2023 Fiscal Year Annual Research Report
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21K18196
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| Research Institution | Japan Fine Ceramics Center |
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Principal Investigator |
小林 俊介 一般財団法人ファインセラミックスセンター, その他部局等, 主任研究員 (60714623)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
穴田 智史 一般財団法人ファインセラミックスセンター, その他部局等, 上級研究員 (40772380)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | 走査透過電子顕微鏡 / 情報科学 / 計測 / エネルギー関連材料 / 触媒 / 電池 / 欠陥 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
触媒や電池材料のエネルギー関連材料などでは界面や表面の局所領域において、極めて僅かな原子変位に起因して物性が変化する。この局所領域における原子変位を高精度に計測する手法が物性発現の起源を理解するためには必要となる。実空間上で局所領域の僅かな原子変位の計測技術を走査透過電子顕微鏡(Scanning transmission electron microscopy: STEM)法により確立することが本研究の目的である。
観察される輝点が原子位置に対応するHAADF STEM法を用いた高精度画像取得および画像解析技術と機械学習アルゴリズムなどを用いた画像処理技術に関して検証を行い、既存計測技術の精度を超えた実空間における超精密原子位置計測の実現を目指した。
網羅的に計測条件を検討することにより原子位置精度向上を試みた結果、研究開始当初の原子位置精度約2 pm (2000 fm)を約650 fmまで向上させることに成功した。応用計測として固体高分子型燃料電池に用いられるPtおよびPt3Co触媒粒子表面の原子間距離計測を実施した。特定の表面では構造緩和により粒子内部と比較して、数ピコメートルオーダーで原子間距離が変化することを実空間計測により実証することに成功した。
実験で得られる原子位置精度をさらに向上させるために、機械学習アルゴリズムを用いた画像処理技術の適用を検証した。各画像処理により鮮明な画像を得ることができる。特定の画像データにおいて原子位置精度の向上が確認されたが、画像再構成により原子位置が既定位置から僅かに変化する場合があることが確認された。現時点において、機械学習アルゴリズムなど含めた各種画像処理像から情報を抽出する場合、各種パラメータを精査し画像処理にともなう情報変化を慎重に検討を行い適用していく必用があると結論付けられる。
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