2021 Fiscal Year Research-status Report
Atomic-resolution three-dimensional imaging by field ion microscope with machine learning
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20K05325
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
永井 滋一 三重大学, 工学研究科, 准教授 (40577970)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 電界イオン顕微鏡 / 表面分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年の材料分析に要求される空間分解能は，ナノメートル領域から原子レベルに達している。しかしながら，原子分解能で原子配列および組成を精密に分析可能な顕微鏡および分析手法は限られている。その中で，電界イオン顕微鏡(FIM)は比較的簡便な構造で針状試料先端の表面原子配列を観察可能で，電界蒸発によって表面原子を除去しながら連続観察すれば，試料内部の原子配列までイメージングできる手法である。しかし，結像ガスなどの観察条件の選定ならびに顕微鏡像の解釈に経験が必要である。そこで本研究では，機械学習を導入することでFIM像の自動解析を実現するとともに，新たな原子分解能トモグラフィー法としての可能性を見出すことを目的としている。2021年度は，(1)物体検出モデルとk近傍法による試料の結晶方位の自動同定，(2)FIM像からの原子位置の自動抽出，(3)自動抽出された原子位置のトモグラフィー化の3点について検討した。具体的な内容は以下の通りである。
(1) 物体検出モデルの1つであるYolo v3をFIM像中に観察される低指数面のテラスなどの特徴的な領域に適用することで抽出し，これらの幾何学的配置をk近傍法によって分類することで，試料の結晶方位の同定精度の向上を試みた。その結果85%以上の精度向上が図られた。
(2)FIM像中に観察される個々の輝点は，表面原子の位置を反映する。表面原子を電界蒸発によって除去しながら，FIM像を連続撮影してフレーム間の差分を抽出することで原子位置の自動抽出アルゴリズムを検討した。
(3)検討項目(2)で自動抽出した原子位置の情報から，トモグラフィー像を作成するためのソフトウェアを開発し，FIM像の空間分解能0.3nm以下の位置精度での再構成が可能であることを実証した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
電界イオン顕微鏡像の自動解析およびトモグラフィー像形成に関して，(1)物体検出モデルとk近傍法による試料の結晶方位の自動同定，(2)FIM像からの原子位置の自動抽出，(3)自動抽出された原子位置のトモグラフィー化の3点について検討した。
(1) 物体検出モデルの1つであるYolo v3をFIM像中に観察される低指数面のテラスなどの特徴的な領域に適用し，各結晶面を自動抽出するソフトウェアを開発した。今年度は，結晶学的な幾何学的配置を自動判別に取り入れるために，機械学習アルゴリズムの1つであるk近傍法を適用した。開発したソフトウェアによって試料の結晶方位の同定精度の向上を試みた結果，85%以上の精度向上が図られた。
(2)FIM像中に観察される個々の輝点は，表面原子の位置を反映する。そこで，表面原子を電界蒸発によって除去しながら，FIM像を連続撮影してフレーム間の差分を抽出することで，電界蒸発した原子位置を自動抽出するアルゴリズムを検討した。観察される輝点の大きさ，形状は様々であるため，原子位置抽出にも物体検出アルゴリズムを適用するとともに，元画像のフィルター加工法の検討を行った。
(3)検討項目(2)で自動抽出した原子位置の情報から，トモグラフィー像を作成するためのソフトウェアを開発し，FIM像の空間分解能0.3nm以下の位置精度での再構成が可能であることを実証した。
以上より，当初予定していたトモグラフィー像の形成に関する基盤技術について十分な検討が成された。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度までの研究によって，電界イオン顕微鏡像の自動解析ならびにトモグラフィー形成に関する基盤技術を確立することができた。今後は，原子位置の抽出精度ならびにリアルタイム解析に関する研究開発に着手する。電界イオン顕微鏡像は，針状試料先端の表面原子配列を原子分解能で投影できるが，先端の電界分布によって顕微鏡像にひずみが生じる。そのため，自動抽出された原子位置からトモグラフィーを形成するためには，像面のひずみを補正する必要がある。これまでは，逐次的にひずみの補正係数を決定していたが，結晶面の同定の自動化および原子位置の自動抽出が実現できたことにより，補正係数の決定についても自動化する手法を検討する。さらに，これまでの研究で実証してきた機械学習による自動解析が，観察中にその場で適用可能かを検証する。
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| Causes of Carryover |
2021年度に発表を予定していた多くの国内，国際会議が，コロナ禍の影響でオンライン開催となり，旅費に残額が生じ，次年度使用額が生じた。2022年開催の多くの学会が現地開催を予定しており，コロナウィルスの感染状況次第であるが，次年度の旅費として使用する予定である。また，顕微鏡像の検出精度を向上させるため，電界イオン顕微鏡に搭載されているマイクロチャンネルプレートに位置敏感検出機能を付与するための制御システムの構築を予定しており，これらの制御システムの構築に充填する。
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