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Nov 26, 2023

슈퍼 탐색을 위한 이미징 메커니즘에 대한 미세 구조 표면 지형의 영향 조사

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 13651(2022) 이 기사 인용 680 액세스 3 인용 1 Altmetric Metrics 세부 정보 비전 기반 정밀 측정은 광학적 한계에 의해 제한됩니다.

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 13651(2022) 이 기사 인용

680 액세스

3 인용

1 알트메트릭

측정항목 세부정보

비전 기반 정밀 측정은 광학 해상도에 의해 제한됩니다. 다양한 초해상도 알고리즘이 개발되었으나 측정 정밀도와 정확도를 보장하기 어렵습니다. 나노 규모 해상도 측정을 달성하기 위해 미세 구조 표면 지형 특징과 해당 이미지 픽셀 강도 사이에 존재할 수 있는 강력한 수학적 매핑 관계에 대한 아이디어를 기반으로 하는 초해상도 미세 구조 개념이 제안되었습니다. 이 작업에서는 일련의 미세 홈을 초정밀 가공하고 표면 지형과 이미지를 측정합니다. 이미징 메커니즘에 대한 미세 홈 표면 지형의 영향을 분석하기 위해 매핑 관계 모델이 확립되었습니다. 결과는 마이크로그루브의 표면 거칠기와 표면 결함이 이미징 메커니즘 예측에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 최적화된 가공 매개변수는 나중에 결정됩니다. 이 논문은 정밀 위치 측정에 필수적인 응용 분야가 있는 초해상도 미세 구조의 설계 및 제조를 지원하는 실현 가능하고 가치 있는 작업을 보여줍니다.

저해상도(LR) 이미지1에서 고해상도(HR) 이미지를 재구성하여 원본 이미지의 해상도를 향상시키는 프로세스를 의미하는 초해상도(SR)는 현미경 이미징2,3,4, 비디오 감시5, 의료 영상6, 위성 원격 감지 영상7 및 천문 관측8 등. 게다가 SR 방법은 정밀 위치 측정에 필수적인 응용 프로그램을 가지며 위치 정확도9,10 향상에 중요한 역할을 합니다. 일반적으로 마이크로비전 기반 정밀 측위 측정 방법11,12,13,14,15은 주로 이미지 처리 방법11,15을 사용하여 해상도를 향상시킵니다. 특정 이미지 영역의 유사성이 높으면 알고리즘이 쉽게 일치 오류를 일으키므로 측정 정확도와 불확실성이 심각하게 감소합니다.

현재 이미지의 SR 재구성은 DPSR(Deep Plug-and-Play Super-Resolution) 알고리즘16, 일반화 능력을 위한 짝이 없는 이미지 대결 네트워크17, 특징 표현을 향상시키는 특징 맵 주의 메커니즘과 같은 소프트웨어 알고리즘의 관점에서 주로 달성됩니다. 재구성된 이미지18 등의 능력. 그러나 아베의 한계로 인해 일반 광학현미경의 분해능 한계는 약 200nm에 이릅니다. 따라서 200nm 이하의 미세 지형 정보는 광학현미경으로는 얻을 수 없습니다. 이미지 SR 재구성은 알고리즘 관점에서만 관찰된 물체 표면 이미지의 고주파 정보 샘플링 손실을 미세한 규모로 해결할 수 없습니다. 광학적 한계를 극복하고 미세구조 표면 지형의 초고해상도 이미징을 실현하는 것은 매우 어렵습니다.

여기에서 "초해상도 미세 구조"(SRM)라고 불리는 SR 특성을 지닌 미세 지형이 있는지 여부에 대한 혁신적인 아이디어가 생성됩니다. 구체적으로, 그림 1a와 같이 개별 픽셀 크기 범위 내에서 현미경을 통해 단 한 픽셀의 픽셀 데이터 구조로 이 영역을 추출하더라도 원본 픽셀은 실제 특성을 반영하는 가치 있는 하위 픽셀로 분해될 수 있습니다. SR을 구현하기 위해 그림 1b와 같은 주변 픽셀 정보와 SRM의 디코딩 특성을 통한 미세 지형 특성을 구현합니다.

SRM을 기반으로 한 초해상도 재구성. (a) 저해상도 이미지 (b) SRM "U"와 결합된 초해상도 재구성 이미지.

SRM 표면이 관찰됨에 따라 등록에 사용되는 이미지는 특징 함수 보간을 통해 더 높은 해상도와 더 신뢰할 수 있는 이미지 세부 정보를 가질 수 있으므로 각 영역의 세부 정보 차이가 더 명확하고 알고리즘에 의해 안정적으로 식별되기가 더 쉽습니다. 보다 정확한 위치 피드백을 제공하여 물체를 측정하고 위치 정확도를 향상시킵니다.