通用的扫描电子显微镜(SEM)有多种操作条件(操作参数,例如,加速电压、入射电流、压力、扫描模式,工作距离,放大,和探测器)。根据单个样本的属性和用途的观察,这些操作参数是决定尽可能适当获得信号包含有用的信息,因为SEM信号的大小通常是不够的。在这种情况下,慢扫模式(单长周期扫描)是最重要的一个技术特点在SEM。它一直作为收购的标准模式扫描电子显微镜(SEM)来获取图像与足够的信噪比(信噪比)和清晰度。然而,在样品室的全真空条件,这种扫描速率可能会促进收费在一个绝缘的标本。充电在SEM图像的影响导致大范围的情况下,例如,异常表观亮度的变化,梁的挠度,光栅的缺点,和破裂的 1- - - - - - 4]。和充电效果模拟定量使用蒙特卡罗或其他方法( 5, 6]。充电的抑制效应仍然是一个重大的突出问题。

方法来减少充电的不利影响在扫描电镜仪器全真空条件可能分为两类(这个真空条件在图像质量方面有很强的优势,包括图像分辨率):那些使用低电压加速(LV)和那些使用这里讨论一种快速扫描。许多裸有问题的样品(绝缘的)经常使用LV-SEM观察,SEM制造商大幅提高其分辨率的需求。

快速扫描环绕模式(例如,电视(电视)扫描)是受欢迎的,传统上用于绝缘的样本的观察( 7]。电视的速度稳定性的一个图像扫描表明,特定的电荷分布是稳定的( 3),通常加上简单的图像融合技术(帧平均)来减少噪音在SEM图像 8]。然而,通常认为,结合SEM图像通过快速扫描环绕模式模糊。这种模糊主要相关标本变形(漂移)以及充电的不利影响。在这样的操作,图像与位置对齐有时被用来减少集成图像退化(模糊),在一些商业SEM仪器。这是有效的,但是结果仍然不像SEM图像获得大幅慢扫模式。这些额外的模糊的原因是探测器系统与频率的特点的一个重要问题。因此,SEM图像的模糊从电视扫描获得预期,即使在图像融合技术理想的工作。

在我们的研究中,这两个问题密切相关的图像模糊的原因(图像融合技术和特征检测器)解决了利用数字图像处理技术,利用快速扫描的清晰的优点。这里的结果表明,传统的慢扫模式可广泛取代快速扫描环绕模式在不久的将来。

与类似的另一项研究的目的,一个特殊的光栅扫描方法,这是一个相结合的快速扫描(水平方向)和慢扫描以一种不同寻常的波形(垂直方向),在一个原型SEM系统[ 9]。这拥有的优势快速和慢扫模式。然而,负载由扫描系统和数字图像处理的原型工具很大。

与慢扫描相比,快速扫描需要复杂的技术的结合。它包括几个技术扫描偏转控制系统,电子电路技术,频率特性的二次电子探测器,和数字图像处理。这些应用程序已慢慢地改进。然而,SEM的频率信号的特征检测系统尚未成熟(此外,更快的扫描模式往往是使用在一些商业SEM)。这种情况下,通常可以忽略,强烈影响这项研究的结果。我们使用一个逆滤波器来解决这种情况。因此,特征频率的扫描电镜仪器需要度量。

数字扫描电镜从日立s - 3400 n信号输出(通用SEM、日立高新技术、东京、日本)被用于这项研究。TV-scan SEM数字视频信号不断获得使用个人计算机控制和虚拟仪器(美国国家仪器、奥斯汀、TX)。为了获得更好的结果,个人电脑配备了DVI3USB 3.0视频捕获器无损视频捕捉设备与数字可视化界面输出端口(加拿大安大略省渥太华Epiphan系统公司)。

512 TV-scan裸标本的图片(有孔虫壳体)首次获得持续(10 kV、2000放大)。这些图像显示在图之一 3(a)扩大图像(很吵),被黄色的小矩形。图像质量之间的差异数据 2(一个)和 3(一)噪声的大小,因为后者显示集成前的形象。然后我们进行上述反滤波器处理图像如图 3(a),其过滤图像如图 3(b),特别是两个扩大图像的噪声有明显不同的形状。相同的滤波器处理应用于一系列的512张图片(这个过滤生成相同的图像融合,最终结果,即使最后被处死;这个过程是有利的方面节省处理时间)。

期望信号的测量值(协方差的平方根得到两个连续获得TV-scan图像与一个相同的观点, 年代 σ 查查上述公式)如图 3(b)是第一个值图的图 3(c) ( b 和 d - - - - - - f 从数据显示测量值 3(b)和 3(d) - 3分别为(f))。信号还没有集成;因为,没有模糊。换句话说,这是几乎相同的最大价值 年代 σ 。获得一个令人满意的最终结果几乎每次通过使用图像融合,有必要适当数量的图像估计为平均积累。这反过来又取决于所使用的图像融合方法的差异,也就是说,位置对齐技术是否使用。此外,它可能取决于样本的属性和扫描电镜的操作条件。我们所知,这个估计没有试图日期在我们的领域。

估计适当数量的图像用于图像融合,所需的信号 年代 σ 在一个集成的SEM图像测量必要如图一样频繁 3(c),水平轴数的平方根的图像用于集成。三个例子图像的集成使用箭头在图所示 3。作为一个重要的步骤获得的价值 年代 σ 的综合形象,一系列逆事先过滤图像分为奇数(256张照片),甚至图像(256)对。256 (= 16²)每组图片只是集成没有位置对齐。这些图像,可视为两个图像与一个相同的观点,然后用于获得的值 年代 σ 。两种集成图像如图 3(d),因为图 3(d)显示了裸标本的简单集成图像,我们很容易地看到图像模糊(图片转变)引起的充电效果。意料之中的是,价值 年代 σ 的 d 在图的图 3(c)大幅下降。相反结果如图 3(d),当使用一个简单的集成36 (= 6²)图像,图的结果 3(e),扩大图像(大黄色的框架),并没有显示模糊。当然,的价值 e 在图的图 3(c)几乎没有退化。这是适用于简单的集成图像的最优数量没有位置对齐的SEM的给定的条件(共有72张图片, 36 奇怪的 图片 + 36 甚至 图片 ),但是噪音的副作用仍可见的综合形象。

当使用图像融合加上位置对齐(模式匹配技术),这些问题(模糊和噪声)几乎完全解决。为了这个目的,我们使用一种形式的零均值归一化互相关函数(ZNCC),通过使用金字塔算法[加快处理速度 12, 13]。ZNCC经常用于模式匹配技术,一般会产生稳定的结果,除了下面提到一些艰难的任务。图像融合的一个例子,图 3(f)显示结果使用位置对齐后确认的价值 f ( 年代 σ )在图 3(c)没有恶化。我们观察到的结构细节由几个像素没有干扰由于扩大图像的噪声(大黄色的框架)。图的信噪比 3(f)接近√ n (图片的数量 n 在图用于集成)倍 3(b)因为没有降解所需的信号 年代 σ 。然而,图像显示在图 3(f)是一个集成的图像组成的512张图片(256年256年奇怪的图像和图像用于获得的价值 f ( 年代 σ )在图 3(c))的合理比较慢扫图像如图 3(g)(相同的视图;采集时间,20年代)。正如上面提到的,慢扫图像经常被充电的不利影响。在这种情况下,相比之下,红色框所代表的稳定区域图 3(f),图 3(g)遭受各种严重干扰由于充电。

这个位置对齐方法因为TV-scan图像的稳定整合的结果总是像预期的那样。因为在数字图像的信噪比 3(b)为0.25,这是非常低,这表明,图像融合技术这里使用位置对齐功能,非常健壮的噪音。此外,因为它是快速的扫描电镜图像,没有复杂的扭曲,它优于最先进的方法,后来解释说。处理时间(i7-7Y75 CPU、16 GB的RAM)需要获得图像如图 3(f) ( 640年 × 480年 像素)只有10 - 20秒,取决于该地区用于位置对齐,即。的区域检查图像和模板图像。

我们比较振幅谱(资料行)的数据 3(f)和 3(g)证实了该方法的性能的图像融合。他们显示资料行规范化的综合强度(用于降噪)周围同心圆的中心距离的函数振幅谱(见频谱图上的红线 3(f)) 14]。比较线的形状概要文件时,几乎没有发现区别与特征之间的频率慢扫图像和集成TV-scan形象。这表明该集成方法的足够的性能(我们仍然担心线路纵断面图 3(g)略改变充电效果)。

注意,这不是一个简单的 年代 σ 但 年代 σ 高通滤波器 通过高通滤波器(高通滤波器,空间频率域),如图 3(c),这个过程是为了强调执行的差异之间的图像清晰度位置对齐时,当执行不执行(高通滤波图像不显示)。在我们的例子中使用的高通滤波器在图 3( 640年 × 480年 像素),它是用来过滤大结构到8像素( 15]。其过滤特征需要由试验和错误决定的,在每一个图像采集条件下,例如,(当过滤SEM图像像素的数量 1280年 × 960年 像素,将参数设置为16个像素)。然而,从使用高通滤波器的原因,我们认为没有必要严格设计。

由于副作用的收费等等,我们有时会遇到一系列TV-scan图像的视场变化迅速。它可能是通常很难进行图像融合。图 4(一个)显示了一个集成的图像没有512 TV-scan图像的位置对齐。从这个结果(明显缺乏清晰度),我们可以理解的存在较大的视野漂移TV-scan图像。在图 4(一),我们使用相同的SEM图操作条件 3(d),但另一种有孔虫壳采用收费的故意收到更严重的负面影响。在慢扫描的情况下,这些影响产生异常明显的亮度和对比度变化以及扭曲的表面结构,如图 4(b),红帧数据 4(一)- 4(d)表示同一地区。充电在图的不利影响 4(b)由慢扫描将另外提到以后。

相比之下,图 4(一)成功的位置对齐的结果如图 4(c)。在这里,一个ROI的利益(地区)用于位置对齐,这是确定的白色框架如图 4(c),普遍为中心的形象。沿着边缘的黑色区域图像的发生由于缺乏数据对齐。这种情况下可以通过适当调整某些值提高图像中集成(一种改进的结果并不表示)( 9),但另一个问题需要解决。在图 4(c),轻微的模糊可以观察到两端的综合图像(图像非常锋利的中心)。这些职位是由黄色标识帧。这种情况是由于不同的图像漂移在每个区域(见黄色箭头的方向图 4(a))。扩大图像的微小但严重的模糊是清楚的显示在图的下方 4(c),是因为本研究中使用的方法只能处理简单的飘在视觉领域(翻译)。复杂的变形图 4(c),很难达到完美的位置对齐。

为了解决这个问题,我们选择三个黄色帧匹配的roi,白色的框架如图 4(c),分别有不同程度的模糊。我们获得三个集成通过使用每个ROI图像。所有三个集成图像的清晰度附近的ROI应该非常高。最后,我们使用了一个与一个函数图像蒙太奇技术可见缝抑制( 16)获得充分结合和集成的图像,如图 4(d)和扩展图像(结合三个锋利的部分图片)。图像的质量是预期。我们可以看到结构由一个或几个像素细节在这些图像。适当的图像质量的一个原因是,没有图像插值技术是用于我们的方法,和新的像素,通常导致图像模糊,不创建。顺便说一句,图像的模糊区域顶部(数字 4(b) - 4(d))发生由于景深的浅薄。

注意,roi比较容易确定的试验和错误图像锐度图中提供的信息 4(c)。为了合理选择roi,所需的信号 年代 σ 高通滤波器 使用图 3(c)是有益的。以ROI选择右边的图 4(c)作为一个例子,当黄色框架作为ROI,测量值 年代 σ 高通滤波器 在黄色的框架是8.19(最大值)。当然, 年代 σ 高通滤波器 正确的扩展图像如图 4(d)是8.19。接下来,导致黄色框架在使用一个ROI(橙色框架如图 4(c))的高度和宽度的两倍原来的ROI是8.13。是相当困难的视觉判断它们之间的差异图像锐度。此外,导致黄色框架使用一个更大的投资回报率时(虚线橙色框,4倍比黄色的框架)是7.75。这是因为有不同程度的模糊的地区大的ROI。当然,我们可以很容易地理解敏锐视觉的退化。通过这种方式,我们可以找到正确的位置对齐ROI。相比较而言, 年代 σ 高通滤波器 在图 4(c)是6.73(需要注意的是,不仅ROI的错误选择,而且失败的位置对齐的ZNCC可能减少的测量值 年代 σ 高通滤波器 在某些情况下)。

相反,处理更严重扭曲的图像,许多研究在图像配准的过程估计最优变换图像之间(包括技术检测特征点,找到相应的配对),已经被使用在其他领域( 17- - - - - - 20.]。然而,它不是必要的图像数据处理。最近对图像配准的研究都集中在深度学习的使用特征提取( 21, 22),尽管这些函数的处理速度目前仍然很低。在SEM图像的集成的情况下,预计不寻常的变化,这种方法可能是有益的和有吸引力的。在不久的将来,我们可以使用这种方法。

回到讨论充电慢扫模式的负面影响,尽管许多扭曲非导体的试样的扫描电镜图像观察到本地(图像或光束漂移的影响),这些扭曲有时会不显眼的。在上述的图 4(b),只有异常明显的亮度变化(一种充电效应)明显。实际上,这张照片被收购时充电刚刚有些平息的不利影响;严重影响除了异常表观亮度的变化没有明显的表面上。然而,当观察扩大图像(图 5(一)确定的绿色矩形图 4(b),我们可以发现上述慢扫描造成的不利影响。为合理的对比图 5(一个),一个扩大的形象图 4(d)的提议TV-scan模式如图 5(b),在图 5(a)(慢扫描),细观察到表面结构的消失在各领域(见黄色帧)。此外,当比较四个红酒吧附近的表面结构在两个图像,扭曲慢扫图像显然是公认的。具体地说,它可以看出结构包括左半部分地区的相对移位造成的许多地方扭曲传遍慢扫图像。与这种情况下,我们认为表面结构如图 5(b)(综合图像位置对齐)更正确了,因为没有主要表面结构的差异之间的第一个和最后一个图像512年一系列TV-scan图像(这些图片不显示)。这是一个最重要的科学仪器的能力。

本研究表明,快速扫描方法加上一个数字图像处理技术应用于全真空条件获取的扫描电镜图像有用非导体的标本。这种快速扫描环绕模式的显著优势是提供与原来的相同的质量,清晰度和抑制噪声,获得使用慢扫模式。实现这种优势,一个逆滤波器设计并实现基于TV-scan系统的特点和几种图像处理技术采用的复杂组合。这个方法特别有用的集成一系列尖锐和嘈杂的TV-scan SEM图像获得覆盖各种条件遇到当使用相关的工具。在未来的工作中,我们计划取代传统的慢扫模式与一个强大的快速扫描环绕模式基于这项研究的结果。