超微細構造の表面トポグラフィーがイメージング機構に及ぼす影響の調査

Scientific Reports volume 12、記事番号: 13651 (2022) この記事を引用する 680 アクセス数 3 引用数 1 Altmetric Metrics の詳細視覚ベースの精密測定は、光学機器によって制限されます。

Scientific Reports volume 12、記事番号: 13651 (2022) この記事を引用

680 アクセス

3 引用

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

視覚ベースの精密測定は光学分解能によって制限されます。さまざまな超解像アルゴリズムが開発されていますが、測定精度や精度を保証することは困難です。ナノスケールの分解能測定を実現するために、微細構造の表面トポグラフィーの特徴と対応する画像ピクセル強度の間に存在する可能性のある強力な数学的マッピング関係のアイデアに基づいた超分解能微細構造の概念が提案されています。この研究では、一連の微細溝が超精密に機械加工され、その表面トポグラフィーと画像が測定されます。マッピング関係モデルを確立して、マイクログルーブ表面トポグラフィーが結像メカニズムに及ぼす影響を分析します。結果は、マイクログルーブの表面粗さと表面欠陥が結像メカニズムの予測に大きな影響を与えることを示しています。最適化された加工パラメータは後で決定されます。この論文は、精密位置測定に不可欠な用途を持つ超解像微細構造の設計と製造をサポートする実現可能で価値のある研究を実証します。

超解像度 (SR) は、低解像度 (LR) 画像から高解像度 (HR) 画像を再構成することによって元の画像の解像度を向上させるプロセスを指し1、顕微鏡イメージングで広く使用されています2、3、4。ビデオ監視 5、医療画像 6、衛星リモートセンシング画像 7、天体観測 8 など。さらに、SR 手法は高精度測位測定にも不可欠な用途があり、測位精度の向上に重要な役割を果たしています 9,10。通常、マイクロビジョンベースの精密位置決め測定方法 11、12、13、14、15 は、主に画像処理方法 11、15 を使用して解像度を向上させます。特定の画像領域の類似性が高い場合、アルゴリズムによりマッチングエラーが発生しやすく、測定精度と不確実性が大幅に低下します。

現在、画像の SR 再構成は主に、ディーププラグアンドプレイ超解像度 (DPSR) アルゴリズム 16、汎化能力のための不対画像対立ネットワーク 17、特徴表現を強化するための特徴マップアテンションメカニズムなどのソフトウェアアルゴリズムの観点から実現されています。再構成画像の能力18など。しかし、アッベの限界により、通常の光学顕微鏡の分解能の限界は約 200 nm です。したがって、200 nm スケール未満の微細トポグラフィー情報は光学顕微鏡では取得できません。画像SR再構成は、アルゴリズムの観点だけでは、顕微鏡スケールでの観測物体表面画像のサンプリング高周波情報の損失を解決することはできません。光学限界を突破し、微細構造の表面トポグラフィーの超解像イメージングを実現することは非常に困難です。

ここで、SR特性を持った微細地形が存在するかどうかという革新的なアイデアが生まれ、これを「超解像微細構造」(SRM)と名付けた。具体的には、図1aに示すような個々のピクセルサイズの範囲内で、この領域は顕微鏡を通して1つのピクセルのみのピクセルデータ構造によって抽出されますが、元のピクセルを真に反映した貴重なサブピクセルに分解できます。図1bに示すような隣接ピクセル情報による微地形特性とSRMの復号化特性を利用してSRを実現します。

SRMに基づく超解像再構成。 (a) 低解像度画像。 (b) SRM「U」を組み合わせた超解像再構成画像。

SRM 表面が観察されると、登録に使用される画像は、特徴関数補間を通じて解像度が高く、画像の詳細がより信頼できるようになり、各領域の詳細の違いがより明白になり、アルゴリズムによって安定して識別されやすくなります。より正確な位置フィードバックを提供してオブジェクトを測定し、位置決め精度を向上させます。

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