透射电子显微镜(Transmission electron microscopy,TEM)是材料科学研究的重要表征手段,能够以原子级分辨率深入探索材料的晶体或分子结构.然而,原子级TEM数据具有高噪声、多成像模式等特性,导致了人工分析的复杂性高,限制了其在大规模...透射电子显微镜(Transmission electron microscopy,TEM)是材料科学研究的重要表征手段,能够以原子级分辨率深入探索材料的晶体或分子结构.然而,原子级TEM数据具有高噪声、多成像模式等特性,导致了人工分析的复杂性高,限制了其在大规模数据处理和自动化分析中的应用.近年来,以深度学习为代表的人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的快速发展为原子级TEM数据的自动化及智能化处理提供了新方法.本综述系统回顾了原子级TEM数据自动化分析的发展过程与最新进展,重点讨论了基于深度学习的图像质量提升、原子精准定位和表征分析方法.首先,总结了规则化和深度学习去噪技术在提高原子级图像质量方面的应用;其次,介绍了深度学习在原子定位中的突破性进展,包括利用卷积神经网络、生成对抗网络及自监督学习方法实现复杂背景下的原子精确定位;最后,探讨了基于AI的表征分析如何推动原子级材料微观结构解析、缺陷识别、相变行为等研究.此外,总结了当前技术发展面临的主要挑战,包括数据质量、模型泛化性、可解释性以及物理约束的融合问题,并以“智能电镜”为切入口,展望了未来的发展趋势.展开更多
目的以课题组纯化获得的蛋白样本为观察对象,对比原子力显微镜(atomic force microscope,AFM)及扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)的观察结果,并总结AFM观察生物大分子的主要问题和解决方法。方法将蛋白样本使用PBS稀释...目的以课题组纯化获得的蛋白样本为观察对象,对比原子力显微镜(atomic force microscope,AFM)及扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)的观察结果,并总结AFM观察生物大分子的主要问题和解决方法。方法将蛋白样本使用PBS稀释至15 nmol·L^(-1),分别固定于载玻片、硅片和云母片上烘干,制成固相观察样本,SEM样本在观察前镀铂,使用AFM及SEM观察蛋白质表面结构,计算样本高度,对比结果差异。结果带正电的蛋白样本在观察时由于AFM探针的斥力会向右偏移;云母片能很好地消除蛋白正电荷从而避免样本移动;PBS能为蛋白样本提供良好的稳定环境,但PBS盐结晶会干扰探针运行和成像清晰度;SEM样本需要镀铂后观察,无法达到AFM的精度。结论使用AFM和SEM均可在体外环境直接观察蛋白质结构,AFM能提供更高精度的观察结果;在蛋白样本稳定性允许的情况下首选超纯水为溶剂载体,乙醇等挥发性液体也可作为溶剂载体,AFM的应用可为药理学生物大分子互作研究提供一新途径。展开更多
文摘微通道板(Microchannel Plate,MCP)是高能宇宙辐射探测设施(High Energy Radiation Detection facility,HERD)中增强型科学级互补金属氧化物半导体相机(Intensified Scientific Complementary Metal-Oxide-Semiconductor,IsCMOS)的核心电子倍增器件。通过采用原子层沉积(Atomic Layer Deposition,ALD)技术与扩口技术,研制出高增益、长寿命、大开口、低光晕的MCP,用于满足空间探测的严苛技术要求。结合扫描电镜(Scanning Electron Microscope,SEM)、X射线光电子能谱仪(X-ray Photoelectron Spectrometer,XPS)、原子力显微镜(Atomic Force Microscope,AFM)、3D轮廓测量仪表征MCP的表面形貌和微观结构;通过增益、寿命及成像测试分析评估电子倍增及成像特性;利用CST Studio Suite构建仿真模型,验证二次电子发射系数(Secondary Electron Emission,SEE)以及开口面积比(Open Area Ratio,OAR)对MCP性能的影响。测试结果表明,ALD技术在MCP通道内壁形成均匀致密的Al2O3薄膜,粗糙度从0.55 nm降低至0.43 nm,变形量降低了71%。增益从372@800 V提升至743@800 V,在总输出电荷量30 C时,工作寿命相对提升6.5倍。扩口技术使得MCP的OAR从67%提升至87%,增益从743@800 V提升至945@800 V,光晕10%峰高全宽直径(Full Width at Maximum,FWM)从378μm降低至288μm。模拟结果表明,更高的SEE和OAR,可有效提高MCP的增益,抑制入射电子的散射以及光晕的产生。测试结果与模拟仿真基本吻合,为空间探测需求用高性能MCP提供了重要实验与理论依据。
文摘透射电子显微镜(Transmission electron microscopy,TEM)是材料科学研究的重要表征手段,能够以原子级分辨率深入探索材料的晶体或分子结构.然而,原子级TEM数据具有高噪声、多成像模式等特性,导致了人工分析的复杂性高,限制了其在大规模数据处理和自动化分析中的应用.近年来,以深度学习为代表的人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的快速发展为原子级TEM数据的自动化及智能化处理提供了新方法.本综述系统回顾了原子级TEM数据自动化分析的发展过程与最新进展,重点讨论了基于深度学习的图像质量提升、原子精准定位和表征分析方法.首先,总结了规则化和深度学习去噪技术在提高原子级图像质量方面的应用;其次,介绍了深度学习在原子定位中的突破性进展,包括利用卷积神经网络、生成对抗网络及自监督学习方法实现复杂背景下的原子精确定位;最后,探讨了基于AI的表征分析如何推动原子级材料微观结构解析、缺陷识别、相变行为等研究.此外,总结了当前技术发展面临的主要挑战,包括数据质量、模型泛化性、可解释性以及物理约束的融合问题,并以“智能电镜”为切入口,展望了未来的发展趋势.
文摘目的以课题组纯化获得的蛋白样本为观察对象,对比原子力显微镜(atomic force microscope,AFM)及扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)的观察结果,并总结AFM观察生物大分子的主要问题和解决方法。方法将蛋白样本使用PBS稀释至15 nmol·L^(-1),分别固定于载玻片、硅片和云母片上烘干,制成固相观察样本,SEM样本在观察前镀铂,使用AFM及SEM观察蛋白质表面结构,计算样本高度,对比结果差异。结果带正电的蛋白样本在观察时由于AFM探针的斥力会向右偏移;云母片能很好地消除蛋白正电荷从而避免样本移动;PBS能为蛋白样本提供良好的稳定环境,但PBS盐结晶会干扰探针运行和成像清晰度;SEM样本需要镀铂后观察,无法达到AFM的精度。结论使用AFM和SEM均可在体外环境直接观察蛋白质结构,AFM能提供更高精度的观察结果;在蛋白样本稳定性允许的情况下首选超纯水为溶剂载体,乙醇等挥发性液体也可作为溶剂载体,AFM的应用可为药理学生物大分子互作研究提供一新途径。
