在电子显微镜领域，4D茎越来越流行。在本文中，更详细地探讨了这种迷人的技术家族的主题。
图片来源：Lawrence Berkeley National Laboratory’s National Center for Electron Microscopy (NCEM)
Colin Ophus博士在劳伦斯·伯克利国家实验室国家电子显微镜（NCEM）工作，该中心是分子铸造的一部分。
Dr. Ophus originally wanted to be an engineer, so he began his studies in electrical engineering and later switched to engineering physics, with no idea that his professional life would take such an interesting turn.
实际上，这是一个学期的项目，是他的研究的一部分，导致教授实验室的暑期实习，在那里他对科学研究产生了兴趣。他喜欢在解决科学问题上拥有如此多的自由，并决定攻读博士学位。欧洲杯线上买球该研究欧洲杯足球竞彩设施的材料工程专业。
该实验室当时在NCEM有连接，而TEM（传输电子显微镜）已经在材料科学研究中受到关注。欧洲杯足球竞彩欧洲杯线上买球Ophus博士在提交用户建议后，经常一次去加利福尼亚几个月来使用NCEM的显微镜。VelimirRadmilović在那里训练了Ophus博士，教他所有有关电子显微镜的信息。
Eventually, after his postdoc at Berkeley, Dr. Ophus was offered a position at the NCEM as a computational scientist. From there, things progressed, and he ultimately became a staff scientist with his own computational microscopy group. Dr. Ophus is very pleased with how things turned out. The facility is one of the few in the world that conducts research in a specific manner.
Escape Room, Ophus Style
在认识Ophus博士的成就时，很难只选择一个成就。他认为这是因为他很幸运能够与许多令人难以置信的合作者合作。他的个人亮点是用于STEM（扫描传输电子显微镜）模拟的棱镜算法 - 它是他唯一拥有的单人出版物。
Ophus博士在模拟大型视野茎图像上难以进行，因为它需要超过一百万个单独的模拟。因此，他用笔和纸将自己锁在一个房间里，以提出更好的解决方案。几天后，他提出了一些有关如何改善过程的建议。
After implementing the code, he was able to run STEM image simulations a thousand times faster than ever before. The idea was picked up and implemented in the software of other researchers such as Hamish Brown (from the University of Melbourne) and Thomas Susi and Jacob Madsen (from the University of Vienna). This was evidence that his algorithm was effective.
最近的TEM趋势
在最近的STEM趋势方面，Ophus博士可能会受到偏见，因为他是一位具有数据弱点的计算科学家。尽管如此，他认为4D STEM具有改善数据获取和数据质量的最大潜力。
直接电子探测器具有提高量子效率，以至于它们可以以足够快的速度计数单个电子，以便以其天然速度进行茎实验。这些最近的硬件进步，尤其是在探测器技术中，使研究人员能够收集更多更好的数据。
一种乐器中的五个梁线
多模式实验是另一个令人着迷的趋势。如今，只收集了几个通道：正向衍射模式，非弹性能量损耗的光谱扫描，散射的X射线，反向散射电子或其他通道（例如阴极发光）。另一方面，茎是理想的多模式乐器because they can gather all of these data streams at once.
它相当于五个同步梁束组合成一个仪器。这些多模式实验将产生统计上重要的衍射图像或光谱，并为计算模型提供足够的数据以产生可靠的结果。
It is exciting to see how the scientific community is shifting away from the old practice of recording one or two publication-worthy images and instead of recognizing the value of assembling large data sets to gain a better understanding of the big picture. Even more so now, as computer and detector technology advances year after year.
探测器在STEM发展中的作用
A4D STEM detectorshould provide a complete picture of beam-specimen interaction. The ultimate goal in any field, whether it is Life Science or Materials Science, is to gather every electron while maintaining good time resolution.
多年来，粒子物理学的科学家一直在收集所有分散，产生或消灭的粒子轨迹，以重建材料内部发生的事情。幸运的是，已经存在相当大的速度来捕获所有分散电子的位置和动量来跟踪适当物理过程的技术。
Then, of course, a detector can be customized to meet the needs of a specific experiment. There are products available that allow balancing various aspects, like time for spatial resolution or number of pixels versus time resolution.
With the detector development in NCEM, the team is aiming for 100,000 frames per second. Individual electron collection should be simple at this speed, but speed should not come at the cost of a high dynamic range or noise-free readout. Commercial detectors are getting close to the point where it is possible to catch each electron across the entire scattering range in the timeframes that matter.
一个统治所有人的平台
根据Ophus博士的说法，改进的检测器集成到TEM硬件和软件中：无疑需要一个集中的开放控制平台。例如，在4D茎中，需要将检测器与茎线圈和梁式主机同步。由于检测器与显微镜的镜头，样品阶段或其他硬件的其余部分无法通信，因此无法进行许多实验。改进4D茎和其他技术的最大障碍是TEM中缺乏集成和开源软件。
MBED AU纳米颗粒的3D断层扫描。欧洲杯猜球平台来自所有探针位置的最大CBED图像，虚拟检测器范围覆盖。图片来源：NCEM Colin Ophus博士
The Most Crucial Detector Parameters in 4D STEM
The speed of the detector is one of the most important factor in 4D STEM. Fast detectors can count more individual electrons. Such detectors not only improve quantum efficiency but also allow experiments to run at native speed.
探测器随着时间的推移而发展，从CCD探测器每秒捕获10帧到第一代直接电子探测器，这些探测器每秒可以捕获1,000帧，而现在可以捕获每秒10,000帧的第二代。
The technique determines the next most important parameter. On the one hand, it would be the number of pixels for diffraction experiments like phase-orientation, pattern classification, strain mapping, as well as other experiments that depend on the angular resolution of the beam.
Techniques like ptychography and phase-contrast imaging, on the other hand, necessitate a wide dynamic range and single-electron sensitivity. The detector should be able to distinguish between 10,000 and one electron in this case.
Fast, Faster, Irrelevant
最佳帧速率范围是每秒10,000至100,000帧。下限旨在克服漂移，而上限是由实验的天然速度和可生成的逼真的束电流确定的，样品可以承受。
现在是一个大数据实验时代。随着检测器和计算技术的改善，获取的数据集越来越大。使用阳极，电解阴极和覆盖层跨越数十微米，可以扫描固态电池的整个功能长度尺度。
这样的实验可能需要探测1,000×1,000或更多样品点。这是大量信息 - 有trabytes。另一方面，4D茎可以使用现代探测器处理如此大的视野。
此外，STEM操作应更加自动化。技术可以做到这一点。例如，同步器光束线是高度自动化的。由于执行的许多步骤（例如扫描感兴趣的区域（ROI）或进行漂移校正）都是高度重复的，因此在STEM中有空间。
Ophus博士对以数据为中心的开源代码特别感兴趣4D STEM analysis。
数据质量是许多当前分析的限制因素，数据数量是机器学习的限制因素。但是，样品的质量限制了大多数实验。这是机器学习派上用场的地方，因为它即使是凌乱和厚实的样本也可以产生准确的结果。
作者一直在修补它，结果令人难以置信 - 还有更多即将出版的出版物。Ophus博士预计将来，机器学习方法将用于分析困难样本。
此信息已从Dectris Ltd提供的材料中采购，审查和调整（AN欧洲杯足球竞彩interview由Dectris博士在2022年4月进行的Colin Ophus博士进行。
有关此消息来源的更多信息，请访问Dectris Ltd.