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Enregistrement W4231773164 · doi:10.1002/9783527808465.emc2016.6649

Dark‐Field Imaging with Electron Backscatter Diffraction Patterns

2016· other· en· W4231773164 sur OpenAlexaff
Raynald Gauvin, Hendrix Demers, Nicolas Brodusch

Notice bibliographique

RevueEuropean Microscopy Congress 2016: Proceedings · 2016
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectron backscatter diffractionScanning transmission electron microscopyOpticsDiffractionDark field microscopyElectron diffractionMaterials scienceScatteringScanning electron microscopeResolution (logic)Field emission gunImage resolutionDetectorPhysicsMicroscopyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dark‐field (DF) imaging can be performed by selecting a specific diffracted beam in the selected area diffraction pattern in conventional transmission electron microscope (CTEM) or in the convergent beam electron diffraction pattern in scanning transmission electron microscopy (STEM) mode [1]. The resultant micrograph provides high intensity of the objects in the probed volume that diffract in this particular direction. In contrast, dark‐field micrographs can be obtained in STEM mode by capturing the signal from a specific range of scattering angles, with the most representative example being the high‐angle annular dark‐field imaging (HAADF) [2]. This leads to a contrast mostly based on atomic number differences between the different objects analysed [3]. These techniques were developed originally for CTEM and STEM. Because DF based on scattering angles is technically easy to obtain in a scanning electron microscope (SEM) by collecting the transmitted/diffracted signals with an electron detector below the thin specimen, it has been implemented in SEMs seriously since several years. This permitted taking advantage of the high contrast and low beam damage obtained at low accelerating voltages STEM in the SEM is now routinely achieved with a spatial resolution close to 1 nm in field‐emission SEMs [4]. Despite these new possibilities, DF imaging only based on diffracted beams has not been achieved yet in a SEM. The mostly used diffraction technique in the SEM has been, since the discovery of Venables [5], electron backscatter diffraction (EBSD) which has a spatial resolution of roughly 20‐30 nm and which needs a limited bulk surface preparation compared to CTEM or STEM. EBSD is assumed to be related to the electron channeling pattern (ECP) diffraction technique by the reciprocity theorem [6], although its angular resolution is, at this time, limited by the pixel resolution of the acquisition equipment. Figure 1 is a comparison between an ECP and an EBSP acquired at 20 kV from a [001] (001) silicon wafer. In this work, pseudo‐Kikuchi patterns (EBSP) recorded via EBSD were stored and reprocessed by reporting pixels or clusters of pixels intensities from a specific location in a reference EBSP to reconstruct the final image (EBSD map). A resulting micrograph (called EBSD‐DF image) was produced with a direct link to the diffracted beams in the EBSP and hence, to the crystallography of the sample, i.e., a DF image. The origin of the contrast is then similar to that of electron channeling contrast image (ECCI) as shown in Figure 2, in which EBSD‐DF micrographs of an indented compressed iron specimen with different reflections are displayed. However, the post‐acquisition processing is an invaluable advantage over ECCI because it allows generating multiple micrographs at the same time with only one set of EBSPs recorded in a beam raster fashion. This opens new ways of extracting and using the information contained in each EBSP and the main applications, at this point, are understanding deformation behaviors and interpretation [7] of channeling contrast [8].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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