Suivi de position atomique picomètre-précision par microscopie électronique

La correction de l’aberration nous a permis de pousser la résolution dans les microscopes électroniques avancés jusqu’au niveau sub-angström, et cela nous a permis de résoudre les atomes individuels dans un cristal. Avec ces progrès, nous manquons encore de logiciels ou de méthodes avancées d’analyse de données qui, je le sais, constituent un obstacle majeur pour de nombreux scientifiques. Nous présentons ici une application MATLAB gratuite et auto-développée appelée EasySTEM qui nous permet d’effectuer une métrologie complète d’images colorées à résolution atomique.

Il s’agit d’une interface utilisateur graphique logicielle qui peut être utilisée par de simples clics de souris, et il n’est pas nécessaire d’écrire des codes avancés dédiés. Ici, dans ce tutoriel, nous présentons d’abord des conseils pour le débruitage post-acquisition et la correction de la dérive, puis nous montrons comment quantifier avec précision les positions de la colonne atomique, la quantification de la déformation du réseau et la distorsion dans le cristal, ainsi que les défauts et les interfaces. Nous montrons ensuite comment séparer les colonnes d’atomes qui se chevauchent, ce qui est délicat dans de nombreuses images STEM, et aussi comment séparer différents types d’atomes à l’aide des algorithmes de mélange de l’unité 7 que nous avons développés et inclus dans le logiciel.

Voici l’organigramme montrant la procédure générale de quantification de la position atomique. Le protocole commence par quelques conseils pour acquérir de bonnes données d’image. Assurez-vous d’abord une qualité d’échantillon TEM élevée.

Essayez d’utiliser des échantillons TEM colorés, propres et intacts pour l’imagerie. Évitez de contaminer accidentellement l’échantillon en le touchant pendant la manipulation et le chargement de l’échantillon. Ensuite, nettoyez l’échantillon avant l’insertion.

Nettoyez l’échantillon à l’aide d’un nettoyant à plasma, faites cuire l’aspirateur ou appliquez une douche à faisceau. Évitez les zones endommagées ou contaminées où l’imagerie. Troisièmement, alignez le microscope et réglez les correcteurs d’aberration pour minimiser autant que possible les coefficients d’aberration.

Tâchez la résolution en acquérant quelques images STEM sur un échantillon standard pour confirmer que la résolution spatiale est suffisante. Quatre, pendant l’imagerie, inclinez l’échantillon jusqu’à ce que l’axe optique soit aligné avec l’axe de zone spécifique du cristal. Cinquièmement, optimisez la dose d’électrons tout en minimisant les dommages causés par le faisceau d’électrons et limitez la dérive de l’échantillon pendant l’imagerie.

L’objectif ici est d’avoir un rapport signal/bruit plus élevé sans causer de dommages au faisceau ou créer d’artefacts d’imagerie. Enfin, acquérir des images STEM avec différentes directions de numérisation. Normalement, commencez par acquérir une image numérisée, puis prenez la seconde de la même région immédiatement après la rotation de la direction de numérisation de 90 degrés.

Les images doivent être prises en utilisant la même condition d’imagerie, à l’exception des directions de numérisation. Le but de cette étape est d’alimenter les images pivotées à l’algorithme de correction de dérive. Ensuite, effectuez une correction de dérive avec un algorithme de correction non linéaire en alimentant deux images ou plus avec des directions de balayage différentes dans l’algorithme de correction.

L’algorithme produira les images STEM corrigées de la dérive. Le code MATLAB open source et la description détaillée du processus peuvent être trouvés dans l’article original, rédigé par Colin Ophus. Nous présentons ici une application MATLAB interactive gratuite, nommée Easy-STEM, avec une interface utilisateur graphique pour faciliter l’analyse.

L’interface est représentée dans la figure avec toutes les étapes étiquetées sur les boutons correspondants. Avant l’analyse, chargez d’abord l’image STEM corrigée de la dérive en cliquant sur le bouton charger le fichier image dans le coin supérieur gauche. Ensuite, entrez manuellement la valeur d’étalonnage dans l’unité de picomètre par pixel.

L’étape suivante consiste à appliquer diverses techniques de débruitage d’image. Les fonctions associées se trouvent dans le coin inférieur gauche de l’interface. La première technique est le filtrage gaussien.

Il y a un curseur pour sélectionner le nombre d’intensités de pixels à proximité à la moyenne. Déplacez le curseur et le filtre gaussien sera appliqué sur l’image. Le second est le filtrage de Fourier.

Trouvez un onglet appelé FFT en bas à gauche. Il existe un curseur pour restreindre la fréquence spatiale afin de réduire le bruit à haute fréquence. Déplacez le curseur et le filtre de Fourier sera appliqué à l’image.

La troisième est la déconvolution de Richardson et Lucy. Trouvez un onglet appelé déconvolution dans le coin inférieur gauche, où il y a deux zones de saisie pour les itérations de déconvolution aveugle et de déconvolution Richardson-Lucy, respectivement. modifiez la valeur et appliquez l’algorithme de déconvolution en cliquant sur le bouton.

Deuxième étape: recherche et affinage de la position de l’atome. Les fonctions associées se trouvent sur le panneau latéral droit. Tout d’abord, trouvez les positions initiales des atomes.

Définissez la distance minimale en pixels en modifiant la valeur dans la zone de saisie qui définit la distance entre les deux pics les plus proches. Cliquez ensuite sur le bouton Trouver la position initiale, dans l’application Easy-STEM Veuillez noter, presque inévitablement, qu’il y a des positions supplémentaires ou des positions manquantes en utilisant cet algorithme simple. Un mode de correction manuelle est donc créé dans l’application Easy-STEM pour corriger les positions initiales des atomes.

Il vous permet d’utiliser l’entrée du curseur de la souris pour ajouter ou supprimer les positions initiales Index suivant les positions initiales de l’atome avec un système basé sur un vecteur de cellule unitaire. Tout d’abord, définissez un point d’origine dans l’image. Dans l’application Easy-STEM, cliquez sur le bouton Trouver l’origine après avoir cliqué sur le bouton, faites glisser le pointeur vers l’une des positions initiales de l’atome pour le définir comme origine.

Ensuite, définissez les vecteurs de cellule unitaire 2D vous et v et les fractions de cellule unitaire. Veuillez noter que la fraction de réseau, vous et v, détermine la valeur de fraction de réseau le long du vecteur de cellule unitaire. Par exemple, dans la cellule unitaire de pérovskite ABO3, la cellule unitaire peut être divisée également en deux moitiés le long des deux directions vectorielles de cellule unitaire perpendiculaires.

Par conséquent, il existe deux fractions le long de chaque direction de vecteur de cellule unitaire. Ainsi, les valeurs de fraction de cellule unitaire sont 2 et 2, pour les directions you et v, respectivement. Cliquez sur le bouton rechercher u, v et faites glisser le pointeur vers la fin des cellules unitaires.

Définissez la valeur de fraction de réseau en modifiant la valeur dans les zones d’entrée frac ur et lat frac v. Cliquez ensuite sur le bouton calculer le réseau pour indexer tous les atomes après avoir obtenu les positions initiales des atomes et indexé les atomes dans l’image. Un ajustement gaussien 2D autour de chaque colonne atomique doit être effectué pour atteindre la précision du niveau de sous-pixel dans l’analyse.

Cliquez sur les positions raffinées dans l’application EasySTEM pour affiner les positions des atomes avec un ajustement gaussien 2D. Le centre des pics ajustés sera tracé après le raccord. Voici une étape facultative : Affiner les positions atomiques à l’aide de l’algorithme MPFit.

Lorsque les intensités des colonnes atomiques adjacentes se chevauchent, cliquez sur le bouton SUPERPOSITIONS MPFit dans EasySTEM pour affiner la position atomique avec l’algorithme d’ajustement multi-pics gaussien 2D. Enfin, enregistrez les résultats en cliquant sur le bouton enregistrer la position de l’atome. L’application invite l’utilisateur à entrer l’emplacement d’enregistrement et le nom de fichier.

Tous les résultats enregistrés sont inclus dans la variable appelée atom_pos, dans l’espace de travail MATLAB. À l’intérieur de la variable atom_pos il y a un champ appelé posRefineM. Les positions raffinées sont énumérées dans les colonnes trois et quatre et l’indexation est répertoriée dans les colonnes huit et neuf.

La figure trois montre les exemples de résultats du suivi de la position de l’atome. Une image souche ADF brute d’une cellule unitaire de la pérovskite APO3 est représentée à la figure 3A et son profil d’intensité est tracé en 3D, à la figure 3B. La figure 3C montre les résultats après l’application du filtrage gaussien à l’image STEM de la figure 3A, et le profil d’intensité est tracé dans la figure 3D.

Les positions initiales des atomes sont indiquées par les cercles jaunes de la figure 3E. Les positions atomiques sont indexées en fonction des vecteurs de cellule unitaire sont représentées à la figure 3F. Dans les figures 3G et 3H, les positions affinées gaussiennes 2D sont indiquées par des cercles rouges.

Enfin, l’avantage d’appliquer l’algorithme MPFit sur les intensités qui se chevauchent est présenté à la figure 3I. Troisième étape: extraction d’informations physiques. Pour démontrer l’extraction d’informations physiques, l’image STEM de l’application du cristal de ruthène de calcium-3 ruthénium-2 oxyde-7 de ruthénate de calcium est illustrée aux figures 4A et 4B.

A l’issue de la première et de la deuxième étape, les positions des atomes raffinés sont déterminées et apparaissent sur la figure 4C. En outre, en utilisant le système d’indexation, chaque type d’atome peut être identifié et utilisé pour un traitement ultérieur. Par exemple, les atomes de calcium au centre supérieur et inférieur de la couche de pérovskite peuvent être facilement identifiés et leur position est présentée avec des cercles remplis de différentes couleurs comme le montre la figure 4D.

Voici la démonstration sur la façon de mesurer le déplacement atomique en fonction de l’indice de cellule unitaire. Les données d’image STEM du cristal ruthénate de calcium sont utilisées ici, à titre d’exemple. Le déplacement polaire dans ce cristal peut être visualisé dans les images ADF STEM en analysant le déplacement des atomes de calcium au centre de la double couche de pérovskite.

Définissez d’abord un centre de cellule unitaire. Ici, la position de référence pour mesurer le déplacement central du calcium est définie comme la position moyenne des atomes de calcium supérieurs et inférieurs. S’il vous plaît noter la fraction de réseau numéro 4 le cristal de ruthénate de calcium dans cette image est 10 dans la direction verticale et deux dans la direction horizontale, comme indiqué ici.

En utilisant le système d’indexation susmentionné, tous les atomes de chaque cellule unitaire sont indexés. Les deux types d’atomes de calcium de la première couche sont marqués de 0 et 0,4. Et ceux de la deuxième couche sont étiquetés avec 0,5 et 0,9.

Deuxièmement, trouvez la position de l’atome déplacé. L’atome de comptage déplacé ici est étiqueté avec 0,2 et 0,7 Troisièmement, trouver de manière itérative les positions des centres des cellules unitaires de référence et des atomes déplacés pour toutes les cellules unitaires complètes de l’image. Enfin, calculez le vecteur de déplacement, en fonction des positions mesurées.

Le code MATLAB associé qui inclut de manière itérative, la recherche des positions de certains atomes et la mesure du déplacement est attaché dans les matériaux supplémentaires. Ensuite, quantifiez la déformation du réseau. Dans l’application EasySTEM, cliquez sur le bouton calculer la déformation en fonction des positions atomiques sous l’onglet quantifier en haut à gauche de l’interface.

Le processus de calcul détaillé implique plusieurs étapes et est élaboré dans le script manuel. Il existe plusieurs méthodes courantes de visualisation des données, notamment les cartes linéaires, les cartes vectorielles et les palettes de couleurs, pour afficher la distance atomique, le déplacement atomique, la déformation, etc. La mise en œuvre détaillée est incluse dans le texte manuscrit et voici quelques résultats représentatifs de l’exemple précédent sur le cristal de ruthénate de calcium.

La figure 5A est un exemple de la mise en œuvre des cartes vectorielles montrant le déplacement polaire. Les flèches sont colorées en fonction de l’orientation. Les murs verticaux du domaine de 90 degrés sont indiqués par des flèches bleues et un mur horizontal de domaine de 180 degrés est indiqué par une flèche rouge.

La figure 5B est un exemple de la mise en œuvre de palettes colorimétriques montrant les polarisations. Les couleurs indiquent la magnitude dans les directions gauche et droite. Réduire les résultats de magnitude dans une couleur fanée Figure 5C est un exemple de mise en œuvre des cartes de couleurs montrant la déformation dans la direction horizontale.

La couleur rouge et bleue indique la valeur de la déformation de traction et de la déformation de compression, respectivement. Pour démontrer la précision de mesure, la figure 6A montre la quantification statistique de la distance mesurée entre les sites A de pérovskite, présentée sous forme d’histogramme. L’ajustement de distribution normal est tracé et superposé comme un pointillé rouge la ligne indiquant la moyenne de 300,5 picomètres et l’écart type de 4,8 picomètres.

La figure 6B montre la quantification statistique de la mesure de l’angle du vecteur de cellule unitaire de pérovskite, présentée sous forme d’histogramme. L’ajustement de distribution normale est tracé et montre la moyenne de 90,0 degrés et un écart type de 1,3 degré. La figure 6C montre la quantification statistique de la mesure du déplacement polaire dans le cristal de ruthénate de calcium, présentée sous forme d’histogramme.

L’ajustement de distribution normale est tracé et montre la moyenne de 25,6 picomètres et un écart type de 7,7 picomètres. Après l’analyse, veillez à vérifier avec vos données brutes pour vous assurer qu’aucun artefact n’est généré par le traitement des données. Je crois que cette procédure, proposée ici, aura un large éventail d’applications, en voyant le traitement d’image de microscopie électronique, et elle aidera les chercheurs à catégoriser et à déterminer les relations de propriété structurelle.