notwendig, dedizierte erweiterte Codes zu schreiben. In diesem Tutorial stellen wir zunächst Tipps zur Rauschverdichtung und Driftkorrektur nach der Erfassung vor und zeigen dann, wie die Atomsäulenpositionen, die Quantifizierung der Gitterdehnung und der Verzerrung im Kristall sowie die Defekte und Grenzflächen genau quantifiziert werden können. Wir zeigen dann, wie man überlappende Atomspalten trennt, was in vielen STEM-Bildern schwierig ist, und wie man verschiedene Arten von Atomen mit den Unit 7-Mischalgorithmen trennt, die wir entwickelt und in die Software aufgenommen haben.

Hier ist das Flussdiagramm, das den allgemeinen Ablauf der atomaren Positionsquantifizierung zeigt. Das Protokoll beginnt mit ein paar Tipps, um gute Bilddaten zu erfassen. Sorgen Sie zunächst für eine hohe TEM-Probenqualität.

Versuchen Sie, gefärbte, saubere und unbeschädigte TEM-Proben für die Bildgebung zu verwenden. Vermeiden Sie eine versehentliche Kontamination der Probe durch Berührung während der Probenhandhabung und -beladung. Zweitens, reinigen Sie die Probe vor dem Einsetzen.

Reinigen Sie die Probe mit Plasmareiniger, Backen des Staubsaugers oder Auftragen einer Strahldusche. Vermeiden Sie beschädigte oder kontaminierte Bereiche, in denen Bildgebung möglich ist. Drittens, richten Sie das Mikroskop aus und stimmen Sie die Aberrationskorrektoren ab, um die Aberrationskoeffizienten so weit wie möglich zu minimieren.

Stellen Sie die Auflösung durch, indem Sie einige STEM-Bilder auf einer Standardprobe erfassen, um zu bestätigen, dass die räumliche Auflösung ausreichend ist. Viertens neigen Sie die Probe während der Bildgebung, bis die optische Achse mit der spezifischen Zonenachse des Kristalls ausgerichtet ist. Fünftens, optimieren Sie die Elektronendosis, minimieren Sie elektronenstrahlschädigt und begrenzen Sie die Probendrift während der Bildgebung.

Das Ziel hier ist es, ein höheres Signal-Rausch-Verhältnis zu haben, ohne Strahlschäden zu verursachen oder Bildartefakte zu erzeugen. Erfassen Sie schließlich STEM-Bilder mit verschiedenen Scanrichtungen. Normalerweise erfassen Sie zuerst ein Scanbild und dann das zweite aus demselben Bereich unmittelbar nach dem Drehen der Scanrichtung um 90 Grad.

Die Bilder sollten mit der gleichen Bildgebungsbedingung aufgenommen werden, mit Ausnahme der Scananweisungen. Der Zweck dieses Schritts besteht darin, die gedrehten Bilder dem Driftkorrekturalgorithmus zuzuordnen. Führen Sie als Nächstes eine Driftkorrektur mit einem nichtlinearen Korrekturalgorithmus durch, indem Sie zwei oder mehr Bilder mit unterschiedlichen Scanrichtungen in den Korrekturalgorithmus einspeisen.

Der Algorithmus gibt die driftkorrigierten STEM-Bilder aus. Der Open-Source-MATLAB-Code und eine detaillierte Beschreibung des Prozesses finden Sie im Originalpapier von Colin Ophus. Hier stellen wir eine kostenlose interaktive MATLAB-App namens Easy-STEM mit einer grafischen Benutzeroberfläche vor, die bei der Analyse hilft.

Die Benutzeroberfläche ist in der Abbildung mit allen Schritten auf den entsprechenden Schaltflächen gekennzeichnet. Laden Sie vor der Analyse zunächst das driftkorrigierte STEM-Bild, indem Sie auf die Schaltfläche Bilddatei laden in der oberen linken Ecke klicken. Geben Sie dann den Kalibrierwert manuell in die Einheit des Pikometers pro Pixel ein.

Der nächste Schritt ist die Anwendung verschiedener Bildentrauschtechniken. Die zugehörigen Funktionen finden Sie in der unteren linken Ecke der Benutzeroberfläche. Die erste Technik ist die Gaußsche Filterung.

Es gibt einen Schieberegler, um die Anzahl der pixeligen Intensitäten in der Nähe auszuwählen, die dem Durchschnitt zugeleitet werden sollen. Bewegen Sie den Schieberegler und der Gauß-Filter wird auf das Bild angewendet. Die zweite ist die Fourier-Filterung.

Suchen Sie unten links eine Registerkarte namens FFT. Es gibt einen Schieberegler zum Einschränken der räumlichen Frequenz, um das hochfrequente Rauschen zu reduzieren. Bewegen Sie den Schieberegler und der Fourierfilter wird auf das Bild angewendet.

Die dritte ist die Richardson und Lucy Dekonvolution. Suchen Sie eine Registerkarte namens Dekonvolution in der unteren linken Ecke, wo sich zwei Eingabefelder für die Iterationen der blinden Dekonvolution bzw. der Richardson-Lucy-Dekonvolution befinden. Ändern Sie den Wert und wenden Sie den Dekonvolutionsalgorithmus an, indem Sie auf die Schaltfläche klicken.

Schritt zwei: Atompositionsbestimmung und -verfeinerung. Die zugehörigen Funktionen finden Sie auf der rechten Seite. Finden Sie zuerst die anfänglichen Atompositionen.

Definieren Sie den Mindestabstand in Pixeln, indem Sie den Wert im Eingabefeld ändern, der den Abstand zwischen den beiden nächsten Spitzen definiert. Klicken Sie dann in der Easy-STEM App auf die Schaltfläche Ausgangsposition suchen Bitte beachten Sie, dass es mit diesem einfachen Algorithmus fast zwangsläufig zusätzliche Positionen oder fehlende Positionen gibt. So wird in der Easy-STEM App ein manueller Korrekturmodus erstellt, um die anfänglichen Atompositionen zu korrigieren.

Es ermöglicht Ihnen, die Mauszeigereingabe zu verwenden, um Anfangspositionen hinzuzufügen oder zu entfernen Next indiziert die anfänglichen Atompositionen mit einem Auf Einheitszellenvektor basierenden System. Definieren Sie zunächst einen Ursprungspunkt im Bild. Klicken Sie in der Easy-STEM-App auf die Schaltfläche Ursprung suchen, nachdem Sie auf die Schaltfläche geklickt haben, ziehen Sie den Mauszeiger auf eine der anfänglichen Atompositionen, um ihn als Ursprung zu definieren.

Zweitens, definieren Sie die 2D-Einheitszellen-Vektoren you und v sowie die Einheitszellenfraktionen. Bitte beachten Sie, dass die Gitterfraktion, sie und v, den Gitterbruchwert entlang des Einheitszellvektors bestimmt. Zum Beispiel kann in der ABO3-Perowskit-Einheitszelle die Einheitszelle gleichmäßig in zwei Hälften entlang der beiden senkrechten Einheitszellvektorrichtungen unterteilt werden.

Folglich gibt es zwei Brüche entlang jeder Einheitszellenvektorrichtung. Die Werte für die Einheitszellfraktion sind also 2 und 2, für Sie bzw. v-Richtungen. Klicken Sie auf die Schaltfläche u, v suchen und ziehen Sie den Mauszeiger an das Ende der Einheitenzellen.

Definieren Sie den Gitterbruchwert, indem Sie den Wert in den Eingabefeldern lattice frac you und lat frac v ändern. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Gitter berechnen, um alle Atome zu indizieren, nachdem Sie die anfänglichen Atompositionen erhalten und die Atome im Bild indiziert haben. Eine 2D-Gauß-Anpassung um jede Atomsäule muss durchgeführt werden, um die Genauigkeit auf Subpixelebene in der Analyse zu erreichen.

Klicken Sie auf die verfeinerten Positionen in der EasySTEM-App, um die Atompositionen mit 2D-Gauß-Fitting zu verfeinern. Die Mitte der montierten Spitzen wird nach der Anpassung gezeichnet. Hier ist ein optionaler Schritt: Verfeinern Sie die atomaren Positionen mit dem MPFit-Algorithmus.

Wenn sich die Dichten benachbarter atomarer Spalten überlappen, klicken Sie im EasySTEM auf die Schaltfläche MPFit-Überlappungen, um die atomare Position mit dem 2D-Gaußschen Multi-Peak-Anpassungsalgorithmus zu verfeinern. Speichern Sie abschließend die Ergebnisse, indem Sie auf die Schaltfläche Atomposition spot speichern klicken. Die App fordert den Benutzer zur Eingabe des Speicherorts und des Dateinamens auf.

Alle gespeicherten Ergebnisse sind in der Variablen atom_pos im MATLAB-Arbeitsbereich enthalten. Innerhalb der Variablen atom_pos befindet sich ein Feld namens posRefineM. Die verfeinerten Positionen sind in den Spalten drei und vier und die Indexierung in den Spalten acht und neun aufgeführt.

Abbildung drei zeigt die Beispielergebnisse der Atompositionsverfolgung. Ein rohes ADF-Stammbild einer Einheitszelle des APO3-Perowskits ist in Abbildung 3A dargestellt, und ihr Intensitätsprofil ist in 3D dargestellt, in Abbildung 3B. Abbildung 3C zeigt die Ergebnisse, nachdem die Gaußsche Filterung auf das STEM-Bild in Abbildung 3A angewendet wurde und das Intensitätsprofil in Abbildung 3D dargestellt ist.

Die anfänglichen Atompositionen sind durch die gelben Kreise in Abbildung 3E gekennzeichnet. Die atomaren Positionen werden basierend auf den Einheitszellenvektoren indiziert, die in Abbildung 3F dargestellt sind. In den Abbildungen 3G und 3H sind die verfeinerten 2D-Gauß-Positionen als rote Kreise dargestellt.

Schließlich wird der Vorteil der Anwendung des MPFit-Algorithmus auf die überlappenden Intensitäten in Abbildung 3I dargestellt. Schritt drei:Physische Informationsextraktion. Um die physikalische Informationsextraktion zu demonstrieren, ist das App STEM-Bild des Calcium-3 Ruthenium-2-Oxid-7 Calciumruthenat-Kristalls in Abbildung 4A und 4B dargestellt.

Nach Schritt eins und Schritt zwei werden die verfeinerten Atompositionen bestimmt und in Abbildung 4C dargestellt. Darüber hinaus kann durch die Verwendung des Indexierungssystems jeder Atomtyp identifiziert und für die weitere Verarbeitung verwendet werden. Zum Beispiel können die Kalziumatome in der oberen Mitte und unterseite der Perowskitschicht leicht identifiziert werden und ihre Position wird mit Kreisen dargestellt, die mit verschiedenen Farben gefüllt sind, wie in Abbildung 4D gezeigt.

Hier ist die Demonstration, wie man die atomare Verschiebung basierend auf dem Einheitszellenindex misst. Als Beispiel werden hier die STEM-Bilddaten aus dem Calciumruthenat-Kristall verwendet. Die polare Verschiebung in diesem Kristall kann in ADF-STEM-Bildern visualisiert werden, indem die Verschiebung von Kalziumatomen in der Mitte der doppelten Perowskitschicht analysiert wird.

Definieren Sie zunächst ein Unit Cell Center. Hierbei wird die Referenzposition zur Messung der mittleren Calciumverschiebung als die durchschnittliche Position der oberen und unteren Calciumatome definiert. Bitte beachten Sie, dass die Gitterfraktion Nummer 4 des Calciumruthenatkristalls in diesem Bild 10 in vertikaler Richtung und zwei in horizontaler Richtung ist, wie hier gezeigt.

Durch die Verwendung des oben genannten Indexierungssystems werden alle Atome in jeder Einheitszelle indiziert. Die beiden Arten von Kalziumatomen in der ersten Schicht sind mit 0 und 0,4 markiert. Und die in der zweiten Schicht sind mit 0,5 und 0,9 beschriftet.

Zweitens, finden Sie die Position des verschobenen Atoms. Das verschobene Zählatom ist hier mit 0,2 und 0,7 markiert Drittens finden Sie iterativ die Positionen der Referenzeinheitszellenzentren und verschobenen Atome für alle vollständigen Einheitszellen im Bild. Berechnen Sie abschließend den Verschiebungsvektor basierend auf den gemessenen Positionen.

Der zugehörige MATLAB-Code, der iterativ das Finden der Positionen bestimmter Atome und das Messen der Verschiebung umfasst, ist in den ergänzenden Materialien angebracht. Als nächstes quantifizieren Sie die Gitterdehnung. Klicken Sie in der EasySTEM-App auf die Schaltfläche Dehnung basierend auf der Atomposition berechnen unter der Registerkarte Quantifizieren oben links in der Schnittstelle.

Der detaillierte Berechnungsprozess umfasst mehrere Schritte und wird im manuellen Skript ausgearbeitet. Es gibt mehrere gängige Methoden zur Datenvisualisierung, einschließlich Linienkarten, Vektorkarten und Farbkarten, zum Anzeigen von atomarer Entfernung, atomarer Verschiebung, Dehnung usw. Die detaillierte Umsetzung ist im Manuskripttext enthalten und hier sind einige repräsentative Ergebnisse aus dem vorherigen Beispiel zum Calciumruthenatkristall.

Abbildung 5A ist ein Beispiel für die Implementierung der Vektorkarten, die die polare Verschiebung zeigen. Die Pfeile werden basierend auf der Ausrichtung eingefärbt. Die vertikalen 90-Grad-Domänenwände sind mit blauen Pfeilen und eine horizontale 180-Grad-Domänenwand mit einem roten Pfeil gekennzeichnet.

Abbildung 5B ist ein Beispiel für die Implementierung von Farbkarten, die die Polarisationen zeigen. Die Farben geben die Größe in linker und rechter Richtung an. Reduzieren der Größe führt zu einer verblassten Farbe Abbildung 5C ist ein Beispiel für die Implementierung der Farbkarten, die die Dehnung in horizontaler Richtung zeigen.

Die rote und blaue Farbe zeigen den Wert der Zugdehnung bzw. der Druckdehnung an. Zur Demonstration der Messgenauigkeit zeigt Abbildung 6A die statistische Quantifizierung des gemessenen Abstands zwischen Perowskit-A-Stellen, dargestellt als Histogramm. Die Normalverteilungsanpassung wird gezeichnet und überlagert, als rot gestrichelte Linie, die den Mittelwert von 300,5 Pikometern und die Standardabweichung von 4,8 Pikometern zeigt.

Abbildung 6B zeigt die statistische Quantifizierung der Perowskit-Einheitszellenvektorwinkelmessung, dargestellt als Histogramm. Das Normalverteilungsfitting wird gezeichnet und zeigt den Mittelwert von 90,0 Grad und eine Standardabweichung von 1,3 Grad. Abbildung 6C zeigt die statistische Quantifizierung der polaren Verschiebungsmessung im Calciumruthenatkristall, dargestellt als Histogramm.

Das Normalverteilungsfitting wird gezeichnet und zeigt den Mittelwert von 25,6 Pikometern und eine Standardabweichung von 7,7 Pikometern. Stellen Sie nach der Analyse sicher, dass Sie Ihre Rohdaten überprüfen, um sicherzustellen, dass keine Artefakte durch die Datenverarbeitung generiert werden. Ich glaube, dass dieses hier vorgeschlagene Verfahren eine breite Palette von Anwendungen haben wird, indem es elektronenmikroskopische Bildverarbeitung sieht, und es wird den Forschern helfen, die strukturellen Eigenschaftsbeziehungen zu kategorisieren und zu bestimmen.