Using alpha hulls to automatically and reproducibly detect edge clusters in atom probe tomography datasets
Using alpha hulls to automatically and reproducibly detect edge clusters in atom probe tomography datasets
复制标题
使用 alpha 外壳自动且可重复地检测原子探针断层扫描数据集中的边缘簇
DOI：
10.1016/j.matchar.2019.110078
复制
发表时间：
2020
影响因子：
4.7
通讯作者：
Jenkins B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jenkins B
开发了一种自动化的方法来准确和可重复地识别原子探针层析成像数据集中的边缘簇。alpha-hull算法用于在原子探针数据集周围生成凹alpha形状。使用来自核心链接聚类搜索的信息，结合计算出的alpha形状，来确定哪些聚类位于数据集的边缘。讨论了不去除边缘簇可能对计算的簇大小、数量密度和组成产生的潜在影响。通过对实际数据集的应用证明了该方法的可行性，其中一个是非标准形状的数据集。探讨了该方法对用户参数选择的敏感性。采样分数>0.1%和alpha值（用于制作alpha形状）大于最大测量的最近邻距离的两倍，被认为是合适的。
An automated way to accurately and reproducibly identify edge clusters within atom probe tomography datasets has been developed. The alpha-hull algorithm is used to generate a concave alpha-shape around an atom probe dataset. Information from core-linkage cluster searches is used, in combination with the calculated alpha-shape, to determine which clusters are on the edge of the dataset.The potential effects that not removing edge clusters may have on calculated cluster sizes, number densities and compositions is discussed. The viability of the methodology is demonstrated via application to real datasets, one of which was a non-standard shape.The sensitivity of the method to user parameter selection is explored. Sampling fractions >0.1% and an alpha value, used to make the alpha shape, greater than twice the maximum measured nearest neighbour distance were found to be suitable.
登录
查看更多内容
用于挖掘原子探针断层扫描数据的强大可扩展开源工具
影响因子：
2.8
作者：
Markus Kühbach;P. Bajaj;A. Breen;E. Jägle;B. Gault
通讯作者：
B. Gault
影响因子：
9.4
作者：
Marceau, R. K. W.;Sha, G.;Ringer, S. P.
通讯作者：
Ringer, S. P.
影响因子：
2.2
作者：
Arslan, Ilke;Marquis, Emmanuelle A.;Bartelt, Norman C.
通讯作者：
Bartelt, Norman C.
影响因子：
2.2
作者：
Felfer, Peter;Ceguerra, Anna;Cairney, Julie
通讯作者：
Cairney, Julie
原子探针材料中溶质团聚理论
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
作者：
L. Stephenson;M. Moody;S. Ringer
通讯作者：
S. Ringer