Computer Vision Applied to In-Situ Specimen Orientation Adjustment for Quantitative SEM Analysis
Computer Vision Applied to In-Situ Specimen Orientation Adjustment for Quantitative SEM Analysis
复制标题
计算机视觉应用于定量 SEM 分析的原位样品方向调整
DOI：
10.1093/micmic/ozac019
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发表时间：
2022
影响因子：
2.8
通讯作者：
Li, Chunfei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Klein, Clay;Li, Chunfei
基于使用扫描电子显微镜 (SEM) 的定量分析方法，例如能量色散 X 射线光谱，通常要求样本具有垂直于电子束定向的平坦表面。将微观平坦表面置于该方向的原位程序通常依赖于立体方法，该立体方法测量当表面倾斜某个已知角度时表面矢量投影的变化。尽管这些方法过去已经被使用过，但没有对这些方法所涉及的不确定性进行详细的统计分析，这使得样本的定向精度存在不确定性。在这里，我们提出了样本定向方法的第一原理推导，并将我们的方法应用于平面样本来进行演示。与以前的工作不同，我们开发了一个计算机视觉程序，使用尺度不变特征变换来自动化和加速对 SEM 图像进行测量的过程，从而能够对大样本量的方法进行详细的统计分析。我们发现我们的样品定向方法能够以高精度定向平面，并且可以进一步深入了解标准 SEM 旋转和倾斜操作中涉及的误差。
Quantitative analysis methods based on the usage of a scanning electron microscope (SEM), such as energy-dispersive X-ray spectroscopy, often require specimens to have a flat surface oriented normal to the electron beam.In-situprocedures for putting microscopic flat surfaces into this orientation generally rely on stereoscopic methods that measure the change in surface vector projections when the surface is tilted by some known angle. Although these methods have been used in the past, there is no detailed statistical analysis of the uncertainties involved in such methods, which leaves an uncertainty in how precisely a specimen can be oriented. Here, we present a first principles derivation of a specimen orientation method and apply our method to a flat sample to demonstrate it. Unlike previous works, we develop a computer vision program using the scale-invariant feature transform to automate and expedite the process of making measurements on our SEM images, thus enabling a detailed statistical analysis of the method with a large sample size. We find that our specimen orientation method is able to orient flat surfaces with high precision and can further provide insight into errors involved in the standard SEM rotation and tilt operations.
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