Webinar

DigitalMicrograph® 3.6.2の新しいSurvey Mappingツールによる、動的in-situ 4D STEMデータのリアルタイム処理をご覧ください。ライブマップの生成、データサイズの削減、及び電子顕微鏡観察中の迅速かつ適切な意思決定の方法について学びます。また、DMスクリプトを使用した柔軟かつ強力なデータ処理もご紹介します。これにより、ユニークな分析や複雑な分析を効率化し、ストレージ領域を過剰に占有する事無く重要な変化を認識する事が可能になります。

STEMx OIMは、DigitalMicrographに追加された最新の4D STEM解析ツールです。こちらの機能を使うと、スクリプトによるコーディング無しに4D STEMデータから方位マップと相マップを自動生成可能です。

このウェビナーでは、STEMx OIMの指数付けと方位マッピングのワークフローを解説し、eaSI技術を活用した高度な実験（プレセッション電子回折やEELSまたはEDSと組み合わせたマルチモーダル4D STEMなど）のデモンストレーションを行います。

信頼性の高い電子エネルギー損失分光法(EELS)のスペクトルを取得することは長年のテーマであり、広いエネルギー範囲 (keV) 、高いエネルギー分解能(サブeV)、そして同時に広いダイナミックレンジ(数桁)が必要となることが大きな課題です。従来では、EELSはひとつの並列記録が可能なセンサーを用いて検出されていました。しかしながら、この一般的な検出器のダイナミックレンジは限られており、高いエネルギー分解能を得るためにはそのエネルギー範囲も非常に狭いものでした。これらは二つのスペクトルを高速で切り替えながら連続的に取得することで状況が改善されますが、その代償として試料に対する余分な電子線照射(結果として取得時間)が発生します。この考えをさらに拡張し、複数のスペクトルを取得することは論理的には次の有効な手段として考えつきますが、これは電子線照射に耐える試料の分析に対して、取得時間が問題とならない場合においてのみ有効です。このアイデアを突き詰めると、シリアル検出のEELS分光器の時代に逆戻りすることになり、素晴らしいスペクトルが取得出来たとしても多くの人が利用したいと思うようなシステムではなくなってしまいます。

マルチフレーム積算スペクトルイメージング(SI)法が提案され、STEMの像分解能とシグナルノイズ比(SNR)の双方を改善する手法として実証されました[1]。EELSによる測定において、シンチレータを備えたCMOSやCCD検出器は読み出しノイズの影響によって低電子線照射量、高速のマルチフレーム積算SI法には不向きです。一方、直接検出型の電子カウンティングカメラはほぼノイズの無い読み出しが可能であるため、低電子線照射条件下でのマルチフレーム積算EELS SIデータの取得に理想的です[2]。

Gatan DigitalMicrograph is a well-established software tool for performing in-situ (S)TEM experiments. This powerful capability has now been expanded to allow capture and analysis of in-situ EELS and spectrum imaging datasets. This video demonstrates the unique in-situ data acquisition and analysis capability of this advanced software platform when operated together with the GIF Continuum^® K3^® system.

In this webinar, we presented new tools for in-situ EELS spectrum imaging and in-situ 4D STEM. In addition to a simple interface for continuous acquisition with live drift correction, Gatan has developed a suite of tools for processing and visualizing these multi-dimensional datasets. While faster detectors make a continuous acquisition of analytical data feasible, these tools for the management of the resulting data make such experiments practical.

Lithium-Ionen-Batterien (Li) werden aufgrund ihrer herausragenden Energiedichte und geringen Masse für eine Vielzahl von Energiespeicheranwendungen eingesetzt. Es besteht weiterhin großes Potential zur Verbesserung der Kapazität und der Effizienz dieser Energiematerialien durch die Optimierung der verwendeten Komponenten und Materialien. Insbesondere durch den Mangel an geeigneten Charakterisierungstechniken auf der Mikro- und Nanoebene, sind die Abbaumechanismen und Strukturentwicklungen noch nicht ausreichend erforscht.