CC BY
25
УДК 621.385.833
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КОНТРОЛЯ ДИСПЕРСНОСТИ НАНОЧАСТИЦ В СКАНИРУЮЩЕЙ ЗОНДОВОЙ МИКРОСКОПИИ
1,2ШЕЛКОВНИКОВ Е.Ю., 1ТЮРИКОВ А.В., 1ГУЛЯЕВ П.В., 1КИЗНЕРЦЕВ С.Р.,
2ермолин к.с.
1Институт механики УрО РАН, 426067, г. Ижевск, ул. Т.Барамзиной, 34 2Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, 7
АННОТАЦИЯ. В статье рассмотрены особенности совместного применения инерционных пьезоэлектрических приводов и программ обработки изображений для контроля дисперсности частиц методами сканирующей зондовой микроскопии. Определены принципы взаимодействия приводов и датчиков перемещения с программами, осуществляющими определение размеров частиц и взаимную ориентацию изображений.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: сканирующая зондовая микроскопия, прогнозирование, адаптация, координатная привязка, приводы микроперемещений, датчики микроперемещений.
Сканирующая зондовая микроскопия является одним из наиболее информативных инструментов для контроля дисперсности частиц. Для повышения эффективности сканирующего зондового микроскопа при осуществлении такого контроля применяются: специализированные инерционные приводы, совмещенные с датчиками; адаптивные методы сканирования поверхности; специализированные методы постобработки изображений, осуществляющие определение координат и размеров частиц [1 - 6].
Инерционные пьезоэлектрические приводы наноперемещений используются в системах высокоточного позиционирования сканирующих зондовых микроскопов. Типичная конструкция привода представлена на рис. 1.
1 - винт; 2 - гайка; 3 - изгибный пьезоэлемент; 4 - инерционный элемент с магнитом; 5 - крепежный элемент; 6 - измерительная катушка; 7 - вспомогательная катушка
Рис. 1. Конструкция привода наноперемещений
Привод управляется несимметричными пилообразными импульсами, во время пологого фронта которых происходит смещение инерционных элементов при неподвижной кинематической паре, а во время быстрого среза - смещение элементов кинематической пары. Как показали исследования [6] более эффективное применение данных приводов
ограничивается рядом недостатков: наличие обратного хода и затрудненность запуска после длительных остановок (отсутствие перемещения при воздействии управляющих сигналов). В настоящее время разработан ряд методов (повышение количества пьезоэлементов, изменение формы и скважность управляющих сигналов), позволяющих частично устранить или учесть влияния данные недостатки. Среди них наиболее перспективным является изменение структуры инерционного пьезоэлектрического привода, например, введение дополнительных элементов конструкции. Одними из таких элементов могут быть магнитоиндукционные датчики скорости [3, 4] (рис. 1), состоящие из катушек 6, 7 и магнита, закрепленного на инерционном элементе 4. Для исключения влияния наводок от пьезоэлемента на точности датчика используется две катушки: первая регистрирует скорость перемещения магнита и наводку, вторая - только наводку. Для исключения влияния постоянной составляющей сигнала, вызванной смещением нуля операционных усилителей, используются фильтр низких частот и элемент задержки. Схема обработки сигнала с магнитоиндукционного датчика и результирующий сигнал, представлены на рис. 2.
1 - входной усилитель; 2 - фильтр низких частот; 3 - элемент задержки, 4 - интегратор
Рис. 2 Схема обработки сигналов с датчика
Использование датчика скорости и интегратора позволяет вычислить величину перемещения с точностью ~ 20 %, Однако при использовании инерционных приводов для перемещения образца относительно поля зрения зонда точность должна быть существенно выше, что важно для формирования достоверной статистики размеров частиц.
Для формирования такой статистики была решена задача координатной привязки зонда к исследуемой поверхности посредством использования для позиционирования образца приводов, совмещенных с датчиками, а также метода взаимной ориентации пересекающихся [7] изображений. На рис. 2 представлены результаты работы такого алгоритма. Сущность алгоритма заключается в следующем. На двух изображениях и В2, отличающихся
взаимным сдвигом Ад и элементами фона, имеются схожие точки ti с их некоторыми
окрестностями радиуса г (^ ). Для точки е В^ на изображении В2 выделается множество
(Г/|/ = 1,2,..., ц) точек, сходных по некоторому критерию Я с точкой . Между точками
(Г/ }и точкой определяется множество сдвигов (А'/|/ = 1,2,..., ц), каждый элемент которого увеличивает на единицу соответствующие элементы матрицы сдвигов О.
После повторения такой процедуры для достаточно большого числа точек В^ в матрице G появятся несколько локальных максимумов (рис. 3), соответствующих определенной величине сдвига Ад , из которых искомый выбирается исходя из наименьшего отличия Ад от величины смещения, полученной с датчика.
Рис. 3. Координатная привязка двух изображений
Для осуществления непосредственного контроля дисперсности частиц по изображениям применяются методы решения задач автоматического (автоматизированного) поиска частиц и определения их размеров [1, 2, 8 - 10]. Для этого применены алгоритмы обработки изображений, основанные на анализе кривизны поверхности или плоских кривых. Поскольку данные алгоритмы могут быть чрезвычайно требовательны к качеству изображений, размерам частиц то следует использовать несколько их вариантов [11], предназначенных для различных условий применения. Например, для частиц с большим разбросом размеров удовлетворительные результаты дает детектор «Хорда» (рис. 4), а для зашумленных изображений - детектор «Сфера».
Дополняют возможности представленных выше устройств и алгоритмов методы адаптивного управления зондовым микроскопом [12 - 15]. Данные методы позволяют повысить производительность сканирующего микроскопа [12, 14, 15], быстродействие цепи управления зондом [15] благодаря высокоточным алгоритмам прогнозирования рельефа поверхности [14]. Построение прогнозных оценок в виде профилограмм поверхности [12]
дает возможность применения плоского детектора кривизны Хорда, результаты (размеры, плотность расположения частиц) работы которого определяют разрешение и скорость сканирования поверхности. При этом соответствие ожидаемых размеров частиц и скорости сканирования может определяться по результатам предварительных экспериментов либо, исходя из максимально возможной скорости перемещения зонда в вертикальном направлении.
Таким образом, одними из составляющих повышения эффективности контроля дисперсности частиц можно считать:
- ускорение процессов сканирования поверхности перекрывающимися кадрами с использованием алгоритмов координатной привязки и детекторами частиц;
- взаимное позиционирование образца и зонда с использованием показаний датчиков инерционных приводов с последующим уточнением результатов работы с помощью алгоритма координатной привязки.
Fils
Оспсени | Гисндрл™« [
г Vpor Noise л И£ЛИ |i Slat 1
С S«(a I ........—'
l»H I»1 RJ Рй
Рис. 4. Результаты работы детекторов на изображении частиц с радиусами 15 и 30 пикселей (исходное изображение; гистограмма распределения частиц по размерам; установленные центры, сегменты окружности, аппроксимирующие профиль частицы)
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бардин Б.В., Чубинский-Надеждин И.В. Обнаружение локальных объектов на цифровых микроскопических изображениях // Научное приборостроение. 2009. Т. 19, № 4. С. 96-102.
2. Бардин Б.В., Манойлов В.В., Чубинский-Надеждин И.В., Васильева Е.К., Заруцкий И.В. Определение размеров локальных объектов изображений для их идентификации // Научное приборостроение. 2010. Т. 20, № 3. С. 88-94.
3. Гуляев П.В., Шелковников Ю.К., Тюриков А.В., Осипов Н.И. Высокоточный инерционный пьезоэлектрический привод вращательно-поступального типа // Электротехника. 2010. №10. С. 8-11.
4. Липанов А.М., Гуляев П.В., Шелковников Е.Ю., Тюриков А.В. Инерционный пьезоэлектрический привод с магнитоиндукционным датчиком скорости // Датчики и системы. 2012. № 5. С. 52-54.
5. Липанов А.М., Шелковников Ю.К., Гуляев П.В., Тюриков А.В. Применение электродинамических и магнитных цепей в инерционных пьезоэлектрических приводах // Электротехника. 2009. № 8. С. 7-11.
6. Гуляев П.В. Особенности применения схем замещения при проектировании инерционных пьезоэлектрических приводов // Электротехника. 2011. № 10. С. 8-13.
7. Шелковников Ю.К., Гафаров М.Р., Гуляев П.В., Тюриков А.В., Кизнерцев С.Р. Построение изображений поверхности при многокадровом режиме сканирующего туннельного микроскопа // Химическая физика и мезоскопия. 2008. Т. 10. № 4. С. 514-520.
8. Гуляев П.В., Гафаров П.В., Шелковников Ю.К., Тюриков А.В., Кизнерцев С.Р. Применение зондовой микроскопии для контроля размеров и анализа дисперсности наночастиц // Вестник ИжГТУ. 2011. №4. С. 119-122.
9. Гафаров М.Р., Шелковников Е.Ю., Гуляев П.В., Тюриков А.В., Кизнерцев С.Р. Контроль дисперсности наночастиц в СТМ-измерения выделением структурных элементов их изображений // Ползуновский вестник. 2011. № 3-1. С. 118-123.
10. Шелковников Е.Ю., Гафаров М.Р., Гуляев П.В., Тюриков А.В., Суворов А.С. Сегментация и идентификация СТМ-изображений модифицируемой поверхности электрохимическим туннельным микроскопом // Химическая физика и мезоскопия. 2012. Т. 14, № 1. С. 143-146.
11. Гуляев П. В., Шелковников Е. Ю., Тюриков А. В., Осипов Н.И., Кизнерцев С.Р. Особенности применения детекторов кривизны поверхности для анализа размеров наночастиц // Химическая физика и мезоскопия. 2013. Т. 15, № 1. С. 138-143.
12. Липанов А.М., Гуляев П.В., Шелковников Е.Ю. Адаптивная система развертки изображения и формирования измерительной информации в сканирующем туннельном микроскопе // Датчики и системы. 2004. № 7. С. 14-17.
13. Липанов А.М., Шелковников Ю.К., Гафаров М.Р., Гуляев П.В. Применение аппарата прогнозирования в сканирующих устройствах растрового типа // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2010. № 7. С. 59-64.
14. Быков В.А. и др. Способ ускорения измерения рельефа поверхности для сканирующего зондового микроскопа // Патент РФ на изобретение № 2428655, 2011.
15. Гуляев П.В., Гафаров М.Р., Шелковников Е.Ю., Тюриков А.В., Осипов Н.И. Метод упреждающего управления сканером в сканирующем туннельном микроскопе // Ползуновский вестник. 2010. № 2. С. 114-118.
METHODS AND DISPERSITY CONTROLS OF NANOPARTICLES IN THE SCANNING PROBE MICROSCOPY
1,2Shelkovnikov E.Yu., 1Tyurikov A.V., 1Gulyaev P.V., 1Kiznertsev S.R., 2Ermolm K.C.
institute of Mechanics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Izhevsk, Russian 2Kalashnikov Izhevsk State Technical University, Izhevsk, Russia
SUMMARY. The peculiarities of the joint application of inertial piezoelectric drives and image processing software to control the dispersion of particles by scanning probe microscopy were observed in the paper. The principles of interaction of the drives and motion sensors with the software defining the particle size and mutual orientation of the images were revealed.
KEYWORDS: scanning probe microscopy, prediction, adaptation, gridding, microscopic motion drives, sensors of microscopic motion.
Шелковников Евгений Юрьевич, доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией ИМ УрО РАН, профессор кафедры «Вычислительная техника» ИжГТУ имени М.Т. Калашникова, e-mail: iit@udman.ru
Тюриков Александр Валерьевич, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник ИМ УрО РАН, e-mail: alex.tyurikov@mail.ru
Гуляев Павел Валентинович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник ИМ УрО РАН, e-mail: lucac@e-izhevsk.ru
Кизнерцев Станислав Рафаилович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник ИМ УрО РАН, e-mail: iit@udman.ru
Ермолин Кирилл Сергеевич, магистрант ИжГТУ имени М.Т. Калашникова», e-mail: ermolin@udm.ru
