Новости

Nov 26, 2023

Исследование влияния топографии поверхности микроструктуры на механизм визуализации для изучения суперструктур.

Scientific Reports, том 12, номер статьи: 13651 (2022) Цитировать эту статью 680 Доступов 3 Цитирования 1 Подробности альтметрических показателей Точность измерения на основе зрения ограничена оптическими

Том 12 научных отчетов, номер статьи: 13651 (2022 г.) Цитировать эту статью

680 Доступов

3 цитаты

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Точность измерения на основе зрения ограничена оптическим разрешением. Хотя были разработаны различные алгоритмы сверхвысокого разрешения, точность измерений трудно гарантировать. Для достижения измерения наномасштабного разрешения предлагается концепция микроструктуры со сверхвысоким разрешением, которая основана на идее сильной математической взаимосвязи, которая может существовать между особенностями топографии поверхности микроструктуры и соответствующими интенсивностями пикселей изображения. В этой работе серия микроканавок подвергается сверхточной обработке и измеряются топография и изображения их поверхности. Модель картографических отношений создана для анализа влияния топографии поверхности микроканавок на механизм формирования изображения. Результаты показывают, что шероховатость поверхности и поверхностные дефекты микроканавок оказывают существенное влияние на прогнозирование механизма изображения. После этого определяются оптимизированные параметры обработки. Эта статья демонстрирует выполнимую и ценную работу по поддержке проектирования и производства микроструктур сверхвысокого разрешения, которые имеют важное применение в прецизионном измерении позиционирования.

Сверхразрешение (SR), которое относится к процессу улучшения разрешения исходных изображений посредством восстановления изображений высокого разрешения (HR) из изображений низкого разрешения (LR)1, широко используется в микроскопической визуализации2,3,4, видеонаблюдение5, медицинская визуализация6, спутниковое дистанционное зондирование7, астрономические наблюдения8 и т. д. Кроме того, методы СИ также имеют важное применение в прецизионном измерении позиционирования и играют важную роль в повышении точности позиционирования9,10. Обычно методы измерения точного позиционирования на основе микровидения11,12,13,14,15 улучшают разрешение главным образом за счет использования методов обработки изображений11,15. Когда сходство определенных областей изображения велико, алгоритмы легко вызывают ошибки сопоставления, что серьезно снижает точность и неопределенность измерений.

В настоящее время SR-реконструкция изображений в основном достигается с точки зрения программных алгоритмов, таких как алгоритм Deep Plug-and-Play Super-Resolution (DPSR)16, непарная сеть конфронтации изображений17 для возможности обобщения, механизм внимания карты объектов для улучшения выражения признаков. способность реконструировать изображения18 и так далее. Но из-за предела Аббе предел разрешения обычных оптических микроскопов составляет около 200 нм. Следовательно, информация о микротопографии в масштабе ниже 200 нм не может быть получена с помощью оптических микроскопов. Реконструкция изображения SR не способна решить проблему потери дискретизации высокочастотной информации изображения поверхности наблюдаемого объекта в микроскопическом масштабе только с точки зрения алгоритмов. Очень сложно преодолеть оптический предел и получить изображение топографии поверхности микроструктуры со сверхвысоким разрешением.

Здесь генерируется новаторская идея: существует ли микротопография с характеристиками СИ, называемая «микроструктурой сверхразрешения» (МСС). В частности, в пределах размера отдельного пикселя, как показано на рис. 1а, хотя эта область извлекается с помощью структуры данных пикселя только одного пикселя с помощью микроскопа, исходный пиксель может быть разложен на ценные субпиксели, которые действительно отражают характеристики микротопографии через информацию о соседних пикселях, как показано на фиг. 1b, и характеристики декодирования SRM, чтобы реализовать SR.

Реконструкция сверхвысокого разрешения на основе SRM. (а) Изображение с низким разрешением; (б) Изображение реконструкции сверхвысокого разрешения в сочетании с SRM «U».

При наблюдении поверхности SRM изображение, используемое для регистрации, может иметь более высокое разрешение и более надежные детали изображения за счет интерполяции функций признаков, так что различия деталей в каждой области становятся более очевидными и их легче стабильно идентифицировать с помощью алгоритма, который может обеспечить более точную обратную связь по положению для измерения объекта и повысить точность позиционирования.