Методы сканирующей зондовой микроскопии позволили достичь уникальных научных резуль- татов в различных областях физики, химии, биологии и в микроэлектронике. Новые экспери- ментальные возможности данного направления (неразрушающий характер исследований и высокое пространственное разрешение) делают особенно перспективным применение сканирующей зондовой микроскопии (СЗМ) и рамановской спектроскопии для изучения структуры и свойств различных материалов. Создаваемый аппаратно-программный комплекс (АПК) «SPM Lab», предназначенный для дистанционного веб-управления экспериментами в области СЗМ и рамановской спектроскопии, является основой для значительного расширения географии потенциальных потребителей данных измерительных методик и взаимного информационного обмена [1–4].

Для проведения химического анализа, изучения состава и строения веществ применяется рамановская спектроскопия – вид спектроскопии, основанный на эффекте Рамана (неупругое рассеяние оптического излучения на молекулах вещества с заметным изменением его частоты). Спектр рамановского рассеяния имеет многочисленные особенности, характерные для молекулярной структуры образца, и обеспечивает надежное сравнение и определение различий материалов. Преимуществами рамановской спектроскопии являются неразрушающий контроль, однозначные результаты, быстрое сканирование. Рамановская спектроскопия находит применение в фармацевтике, углеродной индустрии, материаловедении, криминалистике, нанотехнологиях, полупроводниковом производстве, биологии и биомедицине. Получение спектров рамановского рассеяния не требует от исследователя глубоких теоретических познаний, что является важным обстоятельством при внедрении АПК «SPM Lab» в образовательный процесс.

В данной работе представляется элемент об- разовательной инфраструктуры с удаленным доступом через Интернет к комплексу проведения нанотехнологических исследований на базе сканирующих зондовых микроскопов и рамановских спектроскопов, расположенных в системообразующих образовательных учреждениях.

При создании учебно-исследовательской лаборатории желательно предоставлять ученику информацию, адекватную реальности эксперимента. В перспективе приборная база АПК «SPM Lab» может включать не только измерительные нанотехнологические системы, но и установки для формирования наноструктур (биоструктур и др.), обеспечивающих решение исследовательских, конструкторских и опытных задач.

Создаваемый АПК «SPM Lab» позволяет решать следующие задачи:

-    проведение удаленных экспериментов в области СЗМ с последующей обработкой результатов сканирования и формированием библиотеки СЗМ-экспериментов;

-    проведение удаленных экспериментов в области рамановской спектроскопии и формирование библиотеки раман-экспериментов;

-    обеспечение возможности визуализации и обработки результатов проведенного эксперимента и экспериментов из библиотек с применением технологии Java;

-    обеспечение возможности распознавания спектров рамановского рассеяния на основании данных библиотеки раман-экспериментов;

-    обеспечение возможности внедрения АПК «SPM Lab» в систему дистанционного обучения (СДО), использующую видеоконференцсвязь.

На рисунке 1 приведена концепция интеграции АПК «SPM Lab» в СДО. Преподаватель СДО имеет возможность удаленно преподносить лекционный материал и проводить семинары, применяя средства видеоконференцсвязи, для пользователей системы. Последними могут быть как индивидуальные пользователи, так и учебные классы с собственными преподавателями, подготовленными по материалам разработанных автором в рамках проекта учебно-методических комплексов по направлениям «Атомно-силовая микроскопия» и «Рамановская спектроскопия».

Структура и состав АПК «SPM Lab»

На рисунке 2 представлен структурный состав АПК «SPM Lab».

АПК «SPM Lab» содержит два сервера: сервер СДО, включающий в себя в том числе веб-сервер, и сервер, обеспечивающий управление сканирующим оборудованием. К последнему относятся два продукта фирмы AIST-NТ – атомно-силовой микроскоп SmartSPM и атомно-силовой микроскоп с конфокальным рамановским спектрометром OmegaScope, а также микроскоп фирмы NT-MDT – NanoEducator. Сервер управления СЗМ и сканирующее оборудование располагаются в нанотехнологической лаборатории, в то время как сервер СДО – в серверной комнате площадки, на которой развертывается АПК «SPM Lab». Взаимодействие между серверами и подсоединение АПК «SPM Lab» к сети Интернет осуществляются посредством маршрутизатора.

Проведение эксперимента с помощью АПК «SPM Lab»

На рисунке 3 показана обобщенная схема проведения эксперимента, на переднем плане которой представлены три этапа, которые проходит пользователь при проведении эксперимента:

1)   формирование эксперимента под руководством преподавателя СДО (задание параметров сканирования);

2)   наблюдение движения зонда относительно образца при сканировании в режиме реального времени;

3)   визуализация результата сканирования с отображением топологии образца в двух или трех измерениях с возможностью цифровой обработки, а также возможность просмотра спектра рамановского рассеяния для любой из точек образца в случае рамановских экспериментов.

Методика формирования экспериментов по атомно-силовой микроскопии и рамановской спектроскопии заключается в следующем.

Для проведения эксперимента пользователь должен, во-первых, выбрать образец и метод сканирования. Затем ему необходимо задать параметры сканирования: скорость, рабочую точку, коэффициент усиления обратной связи, количество точек в линии сканирования и количество самих линий. Наконец, пользователь должен выбрать интересующую его область образца для сканирования и нажать на кнопку «Сканировать!», после чего заявка на эксперимент добавляется в общую очередь системы.

После того как все предыдущие заявки пользователей обработаны, АПК «SPM Lab» начинает процесс сканирования сформированного эксперимента и предоставляет пользователю возможность наблюдать движение зонда относительно образца в режиме реального времени.

По окончании сканирования пользователю предоставляется средство визуализации результата сканирования и его обработки, а в случае рамановской спектроскопии – возможность анализировать спектр рамановского рассеяния в любой точке образца.

Обработка результатов эксперимента с помощью АПК «SPM Lab»

Несмотря на возможность достижения высокого пространственного разрешения, информация, получаемая методами зондовой микроскопии, может неадекватно отображать реальные особенности поверхности, что является следствием влияния инструмента исследования на объект и приводит к наблюдению артефактов. Эти артефакты, как правило, легко учитываются на качественном уровне при интерпретации результатов СЗМ, однако специфика ряда задач может потребовать коли- чественных оценок и методов восстановления реальной геометрии объектов.

СЗМ-изображения наряду с полезной информацией содержат также много побочной информа­ции, искажающей данные о морфологии и свойствах поверхности [1]. На рисунке 4 схематично показаны возможные искажения в СЗМ-изобра­жениях поверхности, обусловленные неидеаль- ностью аппаратуры и внешними паразитными воздействиями [2].

Искажения, обусловленные неидеальностью аппаратуры (постоянная составляющая, постоянный наклон, неидеальность свойств пьезосканера), удаляются из СЗМ-кадра программными способами. Шумы аппаратуры (в основном это шумы высокочувствительных входных усилителей), нестабильность контакта зонд–образец при сканировании, внешние акустические шумы и вибрации приводят к тому, что СЗМ-изображения вместе с полезной информацией имеют шумовую составляющую. Эта шумовая составляющая удаляется при применении к СЗМ-изображению различных алгоритмов обработки.

Проблема эффективной фильтрации СЗМ-изображений заключается в нахождении компромисса между точным выявлением полезных артефактов, за исключением помех, влияния других артефактов и зашумеленности неинформативными признаками, наглядностью и информативностью изображения в целом безотносительно к выбранному виду полезного артефакта.

Применение интенсивной фильтрации увеличивает распознаваемость всех артефактов за счет возможного зашумления требуемых артефактов, в то время как применение экстенсивной фильтрации позволяет добиться наглядного изображения, неадекватного реальности.

Таким образом, решение проблемы кроется в экспертном интенсивном применении алгоритмов фильтрации. С этой целью АПК «SPM Lab» предоставляет пользователю широкий набор фильтров, с помощью которых он может быст- ро выявить интересующие его полезные арте- факты.

Обработка и распознавание спектров рамановского рассеяния

Спектры рамановского рассеяния уникальны для каждого вещества, как отпечаток пальца для человека. Это обстоятельство (наряду с малым временем, необходимым для получения спектра, которое может колебаться от секунд до нескольких минут) позволяет осуществлять быстрый и чувствительный спектральный анализ образца.

Для идентификации отдельных компонентов в веществах по их спектру используют методы многомерного анализа данных. К ним относятся метод наименьших квадратов (Partial Least Squares – PLS) и регрессия на главных компонентах (Principal Component Regression – PCR) [3].

Однако распознаванию спектров рамановского рассеяния мешает ряд проблем. Присутствие флюоресцентных соединений, примесей и сложных смесей добавляет трудностей при идентификации соединений по их спектрам. Более того, концентрация исследуемого компонента бывает так мала, что находится вблизи границы предела обнаружения используемого измерительного инструмента.

С учетом сказанного перспективным представляется создание адаптивной системы обнаружения и идентификации компонентов соединений, которая могла бы работать в условиях повышенной зашумленности входных спектров рамановского рассеяния.

Алгоритм распознавания спектров рамановского рассеяния, применяемый при проведении удаленных экспериментов с помощью АПК «SPM Lab», представлен на рисунке 5.

Исходный n-канальный спектр рамановского рассеяния подвергается алгоритмам цифровой фильтрации. Очищенный от шума спектр поступает на вход адаптивной системы обнаружения и идентификации компонентов соединений. На основании выходов указанной системы формируется аналитический отчет о составе исследуемого вещества.

Отчет позволяет идентифицировать компоненты, входящие в состав вещества, исследуемого с помощью рамановской спектроскопии.

В качестве основы алгоритмов адаптивной системы обнаружения и идентификации компонентов соединений автором были выбраны методы генетического программирования. Данные методы имеют преимущество над искусственными нейронными сетями и хемометрическими методами идентификации состава вещества по его рамановскому спектру [4, 5], заключающееся в том, что сгенерированные правила распознавания поддаются интерпретации и могут использоваться как отдельно от экспертной оценки, так и совместно с ней для классификации спектров.

Для демонстрации этого на рисунках 6 и 7 представлены результаты применения генетического алгоритма [4] для ацетона и ацетонитрила – двух веществ, пики спектров которых приходятся примерно на одинаковую длину волны. По этой причине генетическим алгоритмом были выбраны другие длины волн в качестве классификаторов.

Пик в ацетоне на волновом числе ≈1700 см-1 связан с присутствием в нем функциональной группы С=O, отсутствующей в ацетонитриле. В свою очередь, ацетонитрил имеет связь C≡N, выражающуюся в виде пика на волновом числе ≈2255 см-1, отсутствующую в ацетоне.

Корреляция между правилами, сгенерированными генетическим алгоритмом, и химической структурой веществ демонстрирует практическую применимость такого метода.

В заключение можно сделать следующие выводы. Представленный интеллектуальный АПК «SPM Lab» предназначен для выполнения дистанционных научно-исследовательских работ в режиме реального времени по направлениям сканирующей зондовой микроскопии и рамановской спектроскопии с последующей обработкой результатов сканирования и формированием библиотеки экспериментов. АПК легко приспосабливается к различным моделям нанотехнологического оборудования ввиду своей модульной структуры. Программное обеспечение АПК «SPM Lab» при этом реализует концепцию тонкого клиента: пользователю не требуются какие-либо специальные приложения для работы с системой, кроме веб-браузера.

АПК «SPM Lab» позволяет реализовать одно из важнейших преимуществ рамановской спектроскопии – распознавание спектров рамановского рассеяния на основании данных библиотеки раман-экспериментов с помощью методов генетического программирования.

Литература

1. Круглов А.В. [и др.]. NanoEducator: Учеб. пособие. М.: NT-MDT, 2005.

2. Миронов В.Л. Основы сканирующей зондовой микроскопии: Учеб. пособие для вузов. Н. Новгород: ИФМ РАН, 2004. 110 с.

3. Shaver J.M. Chemometrics for Raman Spectroscopy. Handbook of Raman Spectroscopy // Practical Spectroscopy Series Vol. 28, Marcel Dekker Inc. NY. 2001, pp. 28–29.

4. Hennesy K., et al. An Improved Genetic Programming Technique for the Classification of Raman Spectra // Applications and innovations in intelligent systems XII. Cambridge, 2005, pp. 181–192.

5. Власов А.И. [и др.]. Нейросетевые методы дефектоскопии печатных плат // Электронные компоненты. 2004. № 9. С. 148–155.