球差电镜测试常见的问题及解答(二)

在做球差电镜时,科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到,好多同学对此项目不太了解,针对此,科学指南针检测平台团队组织相关同事对球差电镜测试进行问题收集并整理,希望可以帮助到科研圈的伙伴们;

18.那个双球差矫正,凹透镜分别放在什么位置能再讲一下吗?        

答:简单来说,矫正器装在聚光镜下面就是矫正聚光镜的,装在物镜下面,就是用来矫正物镜的。


19.金属样品做原子级别的EDS总是飘得不行,是不是主要是我试样的原因,还是测试环境和仪器的原因?

答:原子级别的EDS要求样品很稳定,在电子束长时间辐照下也不变。一般是样品原因居多,这个时候可以考虑用EELS。


20.后半夜测试精度更高,到底是有哪些参数导致的?        

答:主要是振动影响少。


21.单原子样品在拍mapping的时候,能扫出一个个原子的点吗?        

答:可以扫出一个个点,但是一般很难跟拍的照片对应起来。


22.EELS同样也可以做线扫吗?EDS线扫不同位置元素不同,可以看出内部和外部元素含量不同吗?

答:EELS可以做线扫。EDS线扫可以看出内部和外部元素含量的区别,典型的应用就是核壳结构的线扫。


23.单球差STEM一般用的多,因为拍的模式多,ABF拍轻元素,HAADF拍原子像,TEM单球差就是分辨率高一些比TEM,这样理解对吗?主要单原子用球差去拍。

答:是的,STEM球差的应用更广泛。


24.如果有的粉末样品易于发生相变,超声时间长的话,水会升温,温度会影响粉末;如果时间短的话,可能又没有办法分散均匀。

答:球差电镜在样品制样的时候尽量比拍TEM制样时稀一些,所以超声还是必要的手段。你可以想一些办法让水温不要升高。


25.超声时间如何确定呢?我的样品超声后还是团聚,增加时间是否有效果?

答:超声时间是根据样品超声时分散的情况来判断的,分散均匀了就可以,一般5~10min。样品超声后还是团聚,可以增加时间,另外也可以超声后的分散液继续分散、超声。


26.金属氧化物上的碳团簇,用什么支撑材料?        

答:选用什么支撑材料主要是看你样品尺寸的大小,想拍碳材料,需要用微珊铜网。


27.样品积碳是由于什么原因造成的?        

答:1、样品中含有有机成分;2、样品暴露在空气中时间长被氧化。


28.氧化物载体上有机配体锚定的金属单原子做球差,也需要去除有机配体吗?

答:有做过去除配体的样品,也做过含有配体的样品。相对来说,配体不耐辐照,拍摄的效果要差一些。


29.球差原始数据得到滤波像如何得到?DM软件做傅里叶变换吗?        

答:是的,DM软件可以通过FFT变换得到滤波像。


30.单原子的话除了球差电镜以外,像XRD啥的可以辅助证明吗?

答:单原子可以通过TEM、eds等来验证猜想,一般通过球差和同步辐射来证明猜想是否正确。


31.金属FIB切割拍摄后的样品如何保存?会不会长期暴露在空气中氧化?或者会不会磕磕碰碰从铜柱上掉下来?

答:金属FIB切割拍摄后的样品非常薄,容易被氧化,一般会抽真空保存。有专用的样品盒,一般不会把样品从铜柱上碰掉。

32.单球差双球差是什么意思,测试的时候怎么选择。        

答:配有物镜球差矫正器的叫物镜球差(TEM球差),配有聚光镜球差矫正器的叫聚光镜球差(STEM球差),两者都有的就叫双球差,两者配了一种的就叫单球差。测试的时候具体怎么选择就看具体的拍摄要求需要用到哪种模式。

33.材料是C3N4上面负载了FeCo的单原子,上次老师说区分不了,是因为看不到吗?

答:是因为原子序数相差的近,难以区分。

关于球差电镜,今天就分享到这里。如果内容对你有帮助,希望大家不要吝啬点个赞哦,我们会继续给大家输出更多优质内容~

最后,祝大家科研顺利!如果你想和更多科研工作者学习探讨,可以扫码关注下哦~

 

Python在电镜球差处理中有多方面的应用: ### 数据读取与预处理 在电镜球差处理中,首先需要读取电镜采集到的数据。Python有丰富的库可以实现这一功能,例如`numpy`和`h5py`。`numpy`可以高效地处理数组数据,而`h5py`则适用于读取HDF5格式的数据,很多电镜设备会将数据保存为这种格式。 ```python import numpy as np import h5py # 读取HDF5格式的电镜数据 with h5py.File('electron_microscope_data.h5', 'r') as f: data = np.array(f['data']) # 对数据进行简单的预处理,如归一化 normalized_data = (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data)) ``` ### 图像增强与降噪 电镜图像可能会受到噪声的干扰,影响球差分析的准确性。Python的`scikit-image`库提供了多种图像增强和降噪的方法,例如中值滤波、高斯滤波等。 ```python from skimage.filters import median from skimage.util import img_as_ubyte # 中值滤波降噪 denoised_image = median(img_as_ubyte(normalized_data)) ``` ### 球差校正算法实现 Python可以用于实现各种球差校正算法。例如,基于傅里叶变换的算法可以对电镜图像进行频域分析和校正。`numpy.fft`模块可以方便地进行傅里叶变换和逆变换。 ```python import numpy.fft as fft # 进行傅里叶变换 fft_image = fft.fft2(denoised_image) # 在这里可以对频域图像进行球差校正操作,例如相位补偿等 # 假设已经有了球差校正的传递函数 transfer_function transfer_function = np.ones_like(fft_image) # 示例传递函数 corrected_fft_image = fft_image * transfer_function # 进行逆傅里叶变换得到校正后的图像 corrected_image = np.abs(fft.ifft2(corrected_fft_image)) ``` ### 数据分析与可视化 Python的`matplotlib`库可以用于对电镜图像和处理结果进行可视化。同时,`pandas`库可以用于对球差相关的数据进行分析和处理。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 可视化校正前后的图像 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(denoised_image, cmap='gray') plt.title('Before Correction') plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(corrected_image, cmap='gray') plt.title('After Correction') plt.show() # 假设我们有一些球差相关的统计数据 data = {'Parameter': ['Spherical Aberration', 'Other Parameter'], 'Value': [0.5, 0.3]} df = pd.DataFrame(data) print(df) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值