Révolution en microscopie: la nouvelle technologie résout les nanostructures à la vitesse de la foudre!

Révolution en microscopie: la nouvelle technologie résout les nanostructures à la vitesse de la foudre!

Quanten, Deutschland - Quoi de neuf dans le monde de la microscopie et du traitement d'image? Les innovations technologiques dans ces domaines montrent une fois de plus que la science augmente un engrenage. Un sujet particulièrement excitant est le développement ultérieur du traitement d'image de super-résolution (SR), qui joue un rôle, en particulier dans la technologie des semi-conducteurs et l'examen d'échantillons complexes. Un exemple de cela est le SAM C-Scan (microscopie acoustique à balayage), qui fournit des résultats très prometteurs dans l'analyse des données. Selon nature , cette technologie est utilisée pour se concentrer sur des impulsions acoustiques sur le matériel d'échantillonnage et ainsi en dériver des informations sur les structures et les défauts.

La technologie permet de contrôler les ondes acoustiques afin que des images à haute résolution soient générées. L'application de deux échantillons qui utilise différentes technologies d'intégration 3D est particulièrement fascinante. Le premier échantillon se compose d'un silicium entièrement métallisé et non structuré sur un substrat en verre, avec un creux de pli d'ions sur la surface de la plaquette. Le deuxième échantillon comprend 10 240 vias à travers silicium (TSV), qui sont analysés en détail avec un arrangement de rafale de tonne. Des résolutions ciblées ont été choisies pour l'imagerie afin de maximiser l'efficacité de la collecte de données.

Qualité d'image et apprentissage automatique

Ici, l'apprentissage auto-monté entre en jeu! Les chercheurs ont formé diverses architectures SR basées sur ML pour améliorer encore la qualité de l'image. L'objectif est de surmonter les limites de temps pour les analyses à haute résolution et d'offrir en même temps des résultats de haute qualité. L'utilisation de mesures telles que PSNR et SSIM montre que le modèle DCSCN basé sur CNN a l'avant dans de nombreuses applications. Il dépasse même des modèles génératifs tels que Sr-Gan et Indi.

Un autre aspect passionnant de cette technologie est l'analyse des erreurs. Le modèle DCSCN est appliqué à l'échantillon de plaquette eutectique afin d'augmenter la précision de la segmentation. Diverses classes sont analysées ici, y compris des liens intacts et des couches délamées. Grâce au modèle DCSCN, des améliorations significatives ont été réalisées qui sont d'une grande importance dans une utilisation pratique.

Progrès en microscopie

mais pas assez! Un autre progrès important en microscopie est la technique de super-résolution sans marqueur, qui a récemment été présentée par une équipe de chercheurs. Cela pourrait révolutionner l'étude d'échantillons complexes car il ne nécessite pas de colorants ou de marques. En tant que world Paramètres précisément.

Un avantage central de cette méthode est votre nature non invasive. Il pourrait apporter une contribution précieuse à la technologie de remplissage des écarts entre la microscopie conventionnelle et les techniques de super-résolution. De plus, l'intégration de l'intelligence artificielle dans le traitement d'image est utilisée, ce qui pourrait étendre les possibilités de ces nouvelles méthodes.

Les progrès dans les domaines de la microscopie acoustique à balayage et de la super-résolution sans marquage montrent que nous respectons le seuil de nouvelles connaissances. Lorsque nous entendons des histoires d'ondes acoustiques et de l'analyse des nanostructures, elle peut être revue: le monde technologique évolue plus vite que jamais!