ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Journal influence

Higher Attestation Commission (VAK) - К1 quartile
Russian Science Citation Index (RSCI)

Bookmark

Next issue

2
Publication date:
16 June 2024

Concept of a system for remote web management of experiments in raman spectroscopy

The article was published in issue no. № 1, 2011
Abstract:Presented in this paper is a conceptual description of the hardware and software complex «SPM Lab», designed for conducting remote studies in the field of scanning probe microscopy and Raman spectroscopy with the ability to digitally process the results and store them in a centralized library.
Аннотация:Работа посвящена концептуальному описанию интеллектуального аппаратно-программного комплекса «SPM Lab», предназначенного для проведения дистанционных исследований и лабораторных работ в области сканирующей зондовой микроскопии и рамановской спектроскопии с последующей обработкой результатов сканирования и фор-мированием библиотеки экспериментов.
Author: (max.ivchenko@gmail.com) -
Keywords: e-Learning Management System, Raman spectroscopy, scanning probe microscopy, telecommuting, remote access
Page views: 16632
Print version
Full issue in PDF (5.09Mb)
Download the cover in PDF (1.32Мб)

Font size:       Font:

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].

Подпись:  
Рис. 1. Концепция интеграции АПК «SPM Lab» 
в СДОДля 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».

Подпись:  
Рис. 3. Схема проведения эксперимента 
пользователем

Структура и состав АПК «SPM Lab»

Подпись:  
Рис. 2. Структурный состав АПКНа 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.

Подпись:  
Рис. 4. Состав и причины искажения сигнала, получаемого с помощью СЗМ-методикОбработка 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.

Подпись:  
Рис. 5. Алгоритм интеллектуального распознавания 
спектров рамановского рассеянияДля 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.

Подпись:  
Рис. 6. Спектр рамановского рассеяния ацетонитрила и правила его классификации 
 
Рис. 7. Спектр рамановского рассеяния ацетона 
и правила его классификации 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.


Permanent link:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2706&lang=&lang=en&like=1
Print version
Full issue in PDF (5.09Mb)
Download the cover in PDF (1.32Мб)
The article was published in issue no. № 1, 2011

Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics: