基于精确探针模型的AFM图像重构研究

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1、基于精确探针模型的AFM图像重构研究*袁帅V,董再励I,缪磊',席宁王越超I(1中国科学院沈阳自动化研究所国家机器人学重点实验室沈阳110016中国;2中国科学院研究生院北京100039中国;3密歇根州大学电子和计算机工程系密歇根州美国)播要:原子力显微镜技术已在纳米成像中得到了普遍应用。但实验表明,AFM图像在水平方向分辨率较低,其中探针针尖形貌是影响扫描图像分辨率的关键因素之一。为了提高AFM扫描图像的分辨率,改善成像质量,一种可行的方法是通过建立探针模型后,重构扫描图像°在已有的探针建模方法中,普遍采用胃建模算法。针对目前盲建模算法中降噪阈

2、值难以优化问题,提出了一种降噪阈值最优估计新方法。该方法可以使旨建模算法更准确地建立扫描方向上的探针形貌轮廓,进而完成3D探针模型。通过应用AFM探针扫描多空铝和标准栅格实验,介绍了探针针尖形貌精确建模的方法。然后使用数学形态学的腐蚀运算对标准栅格的AFM成像进行了重构,验证了上述方法的有效性。实验结果证明,重构后的图像中降低了探针针尖形貌的失真影响,可以显著改善扫描探针显微镜成像的水平分辨率。关键词:AFM;探针模型;盲建模算法;图像重构中图分类号:0793TN16文献标识码:A国家标准学科分类代码:460.4010AFMimagerecons

3、tructionbasedonaccuratetipmodelYuanShuai1,2,DongZaili2,MiaoLei1,XiNing2,3,WangYuechao2(/StaleKeyLaboratoryofRoboticstShenyangInstituteofAutomationtChineseAcademyofSciences,Shenyang110016fChina;2GraduateUniversityoftheChineseAcademyofSciencestBeijing100039,China;3DepartmentofE

4、lectricalandComputerEngineering,MichiganStateUniversity,USA)Abstract:Atomforcemicroscopyhasbeengenerallyappliedinobtainingnano-scaleimages.Theshapeandsizeofthetiparethekeyfactorsaffectingtheprecisionofthescanningimage.Inordertogethighprecisionimage,thetipshapeisrequiredtobees

5、timatedandusedtoreconstructthescanningimage.Recentlyseveralalgorithmshavebeenputforward,andtheblindtipestimationalgorithmamongthemiswidelyused.Thisalgorithmhasdifficultiesinestimatingtheoptimalnoisethresholdtoreducethenoiseeffectsinthespecimenimage.Anewmethodfordeterminingth

6、eoptimalnoisethresholdinthealgorithmisproposed・TheestimatedtipisusedtoscantheTGZ01andthenreconstructthescanningimage.Experimentalresultdemonstratesthatthetipbroadeffectisdecreasedinthereconstructedimage,whichimprovesthescanningprecision*Keywords:AFM;tipmodel;blindtipestimati

7、onalgorithm;imagereconstruction纳米观测“图像”,才能对纳米世界有更深入的了解和认1弓I言知。在纳米尺度下,物体的表面形貌特征以及信息的描述在诸如:材料学、微观物理学、表面化学、生物学、纳米随着科学研究与制造技术进入纳米时代,在纳米尺装配与制造和微电子技术等许多科学技术领域起着至关度下“成像”质蜀已变得越来越重要。只有提供精确的重要的作用。收稿日期:2008X)7ReceivedDate:2008-07♦基金项目:国家自然科学基金重点项目(60635040)、国家863计划(2009AA03Z316)、辽宁省傅士启动

8、基金资助项目1982年扫描隧道显微镜(scanningtunnelingmicro-scope,STM)的发明使人类获得了样品表面原子分

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