Advanced Electron Microscopy Image Processing for Analyzing Amorphous Alloys: Electron Microscopy Image Cluster Analyzer (EMICA). Tool and Results
(Стр. 104-111)

В данной статье представлен электронно-микроскопический анализатор изображения кластера (EMICA), представляющий собой программный инструмент, основанный на Python, который позволяет обеспечить качественно новый уровень обработки изображений электронной микроскопии для аморфных сплавов. EMICA решает уникальные проблемы, предоставляя специализированные возможности для анализа кластеров и распознавания пространственных шаблонов. В данном исследовании рассмотрено развитие программного обеспечения и его применение на примерах, доказана эффективность применения при анализе аморфных сплавов. Путем интеграции передовых методов обработки изображений и алгоритмов EMICA выявляет скрытые закономерности, определяются количественные показатели распределения кластеров. В статье показаны возможности использования программного приложения в исследованиях в задачах материаловедения, предоставляя специализированное решение для анализа изображений электронной микроскопии в области аморфных сплавов. В статье сделаны выводы, основанные на реальных примерах и кейсах, которые свидетельствуют об эффективности представленного программного обеспечения в выявлении тонких деталей структур аморфных сплавов. Начиная с идентификации тонких вариаций в атомных конфигурациях и заканчивая количественной оценкой распределений кластеров, EMICA представляет собой значительный шаг вперед в области передовой обработки изображений электронной микроскопии, внося значительный вклад в развитие этой области.

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Дагим Силеши, Пустовалов Е.В., Федорец А.Н. Улучшенная электронная микроскопия в обработке изображений для анализа аморфных сплавов: электронно-микроскопический анализатор изображения кластера (EMICA). Инструмент и результаты // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 1. С. 104-111. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-104-111. EDN: DYNPTQ

Klement W., Willens R.H., Duwez P. Nature. 1960. No. 187. P. 869.
Egami T., Maed K., Srolovitz D., Vitek V. J. Phys. Colloques. 1980. No. 41. Pp. 8–272.
Fratila A., Jimenez-Marcos C., Mirza-Rosca J.C., Saceleanu A. Mat. Chem. Phys. 2023. No. 304. P. 127867.
Modin E.B., Pustovalov E.V., Fedorets A.N. et al. J. Alloys Comp. 2015. No. 641. Pp. 139–143.
Pustovalov E.V., Modin E.B., Frolov A.M. et al. J. Surf Invest: X-Ray, Synchrotron and Neutron Techniques. 2019. No. 13. Pp. 600–608.
Pustovalov E.V., Modin, E.B., Kirillov A.V. et al. Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. 2014. No. 78 (9). Pp. 890–893.
Jena P., Castleman A.W. Jr. Nanoclusters: A bridge across disciplines. Burlington, MA: Elsevier, 2010. 593 p.
Sørensen K.H., Jørgensen M.S., Bruix A., Hammer B. J. Chem. Phys. 2018. No. 148 (24). P. 241734.
Ranita, P., Arpita P., Chattaraj P.K. Frontiers in Chemistry. 2021. No. 9. P. 730548.

аморфные сплавы, электронная микроскопия, анализ кластеров, кластеризация, программные инструменты, алгоритмы.