< Terug naar vorige pagina

Project

Methoden voor 3D atomaire resolutie reconstructie van nano-samples.

Het bekomen van 3D atomaire resolutie informatie uit (S)TEM beelden is een uitdaging. Alle bestaande methoden hebben specifieke tekortkomingen: STEM ADF tomografie kan moeilijk lichte atomen of verschillende types atomen onderscheiden, en EDX tomografie maakt element-specificiteit mogelijk maar is traag en heeft onvoldoende resolutie. Om aan dit probleem tegemoet te komen, combineren we multi-tilt, through-focus, STEM beeldvorming op basis van verschillende sensor signalen: ADF en iDPC. Hiervoor moeten nieuwe algoritmes ontwikkeld worden die alle informatie combineren tot een 3D beeld, waarbij we gebruik maken van een combinatie van fysische modellen en bv. machine learning technieken. In dit project hebben we verdergewerkt met iDPC en ADF-data en -methoden zoals ontwikkeld in het MSCA ITN Mummering project. Een eerste methode om de atomaire reconstructie te verbeteren is model-gebaseerd en reconstrueert simultaan beide datasets tot een enkele atomaire reconstructie. Het doel van de model-gebaseerde aanpak is voornamelijk het benutten van de beschikbare datasets. Een tweede methode gebruikt deep learning methoden in de reconstructie om de verschillende elementen te kunnen onderscheiden.
Datum:1 mei 2022 →  30 apr 2023
Trefwoorden:NANOMATERIALEN, TOMOGRAFIE
Disciplines:Computationele materiaalwetenschappen