Name: Picometer-Precision Rastreamento de posição atômica através de microscopia eletrônica (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-07-03T14:00:00.000+00:00
Duration: 15 min 4 s
Description: Explore o rastreamento de posições atômicas com precisão picométrica usando o aplicativo Easy-STEM em MATLAB. Este método computacional permite quantificar colunas atômicas, tensões de rede e defeitos em imagens de microscopia eletrônica sem necessidade de programação avançada.

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O trabalho de L.M. e N.A. apoiado pelo Penn State Center for Nanoscale Sciences, um MRSEC da NSF sob o número de subvenção DMR-2011839 (2020 - 2026). D.M. foi apoiado pelo Programa de Pesquisa e Desenvolvimento Direcionado ao Laboratório (LDRD) da ORNL, que é gerenciado pela UT-Battelle, LLC, para o Departamento de Energia dos EUA (DOE). A.C. e N.A. reconhecem o programa FA9550-18-0277 da Força Aérea, bem como o programa GAME MURI, 10059059-PENN para apoio.

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<li>Stone, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Atomic+scale+imaging+of+competing+polar+states+in+a+Ruddlesden-Popper+layered+oxide%5BTitle%5D)+AND+%22Natature+Communications%22%5BJournal%5D)">Atomic scale imaging of competing polar states in a Ruddlesden-Popper layered oxide.</a> Natature Communications. 7, 1-9 (2016).</li>
<li>Mukherjee, D., Miao, L., Stone, G., Alem, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((mpfit%3A+a+robust+method+for+fitting+atomic+resolution+images+with+multiple+Gaussian+peaks%5BTitle%5D)+AND+%22Advanced+Structural+and+Chemical+Imaging%22%5BJournal%5D)">mpfit: a robust method for fitting atomic resolution images with multiple Gaussian peaks.</a> Advanced Structural and Chemical Imaging. , (2020).</li>
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<li>Nord, M., Vullum, P. E., MacLaren, I., Tybell, T., Holmestad, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Atomap%3A+a+new+software+tool+for+the+automated+analysis+of+atomic+resolution+images+using+two-dimensional+Gaussian+fitting%5BTitle%5D)+AND+%22Advanced+Structral+and+Chemical+Imaging%22%5BJournal%5D)">Atomap: a new software tool for the automated analysis of atomic resolution images using two-dimensional Gaussian fitting.</a> Advanced Structral and Chemical Imaging. 3, 9(2017).</li>
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</ol>

Os autores não têm nada a revelar.

Ao trabalhar no processamento pós-aquisição, alguns cuidados também precisam ser tomados. Para começar, durante a correção de deriva da imagem, o algoritmo assume que a imagem 0° tem a direção horizontal de digitalização rápida, então verifique novamente a direção antes do cálculo. Se a direção de digitalização não estiver corretamente definida, o algoritmo de correção de deriva falhará e poderá até introduzir artefatos na saída17. Em seguida, durante a denoização da imagem, certos métodos podem introduzir um artefato; por exemplo, a filtragem Fourier pode criar contraste de coluna atômica nos locais de vacância ou remover recursos finos nas imagens, se a resolução espacial não for limitada corretamente. Como resultado, é de vital importância verificar se as imagens denoizadas se assemelham muito às imagens de entrada bruta originais.
Em seguida, ao determinar as posições atômicas iniciais com base no máximo/mínimo local, tente ajustar a distância mínima de restrição entre os picos para evitar criar posições redundantes entre colunas atômicas. Estas posições redundantes são artefatos gerados devido ao algoritmo reconhecer erroneamente o maxima/minima local na imagem como colunas atômicas. Além disso, pode-se ajustar o valor limiar para encontrar a maioria das posições se houver grandes diferenças de contraste entre várias espécies atômicas na imagem (por exemplo, em imagens ADF-STEM de WS2). Depois de obter a maioria das posições atômicas iniciais na imagem, tente adicionar manualmente as faltas ou remover as extras com o melhor esforço. Além disso, o método de indexação dos átomos é o mais eficaz quando não há grandes interrupções nas periodicidades dentro da imagem. Quando há interrupções, como limites de grãos ou limites de fase apresentados na imagem, a indexação pode falhar. A solução para este problema é definir as áreas de interesse na imagem (clicando no botão Definir Área de Interesse no aplicativo EASY-STEM) e, em seguida, indexar e refinar as posições dentro de cada área separadamente. Depois, pode-se facilmente combinar conjuntos de dados de diferentes áreas na mesma imagem em um conjunto de dados e trabalhar na análise.
Finalmente, depois de aplicar os encaixes de pico 2D-Gaussian, espalhe os pontos de posições refinados na imagem de entrada para verificar os resultados de montagem para ver se as posições refinadas se desviam das colunas atômicas. A precisão fornecida pelo único algoritmo de montagem gaussiano é suficiente na maioria dos experimentos STEM; no entanto, se a posição se desviar devido à intensidade de um átomo vizinho, use o algoritmo de montagem multi-pico (mpfit) em vez de isolar a intensidade das colunas atômicas adjacentes21. Caso contrário, se a posição se desviar devido ao problema de qualidade da imagem ou à baixa intensidade das colunas atômicas específicas, é sugerido descartar a posição instalada naquele local.
Existem vários algoritmos existentes e especializados para a medição da posição atômica, por exemplo, o software de catador de octaedra de oxigênio22, atomap python pacote23e pacote StatSTEM Matlab24. No entanto, esses algoritmos têm algumas limitações em certos aspectos. Por exemplo, o catador de octahedra de oxigênio requer a entrada de imagens STEM para conter apenas colunas atômicas claramente resolvidas e, portanto, não conseguiu abordar o problema nas imagens com colunas atômicas sobrepostas intensidades21. Por outro lado, embora a Atomap possa calcular as posições das colunas atômicas "semelhantes a halteres", o processo não é muito simples. Além disso, o StatSTEM é um ótimo algoritmo para quantificar as intensidades sobrepostas, mas seu processo de montagem baseado em modelo iterativo é computacionalmente caro21. Em contraste, nossa abordagem, introduzida neste trabalho juntamente com o aplicativo Matlab EASY-STEM, que é integrado com o algoritmo mpfit avançado, pode resolver o problema da intensidade sobreposta e é menos computacionalmente caro que o StatSTEM, ao mesmo tempo em que oferece precisão de medição competitiva. Além disso, a análise da Atomap e dos pacotes de software de captador de oxigênio octahedra são projetados e especializados para analisar os dados dos cristais perovskite ABO3, enquanto o sistema de indexação mostrado neste trabalho é muito mais flexível sobre diferentes sistemas de materiais. Com o método neste trabalho, os usuários podem projetar e personalizar totalmente a análise de dados para seus sistemas materiais exclusivos com base nos resultados de saída que contêm tanto posições atômicas refinadas quanto a indexação vetorial da célula unitária.
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62164/62164fig06.jpg"> Figura 6: Quantificação estatística do achado da posição atômica. (a) A distribuição do perovskite A-local à distância do local A apresentada em um histograma. O encaixe de distribuição normal é plotado e sobreposto como a linha tracejada vermelha mostrando a média de 300,5 pm e o desvio padrão de 16:8 pm. (b) A quantificação estatística da medição do ângulo vetorial da unidade perovskite é apresentada como um histograma. O encaixe de distribuição normal é plotado e sobreposto como a linha vermelha tracejada mostrando a média de 90,0° e o desvio padrão de 1,3°. (c) A quantificação estatística da medição do deslocamento polar em Ca3Ru2O7 (CRO) é apresentada como histograma. O encaixe de distribuição normal é plotado e sobreposto como a linha vermelha tracejada mostrando a média das 25:6 pm e o desvio padrão das 19:7 pm. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62164/62164fig06large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
O método aqui introduzido fornece precisão em nível de picometro e simplicidade para implementação. Para demonstrar a precisão da medição, a quantificação estatística do achado da posição atômica é apresentada na Figura 6. As medidas da distribuição de distânciaperovskite perovskite A-local e distribuição de ângulo vetorial de células unitárias são traçadas usando histograma na Figura 6a e Figura 6b, respectivamente. Ao encaixar a curva de distribuição normal às distribuições, a distribuição de distância do local A mostra uma média de 300,5 pm e desvio padrão de 4,8 pm e distribuição do ângulo vetorial da célula unitária mostra uma média de 90,0° e desvio padrão de 1,3°. A quantificação estatística indica que o método aqui proposto permite a precisão no nível do picometro e pode aliviar muito a distorção devido à deriva durante a imagem. Este resultado sugere que essa medida é confiável quando as informações físicas a serem medidas são maiores ou iguais a cerca de 22h. Por exemplo, no caso dos cristais cro acima mencionados, a medição da magnitude do deslocamento polar é apresentada na Figura 6c. A medição mostra uma média de 25,6 pm, um desvio padrão de 7,7 pm, e mostra que a medição de deslocamento polar em imagens DE STEM CRO é sólida. Além disso, é preciso ter mais cautela em caso de limitações experimentais, como baixa relação sinal-ruído quando amostras sensíveis ao feixe de imagem. Nesses casos, as posições atômicas medidas precisam ser examinadas de perto contra as imagens brutas para garantir a validade da medição. Consequentemente, o método de análise introduzido aqui tem limitações à precisão de medição quando comparado com algoritmos mais recentes e avançados. Nosso método é insuficiente quando a precisão é necessária no nível do sub-picometro, por isso uma rotina de análise mais avançada é necessária se o recurso a ser extraído na imagem estiver abaixo de um certo limiar. Por exemplo, o algoritmo de registro não rígido mostrou medição de precisão sub-picometer no silício e permite uma medição precisa da variação do comprimento do título em uma única nanopartícula Pt25. Mais recentemente, o algoritmo de aprendizagem profunda foi empregado para identificar vários tipos de defeitos de ponto em monocamadas de dichalcogenidas metálicas de transição 2D a partir de uma enorme quantidade de dados de imagem STEM. Posteriormente, a medição foi realizada na imagem média de diferentes tipos de defeitos e este método também demonstrou precisão de nível sub-picometro na distorção em torno desses defeitos18. Consequentemente, como um plano futuro para aumentar a capacidade de análise, estamos no progresso do desenvolvimento e implementação de algoritmos mais avançados, como o deep learning. Também tentaremos integrá-los às futuras atualizações da ferramenta de análise de dados.

O desenvolvimento da correção de aberração esférica no microscópio eletrônico de transmissão de varredura moderna (STEM) permitiu que microscopistas sondassem cristais com feixes de elétrons do tamanho de sub-angstrom1,2. Isso permitiu a imagem de colunas atômicas individuais em uma grande variedade de cristais com imagens de resolução atômica interpretáveis para elementos pesados e leves3,4. Desenvolvimentos recentes em detectores de elétrons diretos pixelados e algoritmos de análise de dados permitiram técnicas de imagem de reconstrução de fase, como a ptychografia, com melhorias adicionais na resolução espacial por volta das 30 pm5,6,7. Além disso, o recente progresso na tomografia STEM permitiu até mesmo a reconstrução da resolução atômica tridimensional da única nanopartícula8. O microscópio eletrônico tornou-se, assim, uma ferramenta extraordinariamente poderosa para quantificar propriedades estruturais em materiais com alta precisão e especificidade do local.
Com as imagens STEM de ultra-alta resolução como entrada de dados, foram realizadas medições diretas de distorções estruturais para extrair informações físicas de cristais na escala atômica9,10. Por exemplo, o acoplamento de defeito entre um dopant Mo na monocamada WS2 e uma única vaga S foi diretamente visualizado medindo as posições atômicas e, em seguida, calculando os comprimentos de ligação projetados11. Além disso, a medição em interfaces de cristal, como os limites de grãos coalescidos na monocamada WS2,pode exibir o arranjo atômico local12. A análise interfacial realizada nas paredes de domínio ferroelétrico em LiNbO3 revelou que a parede de domínio era uma combinação dos estados Ising e Neel13. Outro exemplo é a visualização das estruturas de vórtice polar alcançadas nas superlattices SrTiO3-PbTiO3, obtidas através do cálculo dos deslocamentos da coluna atômica de titânio em relação às posições de estrôncio e coluna de chumbo14. Finalmente, os avanços nos algoritmos de visão computacional, como a denoização de imagens com análise de componentes de princípio não local15, a desconvolução de Richardson e Lucy16,a correção de deriva com o registro não linear17, e o reconhecimento de padrões com aprendizagem profunda, reforçaram significativamente a precisão da medição para a precisão sub-picometro18. Um exemplo é o alinhamento e o registro de imagem de múltiplas imagens criogênicas-STEM para melhorar a relação sinal-ruído. Posteriormente, a técnica de mascaramento de Fourier foi aplicada para analisar as ondas de densidade de carga em cristais, visualizando diretamente a distorção periódica da rede19. Embora a incrível instrumentação STEM corrigida pela aberração seja cada vez mais acessível a pesquisadores em todo o mundo, os procedimentos e métodos avançados de análise de dados permanecem incomuns e uma enorme barreira para um sem experiência em análise de dados.
No presente trabalho, mostramos o caminho completo para a metrologia das imagens STEM de resolução atômica. Este processo inclui, em primeiro lugar, a aquisição das imagens STEM com um microscópio corrigido pela aberração seguido pela realização de denoização/correção pós-aquisição para maior precisão de medição. Discutiremos ainda mais os métodos existentes para resolver e quantificar com precisão as posições da coluna atômica com o encaixe de pico único 2D-Gaussiano ou rotinas de montagem de vários picos para colunas atômicas ligeiramente sobrepostas20,21. Por fim, este tutorial discutirá métodos para quantificação da distorção/tensão da rede dentro das estruturas cristalinas ou nos defeitos/interfaces onde a periodicidade da rede é interrompida. Também introduziremos um simples aplicativo MATLAB gratuito auto-desenvolvido (EASY-STEM) com uma interface gráfica de usuário (GUI) que pode ajudar na análise de imagens STEM sem a necessidade de escrever código de análise ou software dedicado. Os métodos avançados de análise de dados aqui apresentados podem ser aplicados para a quantificação local de relaxamentos de defeitos, distorções estruturais locais, transformações de fases locais e não-centrosimetria em uma ampla gama de materiais.

<table><tbody><tr><td>EASY-STEM</td><td>Nasim Alem Group,</td> aplicativo Matlab da Universidade <td></td> Estadual da Pensilvânia <td>para processamento de imagens STEM; Link para download: https://github.com/miaoleixin1994/EASY-STEM.git</td></tr><tr><td>JoVE script de exemplo de artigo</td><td>Nasim Alem Group, Pennsylvania State University</td><td></td><td>Exemplo de script para classificação de átomos em células unitárias</td></tr><tr><td>Caixa de ferramentas de otimização do Matlab</td> Pacote complementar de otimização do <td>MathWorks</td><td></td><td>no Matlab</td></tr><tr><td>Matlab</td> Software <td>de cálculo numérico</td><td>MathWorks</td><td></td></tr><tr><td>Matlab: Processamento de imagens Caixa de ferramentas</td><td>MathWorks</td><td></td><td>Pacote de complementos de processamento de imagens em Matlab</td></tr></tbody></table>

picometer-precision rastreamento de posição atômica através de microscopia eletrônica

Picometer-Precision Atomic Position Tracking through Electron Microscopy

Os modernos microscópios eletrônicos de transmissão de transmissão de varredura corrigidos pela aberração (AC-STEM) conseguiram visualizar com sucesso a visualização direta de colunas atômicas com resolução sub-angstrom. Com esse progresso significativo, a quantificação e análise avançada de imagem ainda estão nos estágios iniciais. Neste trabalho, apresentamos o caminho completo para a metrologia das imagens de microscopia eletrônica de transmissão de resolução atômica (STEM). Isso inclui (1) dicas para aquisição de imagens STEM de alta qualidade; (2) denoização e correção à deriva para melhorar a precisão da medição; (3) obtenção de posições atômicas iniciais; (4) indexar os átomos com base em vetores de células unitárias; (5) quantificar as posições da coluna atômica com o encaixe de pico único 2D-Gaussiano ou (6) rotinas de montagem multi-pico para colunas atômicas ligeiramente sobrepostas; (7) quantificação da distorção/tensão da rede dentro das estruturas cristalinas ou nos defeitos/interfaces em que a periodicidade da rede é interrompida; e (8) alguns métodos comuns para visualizar e apresentar a análise.
Além disso, será apresentado um simples aplicativo MATLAB gratuito autodesenvolvido (EASY-STEM) com uma interface gráfica de usuário (GUI). A GUI pode auxiliar na análise de imagens STEM sem a necessidade de escrever código de análise ou software dedicado. Os métodos avançados de análise de dados aqui apresentados podem ser aplicados para a quantificação local de relaxamentos de defeitos, distorções estruturais locais, transformações de fases locais e não-centrosimetria em uma ampla gama de materiais.

A Figura 3 mostra o exemplo dos resultados do rastreamento da posição atômica seguindo as etapas 1 e 2 no protocolo. Uma imagem ADF-STEM bruta de uma célula unitária do perovskite ABO3 é mostrada na Figura 3a, e seu perfil de intensidade é plotado em 3D na Figura 3b. A Figura 3c mostra o resultado após a filtragem gaussiana ser aplicada à imagem STEM na Figura 3a, e o perfil de intensidade é plotado na Figura 3d. As posições iniciais são determinadas pela localização da máxima local na imagem e as posições são indicadas por círculos amarelos na Figura 3e. As posições atômicas são indexadas com base no vetor celular da unidade e mostradas na Figura 3f. Depois que a posição inicial é encontrada e indexada, o encaixe 2D-Gaussian é aplicado para refinar ainda mais a medição. Na Figura 3g e Figura 3h,as posições instaladas são indicadas como círculos vermelhos, a precisão de medição é melhorada à medida que as posições refinadas estão mais próximas do centro em comparação com as posições iniciais (círculos amarelos). Por fim, a vantagem de aplicar o algoritmo mpfit nas intensidades sobrepostas é mostrada em uma imagem ADF-STEM do cristal BaMnSb2 (Figura 3i). O encaixe 2D-gaussiano regular (círculos vermelhos) falha severamente nas colunas Mn, como destacado por setas amarelas, enquanto o algoritmo mpfit pode determinar as posições com muito mais precisão (círculos verdes).
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62164/62164fig04.jpg"> Figura 4: Imagem HAADF-STEM do Ca3Ru2O7 (CRO). (a) A imagem ampliada da imagem ADF-STEM do cristal Ca3Ru2O7 (CRO) com o esquema de estrutura cristalina sobreposta. O deslocamento relativo do átomo de Ca na camada perovskite é destacado com a seta amarela. (b) Imagem ADF-STEM corrigida à deriva e denoizada de CRO e (c) com sobreposição de posições atômicas refinadas (pontos vermelhos). (d) Um exemplo de utilização de um sistema de indexação para identificar os átomos de Ca superior (vermelho), central (azul) e inferior (amarelo) na camada perovskite. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62164/62164fig04large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
A imagem HAADF-STEM do Ca3Ru2O7 (CRO) é mostrada na Figura 4a e Figura 4b (com a estrutura de cristal sobreposta). CRO é um cristal perovskite fase Ruddlesden-Popper com o grupo espacial polar A21am. A imagem ADF-STEM mostra o contraste dos elementos mais pesados bem (Ca e Ru), mas os átomos O não são visualizados, pois átomos mais leves não espalham o feixe forte o suficiente para se tornarem visíveis com detectores HAADF. A não-centrosimetria da estrutura cristalina é causada pela inclinação de O octahedra e pode ser visualizada em imagens ADF-STEM analisando o deslocamento do átomo de Ca no centro da camada perovskite dupla. Seguindo as etapas listadas na seção Protocolo, todas as posições atômicas nesta imagem podem ser localizadas encontrando os centros dos picos 2D-Gaussian instalados, como mostrado na Figura 4c. Além disso, utilizando-se o sistema de indexação, na etapa 3.2, cada tipo de átomo na célula unitária pode ser identificado e usado para posterior processamento. Por exemplo, os átomos de Ca no lado superior, central e inferior da camada dupla perovskite podem ser facilmente identificados e suas posições são apresentadas com círculos preenchidos com cores diferentes, como mostrado na Figura 4d.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62164/62164fig05.jpg"> Figura 5: Informações físicas. (a) Um exemplo da implementação do mapa vetorial mostrando a polarização obtida a partir do padrão de deslocamento do centro ca. As setas são coloridas com base na orientação (vermelho para a direita, azul para a esquerda). As paredes verticais de domínio cabeça-a-cabeça e cabeça-a-cauda são indicadas com setas azuis e uma parede de domínio horizontal de 180° é indicada com uma seta vermelha. (b) Um exemplo da implementação do mapa de cor falsa mostrando a polarização. A cor indica a magnitude nas direções esquerda (amarela) e direita (roxa). Magnitude reduzida resulta em cor desbotada. (c) Um exemplo de implementação do mapa de cor falsa mostrando a cepa εxx na imagem. A cor indica o valor da tensão (vermelha) e compressiva (azul). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62164/62164fig05large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
Após o posicionamento e indexação dos átomos nas imagens STEM, as informações físicas podem ser extraídas e visualizadas através de vários tipos de parcelas, como mostrado na Figura 5. O mapa vetorial que mostra a direção de polarização é mostrado na Figura 5a. As setas apontam para a direção de polarização projetada, e ao colorir as setas com base em sua orientação, uma parede de domínio vertical de 90° (rotulada com setas azuis) e uma parede de domínio horizontal de 180° (rotulada com setas vermelhas) são mostradas na parte superior da imagem. Ao construir o mapa de cor falsa, como mostrado na Figura 5b,uma magnitude de deslocamento polar decrescente pode ser observada através da cor desbotada no centro, e assim a parede de domínio cabeça-a-cauda pode ser visualizada. Combinando o mapa vetorial e o mapa de cores falsas, a junção T formada por três paredes de domínio é mostrada na imagem ADF-STEM. Além disso, com a dimensão de cada célula unitária na imagem medida, um mapa de cepa εxx pode ser construído, como mostrado na Figura 5c.

Este trabalho apresenta um fluxo de trabalho para rastreamento de posição atômica em imagens de microscopia eletrônica de transmissão de resolução atômica. Este fluxo de trabalho é realizado usando um aplicativo Matlab de código aberto (EASY-STEM).

Picometer-Precision Rastreamento de posição atômica através de microscopia eletrônica

The modern aberration-corrected scanning transmission electron microscopes (AC-STEM) have successfully achieved direct visualization of atomic columns ...

A correção da aberração nos permitiu empurrar a resolução em microscópios eletrônicos avançados para o nível sub-angstrom, e isso nos permitiu resolver os átomos individuais em um cristal. Com esse progresso ainda faltam softwares ou métodos avançados de análise de dados que eu sei que é uma grande barreira para muitos cientistas. Aqui estamos apresentando um aplicativo MATLAB auto-desenvolvido e gratuito chamado EasySTEM que nos permite realizar a metrologia completa de imagens manchadas de resolução atômica.É uma interface de usuário gráfica de software que pode ser usada por simples cliques do mouse, e não há necessidade de escrever códigos avançados dedicados. Aqui neste tutorial, primeiro apresentamos dicas para denoizar e corrigir a deriva e depois mostramos como quantificar com precisão as posições da coluna atômica, quantificação da cepa de treliça e distorção no cristal, bem como os defeitos e interfaces. Em seguida, mostramos como separar colunas de átomos sobrepostas que são complicadas em muitas imagens STEM, e também como separar diferentes tipos de átomos usando os algoritmos de mistura da unidade 7 que desenvolvemos e incluímos no software.Aqui está o fluxograma mostrando o procedimento geral da quantificação da posição atômica. O protocolo começa com algumas dicas para adquirir bons dados de imagem. Primeiro garanta uma alta qualidade de amostra TEM.Tente usar amostras TEM manchadas, limpas e não danificadas para imagens. Evite contaminar acidentalmente a amostra tocando durante o manuseio e carregamento da amostra. Em segundo lugar, limpe a amostra antes da inserção.Limpe a amostra usando limpador de plasma, assando o vácuo ou aplicando o chuveiro de feixe. Evite áreas danificadas ou contaminadas onde a imagem. Em terceiro lugar, alinhe o microscópio e sintonize os corretivos de aberração para minimizar os coeficientes de aberração o máximo possível.Encarregar a resolução adquirindo algumas imagens STEM em uma amostra padrão para confirmar a resolução espacial é suficiente. Quatro, durante a imagem, inclinam a amostra até que o eixo óptico esteja alinhado com o eixo de zona específica do cristal. Em quinto lugar, otimize a dose de elétrons enquanto minimiza os danos causados pelo feixe de elétrons e limita a deriva da amostra durante a imagem.O objetivo aqui é ter uma maior relação sinal/ruído sem causar danos nos feixes ou criar artefatos de imagem. Finalmente, adquira imagens STEM com diferentes direções de digitalização. Normalmente primeiro adquira uma imagem de varredura e, em seguida, pegue a segunda da mesma região imediatamente após girar a direção de digitalização em 90 graus.As imagens devem ser tiradas usando a mesma condição de imagem, exceto para as instruções de digitalização. O objetivo desta etapa é alimentar as imagens rotativas para o algoritmo de correção de deriva. Em seguida, execute a correção de deriva com algoritmo de correção não linear alimentando duas ou mais imagens com diferentes direções de digitalização no algoritmo de correção.O algoritmo irá produzir as imagens STEM corrigidas à deriva. O código MATLAB de código aberto e a descrição detalhada do processo podem ser encontrados no artigo original, de autoria de Colin Ophus. Aqui apresentamos um aplicativo MATLAB interativo gratuito, chamado Easy-STEM, com uma interface gráfica de usuário para ajudar na análise.A interface é mostrada na figura com todas as etapas rotuladas nos botões correspondentes. Antes da análise, primeiro carregue a imagem STEM corrigida à deriva clicando no botão de arquivo de imagem de carga no canto superior esquerdo. Em seguida, insira manualmente o valor de calibração na unidade de picometro por pixel.O próximo passo é aplicar várias técnicas de denoização de imagem. As funções relacionadas podem ser encontradas no canto inferior esquerdo da interface. A primeira técnica é a filtragem gaussiana.Há um controle deslizante para selecionar o número de intensidades de pixels próximas para a média. Mova o controle deslizante e o filtro gaussiano será aplicado na imagem. A segunda é a filtragem Fourier.Encontre uma guia chamada FFT no canto inferior esquerdo. Há um controle deslizante para restringir a frequência espacial para reduzir o ruído de alta frequência. Mova o controle deslizante e o filtro Fourier será aplicado à imagem.A terceira é a desconvolução de Richardson e Lucy. Encontre uma guia chamada desconvolução no canto inferior esquerdo, onde há duas caixas de entrada para as iterações de desconvolução cega e desconvolução Richardson-Lucy, respectivamente. alterar o valor e aplicar o algoritmo de desconvolução clicando no botão.Passo dois: localização e refinação da posição do átomo. As funções relacionadas podem ser encontradas no painel do lado direito. Primeiro, encontre as posições iniciais do átomo.Defina a distância mínima em pixels alterando o valor na caixa de entrada que define a distância entre os dois picos mais próximos. Em seguida, clique no botão encontrar posição inicial, no aplicativo Easy-STEM Por favor, note, quase inevitavelmente, que há posições extras ou posições ausentes usando este algoritmo simples. Assim, um modo de correção manual é criado no aplicativo Easy-STEM para corrigir as posições iniciais do átomo.Ele permite que você use a entrada do cursor do mouse para adicionar ou remover posições iniciais No próximo índice as posições iniciais do átomo com um sistema baseado em vetor de células unitárias. Primeiro, defina um ponto de origem na imagem. No aplicativo Easy-STEM, clique no botão encontrar origem depois de clicar no botão, arraste o ponteiro para uma das posições iniciais do átomo para defini-lo como a origem.Em segundo lugar, defina a célula da unidade 2D que você e v vetores e as frações de célula unitária. Por favor, note, a fração de rede, você e v, determina o valor da fração da rede ao longo do vetor celular da unidade. Por exemplo, na célula da unidade perovskite ABO3, a célula unitária pode ser dividida igualmente em duas metades ao longo das duas direções de vetor de células perpendiculares da unidade.Consequentemente, há duas frações ao longo de cada unidade de direção vetorial celular. Assim, os valores de fração da célula unitária são 2 e 2, para você e as direções V, respectivamente. Clique no botão find u, v e arraste o ponteiro até a extremidade das células unitárias.Defina o valor da fração da rede alterando o valor nas caixas de entrada frac você e lat frac v. Em seguida, clique no botão de treliça de cálculo para indexar todos os átomos após obter as posições iniciais do átomo e indexar os átomos na imagem. Um encaixe gaussiano 2D em torno de cada coluna atômica precisa ser realizado para alcançar a precisão do nível de subcontomuto na análise.Clique nas posições refinadas no aplicativo EasySTEM para refinar posições de átomos com encaixe gaussiano 2D. O centro dos picos montados será traçado após a montagem. Aqui está um passo opcional:Refinar as posições atômicas usando o algoritmo MPFit.Quando as intensidades das colunas atômicas adjacentes estiverem se sobrepondo umas às outras, clique no botão se sobrepõe mpFit no EasySTEM para refinar a posição atômica com algoritmo de montagem multi-pico gaussiano 2D. Finalmente salve os resultados clicando em salvar o botão de ponto de posição do átomo. O aplicativo solicitará ao usuário o local de salvação e o nome do arquivo.Todos os resultados salvos estão incluídos na variável chamada atom_pos, no espaço de trabalho MATLAB. Dentro da variável atom_pos há um campo chamado posRefineM. As posições refinadas estão listadas nas colunas três e quatro e a indexação está listada nas colunas oito e nove.A figura três mostra o exemplo dos resultados do rastreamento da posição do átomo. Uma imagem bruta da haste ADF de uma célula unitária do perovskite APO3 é mostrada na figura 3A e seu perfil de intensidade é plotado em 3D, na figura 3B. A Figura 3C mostra os resultados após a filtragem gaussiana ser aplicada à imagem STEM na figura 3A, e o perfil de intensidade é plotado na figura 3D.As posições iniciais do átomo são indicadas pelos círculos amarelos na figura 3E. As posições atômicas são indexadas com base nos vetores da célula unitária são mostradas na figura 3F. Na figura 3G e 3H, as posições refinadas gaussianas 2D são indicadas como círculos vermelhos.Por fim, a vantagem de aplicar o algoritmo MPFit nas intensidades sobrepostas é mostrada na figura 3I. Passo três: extração de informações físicas. Para demonstrar a extração de informações físicas, a imagem STEM do cristal de rutênio-2 de cálcio-3 é mostrada nas figuras 4A e 4B.Seguindo o passo um e o segundo passo, as posições atômicas refinadas são determinadas e mostram na figura 4C. Além disso, utilizando o sistema de indexação, cada tipo de átomo pode ser identificado e usado para posterior processamento. Por exemplo, os átomos de cálcio no centro superior e na parte inferior da camada perovskite podem ser facilmente identificados e sua posição é apresentada com círculos preenchidos com cores diferentes, como mostrado na figura 4D.Aqui está a demonstração de como medir o deslocamento atômico com base no índice celular da unidade. Os dados de imagem STEM do cristal de Cálcio Ruthenate são usados aqui, como exemplo. O deslocamento polar neste cristal pode ser visualizado em imagens stem ADF analisando o deslocamento de átomos de cálcio no centro da camada perovskite dupla.Primeiro defina um centro de células da unidade. Aqui, a posição de referência para medir o deslocamento do cálcio central é definida como a posição média dos átomos de cálcio superior e inferior. Por favor, note que a fração de rede número 4 o cristal de Rutino de Cálcio nesta imagem é 10 na direção vertical e dois na direção horizontal, como mostrado aqui.Usando o referido sistema de indexação, todos os átomos em cada unidade são indexados. Os dois tipos de átomos de cálcio na primeira camada são rotulados com 0 e 0,4. E os da segunda camada são rotulados com 0,5 e 0,9.Segundo, encontre a posição do átomo deslocado. O átomo de contagem deslocado aqui é rotulado com 0,2 e 0,7 Terceiro, iterativamente encontrar as posições dos centros celulares da unidade de referência e átomos deslocados para todas as células unitárias completas na imagem. Por fim, calcule o vetor de deslocamento, com base nas posições medidas.O código MATLAB relacionado que inclui iterativamente, encontrar as posições de certos átomos e medir o deslocamento está anexado nos materiais suplementares. Em seguida, quantifique a tensão da rede. No aplicativo EasySTEM, clique na cepa de cálculo com base no botão de posições atômicas sob a guia quantificar no canto superior esquerdo da interface.O processo de cálculo detalhado envolve várias etapas e é elaborado no script manual. Existem vários métodos comuns para visualização de dados, incluindo mapas de linha, mapas vetoriais e mapas de cores, para exibir distância atômica, deslocamento atômico, tensão, e assim por diante. A implementação detalhada está incluída no texto do manuscrito e aqui estão alguns resultados representativos do exemplo anterior sobre o cristal de Cálcio Ruthenate.A Figura 5A é um exemplo da implementação dos mapas vetoriais que mostram o deslocamento polar. As setas são coloridas com base na orientação. As paredes verticais de domínio de 90 graus são indicadas com setas azuis e uma parede de domínio horizontal de 180 graus é indicada com uma seta vermelha.A Figura 5B é um exemplo da implementação de mapas coloridos mostrando as polarizações. As cores indicam a magnitude nas direções esquerda e direita. Reduzir os resultados de magnitude em uma cor desbotada A Figura 5C é um exemplo de implementação dos mapas de cores que mostram a tensão na direção horizontal.A cor vermelha e azul indica o valor da tensão da tração e da tensão compressiva, respectivamente. Para demonstrar a precisão da medição, a figura 6A mostra a quantificação estatística da distância medida entre os sítios Perovskite A, apresentados como um histograma. O encaixe de distribuição normal é plotado e sobreposto como um traço vermelho da linha mostrando a média de 300,5 picometros, e o desvio padrão de 4,8 picometros.A Figura 6B mostra a quantificação estatística da medição do ângulo vetorial da célula perovskite, apresentada como histograma. O encaixe de distribuição normal é traçado e mostra a média de 90,0 graus e um desvio padrão de 1,3 graus. A Figura 6C mostra a quantificação estatística da medição do deslocamento polar no cristal de Cálcio Ruthenate, apresentado como histograma.O encaixe de distribuição normal é traçado e mostra a média de 25,6 picometros e um desvio padrão de 7,7 picometros. Após a análise, certifique-se de verificar novamente com seus dados brutos para ter certeza de que não há artefatos gerados pelo processamento de dados. Acredito que este procedimento, proposto aqui, terá uma ampla gama de aplicações, vendo o processamento de imagens de microscopia eletrônica, e ajudará os pesquisadores a categorizar e determinar as relações de propriedade estrutural.

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