掃描探針顯微鏡全自動智能標定技術研究與實現(xiàn).pdf

1、納米科技作為21世紀初的核心技術之一發(fā)展迅速，各國已經(jīng)展開了激烈競爭，掃描探針顯微鏡(SPM)就是納米科技工作者的有力武器之一，不斷提高它的測量和定位精度是納米儀器界始終追求的目標。但是，由于掃描探針顯微鏡的壓電掃描器自身的非線性，往往會導致掃描圖像的扭曲和失真。以往我們采用人工標定的方法來解決圖像失真，不但效率低，而且標定過程受人為干擾因素很大。采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡和數(shù)字圖像處理的SPM自動標定算法，不但可以大大提高標定效率，有更高的

2、標定精度，還可以解決非線性以及SPM掃描圖像拉伸等一系列問題。本文的主要研究工作及創(chuàng)新點有： 1.對掃描探針顯微鏡中的單管壓電執(zhí)行器在x-y平面掃描的電壓-位移特性進行了物理和數(shù)據(jù)分析，提出了一種基于采集數(shù)據(jù)和Matlab數(shù)值計算的建模方法。該方法充分考慮了掃描速度、掃描角度、非正交和耦合誤差因素對單管壓電掃描器模型誤差的影響，解決了x、y方向的放大標尺不等問題。 2.針對掃描探針顯微鏡中掃描圖像顯示的大小與實際大小存在

3、較大誤差，提出了基于圖像處理和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的智能標定方案。經(jīng)過圖像處理提取標準光柵圖像的特征矩陣，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練特征矩陣和真實矩陣，用于預測掃描圖像實際施加在壓電掃描器x、y軸的電壓值。該方法是不基于模型的方法，不僅對掃描范圍有標定作用，而且對壓電陶瓷材料在制作時本身存在的非線性等也可以有很好的校正作用。 3.對標準光柵SPM圖像特征點的識別算法進行了改進，使其不僅能自動識別出標準光柵SPM圖像的特征矩陣，還能計算出圖像的顯