FR 3100361 A1 20210305 FR 1909593 A 20190830 Description Titre de l'invention : Procédé de traitement de données d'analyse dispersive en énergie générées par microscopie électronique Domaine technique [0001] La présente invention concerne le domaine de la caractérisation physico-chimique. Elle trouve pour application particulièrement avantageuse le traitement d'images tomographiques hyperspectrales obtenues par microscopie électronique en transmission. Technique antérieure [0002] La tomographie électronique en transmission vise à reconstruire une image 3D de l'objet imagé, à partir d'une série d'images 2D également dénommées projections de cet objet. [0003] Celle-ci peut être couplée à une analyse dispersive en énergie de photo-électrons X, appelée X-EDS ou EDX. Une telle analyse EDX se fait typiquement en chaque point d'une image 2D. En pratique, le faisceau électronique est focalisé de façon quasi-ponctuelle et balaye la zone à imager. Ce mode d'imagerie relève de la microscopie électronique à balayage en transmission STEM (Scanning Transmission Electron Microscopy). Il permet d'obtenir des images 2D sous forme de cartographies dans lesquelles chaque pixel correspond à une position du faisceau électronique focalisé. [0004] Lorsque le faisceau électronique interagit avec la matière de l'objet à imager, un rayonnement de photons X est généré. En détectant et en analysant ce rayonnement X, un spectre de photons X peut ainsi être obtenu en chaque pixel d'une cartographie 2D. [0005] En couplant la tomographie électronique à une analyse STEM EDX, il est possible de reconstruire le volume 3D de l'objet imagé en associant à chaque pixel 3D (également appelé voxel), un spectre EDX. En sélectionnant différentes bandes spectrales des spectres EDX, il est possible de reconstruire différentes images 3D, par exemple une image 3D par élément détecté. Une telle technique de tomographie couplée à une analyse EDX permet donc, en théorie, d'obtenir des images tomographiques hyperspectrales. Cette technique est appelée tomographie électronique analytique dans la suite. [0006] En pratique cependant, plusieurs limitations rendent cette technique difficile à mettre en oeuvre. [0007] Une première limitation, d'ordre « matérielle », est liée au nombre de photons X, également dénommés coups, détectés lors de l'interaction du faisceau électronique avec la matière. Cette interaction produit des photons X dans toutes les directions de l'espace. Un microscope électronique à transmission conventionnel est équipé d'un détecteur EDX au silicium dopé lithium (Si(Li)) qui collecte les photons X émis dans 2 sa direction. Une première solution consiste à augmenter le temps d'acquisition du spectre EDX, en maintenant le faisceau électronique focalisé sur un même point de l'objet à analyser. Cela augmente la dose d'électrons que reçoit l'objet. Les objets ne tolérant pas de fortes doses d'irradiation électronique ne peuvent pas être analysés par cette technique. Les temps d'acquisition très longs sont également dissuasifs pour la mise en oeuvre de cette technique. [0008] De récentes avancées en instrumentation ont permis d'obtenir plus de coups pour une dose d'électrons moindre. Au niveau des canons à électrons par exemple, le module XFEG de Thermofisher permet d'améliorer la stabilité du faisceau et le courant électronique. Cela permet d'augmenter la brillance du faisceau tout en diminuant la dose. Au niveau du système de détection EDX, le système Super X de Thermofisher comprend 4 détecteurs SDD (Silicon Drift Detector) permettant de collecter 4 fois plus de coups lors des acquisitions. En outre, les SDDs présentent un temps mort diminué, un meilleur taux de collection (environ 50 fois plus de coups par seconde) et une température de travail beaucoup plus faible par rapport aux détecteurs classiques Sei). [0009] Une deuxième limitation, d'ordre « logicielle », est liée au traitement de chaque spectre ou de chaque image spectrale obtenu par cette technique. Des logiciels commerciaux tels que Esprit (édité par Bruker), Digital Micrograph (édité par Gatan) ou Velox (édité par Thermofisher) ont été développés pour traiter un grand nombre de spectres et reconstruire point par point une image tomographiquc hyperspectrale. [0010] Lepinay et al. [Lepin13] ont ainsi présenté la première reconstruction 3D de transistor de type FD-SOI par tomographie électronique analytique. D'autres publications ont également présenté des caractérisations de nanoparticules [Slate16], [Zhong ln de nanofils à structure « coeur-coquille » [Burdet16], ou encore de matériaux poreux [Rossouwl6] [0011] Cette méthode classique de modélisation des spectres proposée par les logiciels com- merciaux reste cependant longue à mettre en oeuvre. La fiabilité de cette méthode n'est en outre pas optimale. En effet, malgré l'augmentation du nombre de coups permise par les évolutions matérielles, les spectres acquis présentent typiquement un nombre de coups et un rapport signal sur bruit relativement faibles. Les pics d'émission contenus dans ces spectres peuvent s'apparenter à une distribution de pics de Dirac difficile ou impossible à modéliser. [0012] Une solution consiste à recourir à des techniques d'analyses statistiques multivariées pour accélérer et faciliter la séparation des éléments de chaque spectre. Le document [Rossouw16] divulgue par exemple une telle méthode appliquée au traitement d'images STEM-EDX. Cette solution ne résout pas la problématique du manque de coups. L'analyse en composantes principales des pics d'émission des spectres EDX a également été mise en oeuvre pour diminuer le bruit des images spectrales STEM EDX, 3 tel que divulgué dans les documents [Paris10], [Lucasl3], [Potapl7a]. Cependant l'utilisation de l'analyse en composantes principales est encore controversée notamment en ce qui concerne son sens physique et la perte d'information liée à cette méthode d'analyse [Potap16], [Potapl7b], [Spieg17]. [0013] De façon générale, le traitement des données de tomographie électronique analytique reste long et difficile. Le traitement se fait point par point et image par image. Le temps de traitement est ainsi multiplié par le nombre de projections utilisées pour la reconstruction tomographique. Le traitement implique en outre des étapes manuelles de la part de l'utilisateur. Cela augmente encore la difficulté de mise en oeuvre de la tomographie électronique analytique. [0014] Une solution permettant d'accélérer le traitement de données multidimensionnelles est fournie par la librairie python « Hyperspy » [Penal 8]. Cette dernière permet de traiter une série d'images 2D en une seule fois. Elle regroupe également des fonctions d'analyse statistique multivariée et de quantification. Ces fonctions ne sont cependant pas optimales pour traiter des données de tomographie électronique analytique. En particulier, le rapport signal sur bruit relativement faible des spectres EDX limite la fiabilité des résultats de fit obtenus par « Hyperspy » pour la tomographie électronique analytique. En particulier, des pics d'émission proches en énergie sont difficilement séparables. Cela conduit à un biais dans les résultats de fit. [0015] Un objet de la présente invention est de pallier au moins en partie certains des incon- vénients mentionnés ci-dessus. [0016] En particulier, un objet de la présente invention est de proposer un procédé de traitement d'images de tomographie électronique analytique permettant de traiter un grand nombre d'images en diminuant le temps de traitement et/ou en améliorant la qualité de fit des spectres EDX. [0017] Un autre objet de la présente invention est de proposer un procédé de traitement d'images de tomographie électronique analytique limitant les interventions manuelles de l'utilisateur. [0018] Les autres objets, caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à l'examen de la description suivante et des dessins d'accompagnement. Il est entendu que d'autres avantages peuvent être incorporés. Si le procédé de la présente invention est particulièrement avantageux dans le traitement de série d'images STEM EDX tomographiques, celui-ci peut être appliqué à une seule image STEM EDX. En particulier, certaines caractéristiques et certains avantages du procédé de traitement d'images peuvent s'appliquer mutatis mutandis à un procédé de traitement d'au moins une image STEM EDX acquise dans des conditions d'irradiation électronique faibles, dites « low dose ». [0019] Les références de documents citées entre crochets ci-dessus sont explicitées dans la liste de références suivante : [0020] [Lepinl3] : Lepinay et al., -Chernical 3D Tomography of 28nm High K Metal Gate Transistor", Micron, vol. 47, p43-49 (2013). [0021] [Slatel 6] : Slater, Lewis, and Haigh, "Energy Dispersive X-Ray Tomography for 3D Elemental Mapping of Individual Nanopartieles", Journal of Visualized Experiments, n°113,(2016). [0022] [Zhongl7] : Zhong et al. "A bimodal tomographie reconstruction technique combining EDS-STEM and HAADF-STEM", Ultramicroscopy, vol.174, p35-45, 2017 [0023] [Burdel 6] : Burdet et al., "A novel 3D Absorption correction method for quantitative EDX-STEM tomography", Ultramicroscopy, vol.160, p118-129, 2016 [0024] [Rossouwl6] : Rossouw et al., -Blind Source Separation A ided Charactcrization of the F' Strengthening Phase in an Advanced Nickel-Based Superalloy hy Spectroscopie 4D Electron Microscopy", Acta Materialia, vol. 107, p229-238, (2016). [0025] [Paris10] : Parish and Brewcr, "Multivariate Statistics Applications in Phase Analysis of STEM-EDS Spectrum Images", Ultramicroscopy, vol. 110, n°2, p 1 34-143, (2010). [0026] [Lucas13] : Lucas et al., -Multivariate Statistical Analysis as a Tool for the Seg- mentation of 3D Spectral Data", Micron, vol. 52-53, p49-56, (2013). [0027] [Potapl7a] : Potapov, Longo, and Okunishi, "Enhancement of Noisy EDX HRSTEM Spectrum-Images hy Combination of Filtering and PCA", Micron, vol. 96, p29-37, (2017). [0028] [Potap16] : Potapov, "Why Principal Component Analysis of STEM Spectrum- Images Results in 'abstract', Uninterpretable Loadings?", Ultramicroscopy, vol.160, p 197-212, (2016). [0029] [Potapl7b] : Potapov, "On the Loss of Information in PCA of Spectrum-Images", Ul- tramicroscopy, vol. 182, p191-194, (2017). [0030] [Spieg17] : Spiegelberg and Rusz, "Can We Use PCA to Detect Sinan Signais in Noisy Data?", Ultramicroscopy, vol. 172, p40-46, (2017) [0031] [Pena18] : Pefia et al., "Hyperspy/Hyperspy [0032] RÉSUMÉ [0033] Pour atteindre cet objectif, un premier aspect de l'invention concerne un procédé de traitement d'images acquises par microscopie électronique à balayage en transmission (STEM) couplées à une analyse dispersive en énergie de photo-électrons X (EDX), comprenant les étapes suivantes : [0034] Fournir une série d'images STEM comprenant chacune un ensemble de pixels, chaque pixel de chaque ensemble de pixels comprenant des données sous forme d'au moins un spectre EDX unitaire, [0035] Réaliser une analyse en composantes principales sur l'ensemble des données des spectres unitaires pour séparer des données significatives et des données non signi- ficatives, et pour reformer les spectres unitaires à partir des données significatives uniquement, [0036] Former un spectre somme par sommation des spectres unitaires, de façon à dé- terminer des pics d'émission contenus dans les spectres unitaires, [0037] Modéliser le spectre somme par ajustement des pics d'émission de ce spectre somme à partir de fonctions gaussiennes, de manière à déterminer des positions de ces pics d'émission, et de préférence au moins un écart type en largeur à mi-hauteur de ces pics d'émission vis-à-vis de la largeur à mi-hauteur de pics d'émission d'une raie de référence d'un spectre de référence, [0038] Modéliser chaque spectre unitaire à partir du modèle de spectre somme, en conservant au moins les positions, et de préférence les écarts types, déterminés précédemment et en ajustant au moins l'amplitude, et de préférence uniquement l'amplitude, des fonctions gaussiennes aux pics d'émission des spectres unitaires, [0039] De façon optionnelle, former à partir d'au moins un paramètre issu des modèles de spectres unitaires, une série d'images paramétriques et/ou une image 3D paramétrique. [0040] Ainsi, l'invention permet de traiter un grand nombre de données, typiquement des spectres de dispersion d'énergie des rayons X, dits spectres EDX, associés à chaque pixel de chaque image d'une série d'images acquises par microscopie électronique tomographique. [0041] Le spectre somme est formé par sommation des spectres unitaires issus de la série d'images - par exemple un empilement de projections spectrales tomographiques. Ces spectres unitaires peuvent avoir subi un ou plusieurs traitements préalables, tels qu'une ou des opérations de regroupement ou « binning » selon la terminologie anglo-saxonne, et/ou une analyse en composantes principales. [0042] Une analyse en composantes principales (PCA) peut notamment être appliquée sur l'ensemble des données des spectres unitaires de la série d'images. Cela permet d'avoir la plus grande statistique de données possible pour réaliser la PCA. La pertinence de la PCA est ainsi optimisée. [0043] La PCA permet d'isoler les données significatives des images, c'est-à-dire les données présentant une grande variance statistique, de celles qui sont assimilables à du bruit. Cela permet de reformer des spectres unitaires comprenant des pics d'émission de forme environ gaussienne. Cela permet d'améliorer la modélisation ultérieure des spectres unitaires. Cette analyse en composantes principales est de préférence effectuée avant la formation du spectre somme. Cela permet de faciliter et/ou d'améliorer les étapes suivantes du procédé de traitement d'images. Une modélisation automatique des spectres unitaires peut en particulier être facilitée par la réalisation préalable d'une telle analyse en composantes principales. Les données non significatives assimilables à du bruit peuvent en outre être supprimées. Cela permet d'améliorer le rapport signal sur 6 bruit des spectres unitaires et/ou du spectre somme. [0044] La PCA permet en outre de reformer les spectres unitaires à partir de données signi- ficatives. Les spectres unitaires ainsi reformés présentent des pics d'émission présentant des formes de fonction gaussienne. Cela est particulièrement avantageux pour modéliser ces spectres unitaires. Ainsi, lorsque les spectres unitaires sont initialement formés de pics d'émission s'apparentant à des pics de Dirac, la PCA permet de reformer ces spectres avec des pics d'émission ayant la forme de fonctions gaussiennes, qui peuvent ensuite être modélisés. [0045] Le spectre somme permet d'établir un modèle fiable permettant de déterminer un certain nombre de pics d'émission potentiellement contenus dans les spectres unitaires. Un tel modèle établi à partir du spectre somme permet en outre de séparer de façon fiable des pics d'émission proches en énergie. [0046] Cc modèle comprend typiquement des fonctions gaussicnncs au niveau des pics d'émission du spectre somme. Un fit, par exemple via un algorithme de minimisation basé sur une méthode des moindres carrés, permet d'ajuster ces fonctions gaussicnncs aux pics d'émission du spectre somme. Le fit est typiquement réalisé en modifiant, pour chaque gaussienne, les paramètres d'amplitude, de position en énergie, de largeur à mi-hauteur et/ou d'écart-type en énergie (proportionnel à la largeur à mi-hauteur). La position de chacun des pics du spectre somme est ainsi déterminée. [0047] Les éléments du tableau périodique à l'origine des pics d'émission du spectre somme peuvent ainsi être précisément déterminés. La fiabilité des résultats de fit obtenus par le procédé est améliorée. [0048] Avantageusement, ce modèle du spectre somme est appliqué à chaque spectre unitaire. Le fit de ce modèle sur les spectres unitaires est réalisé sous contrainte, en fixant les positions et éventuellement les écarts types tels que déterminés précédemment, et en ajustant de préférence uniquement l'amplitude des fonctions gaussiennes aux pics d'émission des spectres unitaires. Cela permet de fiabiliser l'ajustement du modèle du spectre somme aux différents spectres unitaires. Un tel ajustement est typiquement réalisé par un algorithme de minimisation. Cet algorithme cherche à minimiser l'écart entre les paramètres d'ajustement et les données des spectres unitaires. En fixant au moins les positions parmi les paramètres d'ajustement, les variations de positions des gaussiennes sont supprimées. Cela permet d'éviter des solutions aberrantes dans lesquelles les gaussiennes se sont déplacées d'un pic d'émission à un autre lors de l'ajustement, notamment pour les spectres unitaires ne contenant pas tous les pics d'émission présents dans le spectre somme En fixant les positions, si le spectre unitaire ne comprend pas un pic d'émission donné, l'amplitude de la gaussienne modélisant ce pic d'émission est ajustée à une valeur environ nulle. Les erreurs d'ajustement induites par une variation du paramètre position des 7 gaussiennes sont ainsi supprimées. Le biais sur les résultats de fit est ainsi limité, voire éliminé, par rapport aux solutions existantes. La fiabilité de la modélisation est optimisée En outre, le rapport signal sur bruit du spectre somme est très supérieur à celui de chacun des spectres unitaires. Les positions et les écarts-types déterminés à partir du spectre somme sont donc beaucoup plus précises. 11 est donc particulièrement avantageux de conserver ces positions et écarts-types lors de la modélisation des spectres unitaires. Chaque spectre unitaire bénéficie ainsi de valeurs de positions et d'écarts-types précisément déterminés, ainsi que de valeurs d'amplitude fiables. Les éléments du tableau périodique à l'origine des pics d'émission de chaque spectre unitaire peuvent ainsi être précisément déterminés. La fiabilité des résultats de fit obtenus par le procédé est encore améliorée. [0049] A partir des modèles de spectres unitaires, il est ensuite possible de sélectionner une partie des données de ces spectres unitaires modélisés, par exemple des amplitudes sur une bande d'énergie étroite, de façon à créer une série d'images paramétriques, par exemple des cartographies élémentaires. [0050] Selon un autre aspect, la présente invention porte sur un produit programme d'ordinateur, ou sur un média non-transitoire lisible par un ordinateur, comprenant des instructions, qui lorsqu'elles sont exécutées par au moins un processeur, effectue les étapes du procédé selon l'invention mentionné ci-dessus. Brève description des dessins [0051] Les buts, objets, ainsi que les caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront mieux de la description détaillée d'un mode de réalisation de cette dernière qui est illustré par les dessins d'accompagnement suivants dans lesquels : [0052] [fig.1] La figure 1 illustre un diagramme du procédé de traitement de données selon un mode de réalisation de la présente invention. [0053] [fig.2A] La figure 2A est une image STEM 1-IAADF typique, pouvant être couplée à une analyse EDX pour chaque pixel de cette image. [0054] W8.213_1 La figure 2B illustre deux spectres EDX unitaires issus de deux pixels de l'image illustrée à la figure 2A. [0055] [fig.3] La figure 3 illustre un résultat d'analyse en composantes principales des spectres unitaires, permettant par exemple d'écarter des données contribuant au bruit des spectres unitaires, selon un mode de réalisation de la présente invention. [0056] [fig.4] La figure 4 illustre deux spectres EDX unitaires débruités, après binning et formés à l'issue de l'analyse en composantes principales, selon un mode de réalisation de la présente invention, les deux spectres unitaires étant issus de deux zones de pixels localisées au niveau des pixels matérialisés sur l'image illustrée à la figure 2A. [0057] [fig.5] La figure 5 montre un spectre somme formé à partir des spectres unitaires 8 déhruités en partie illustrés à la figure 4, après application d'un filtre de type top hat, selon un mode de réalisation de la présente invention. Le signal de fond déterminé selon un mode de réalisation de la présente invention est également présenté sur cette figure 5A, en superposition sur le spectre somme. [0058] [fig.6A] La figure 6A illustre un filtrage du signal de fond d'un spectre par un filtre de type « tophat », selon un mode de réalisation de la présente invention. [0059] [fig.6B] La figure 6B montre la forme de l'élément structurant d'un filtre top hat selon un mode de réalisation de la présente invention. [0060] [fig.7A] La figure 7A illustre une superposition d'un spectre somme filtré (sans signal de fond) et d'un modèle issus de données théoriques à hase de fonctions gaussiennes, selon un mode de réalisation de la présente invention. [0061] [fig.7B] La figure 7B montre un agrandissement d'une partie du spectre somme et du modèle superposé illustrés à la figure 7A, dans le domaine des faibles énergies de dispersion. [0062] [fig.RA] La figure 8A illustre la superposition du spectre somme filtré (sans signal de fond) et du modèle à hase de fonctions gaussiennes de la figure 7A, après fit, selon un mode de réalisation de la présente invention. [0063] [fig.8B] La figure 8B montre un agrandissement d'une partie du spectre somme et du modèle superposé illustrés à la figure RA, dans le domaine des faibles énergies de dispersion. [0064] [fig.9A] La figure 9A illustre une superposition d'un spectre unitaire et du modèle à base de fonctions gaussiennes illustré à la figure 8A, selon un mode de réalisation de la présente invention. [0065] [fig.9B] La figure 9B illustre la superposition du spectre unitaire et du modèle à base de fonctions gaussiennes de la figure 9A, après fit, selon un mode de réalisation de la présente invention. [0066] [fig.10A] La figure 10A reproduit l'agrandissement d'une partie du spectre somme et du modèle superposé après fit illustrés à la figure 8B, dans le domaine des faibles énergies de dispersion. [0067] [fig.10B] La figure 10B illustre une cartographie élémentaire issue de la raie M du Tellure modélisée pour chaque spectre unitaire à partir du modèle de spectre somme illustré à la figure 10A, après mise en oeuvre du procédé selon un mode de réalisation de la présente invention. [0068] [fig.10C] La figure 10C illustre une cartographie élémentaire issue de la raie K de l'Oxygène modélisée pour chaque spectre unitaire à partir du modèle de spectre somme illustré à la figure 10A, après mise en oeuvre du procédé selon un mode de réalisation de la présente invention. [0069] [fig.10D] La figure 10D illustre une cartographie élémentaire issue de la raie L du 9 Germanium modélisée pour chaque spectre unitaire à partir du modèle de spectre somme illustré à la figure 10A, après mise en oeuvre du procédé selon un mode de réalisation de la présente invention. [0070] Les dessins sont donnés à titre d'exemples et ne sont pas limitatifs de l'invention. Ils constituent des représentations schématiques de principe destinées à faciliter la compréhension de l'invention et ne sont pas nécessairement à l'échelle des applications pratiques. Description des modes de réalisation [0071] Avant d'entamer une revue détaillée de modes de réalisation de l'invention, il est rappelé que l'invention selon son premier aspect comprend notamment les caractéristiques optionnelles ci-après pouvant être utilisées en association ou alternativement : [0072] Selon un exemple, le procédé comprend en outre une étape d'analyse en com- posantes principales sur l'ensemble des données des spectres unitaires pour séparer des données significatives et des données non significatives, et pour reformer les spectres unitaires à partir des données significatives uniquement. [0073] Cela permet d'améliorer la forme des pics d'émission contenus dans les spectres unitaires. La modélisation ultérieure de ces pics d'émission est ainsi facilitée. Cela permet également d'éliminer des données non significatives telles que du bruit. Le rapport signal sur bruit est ainsi amélioré. [0074] Selon un exemple, seules les n premières composantes principales issues de l'analyse en composantes principales sont conservées pour reformer les spectres unitaires, avec 4 REVENDICATIONSProcédé (100) de traitement d'images (1) acquises par microscopie électronique à balayage en transmission (STEM) couplées à une analyse dispersive en énergie de photo-électrons X (EDX), comprenant les étapes suivantes : Fournir (101) une série d'images STEM comprenant chacune un ensemble de pixels (10a, I Ob), chaque pixel de chaque ensemble de pixels comprenant des données sous forme d'au moins un spectre EDX unitaire (20a, 20h), Réaliser une analyse (104) en composantes principales sur l'ensemble des données des spectres unitaires pour séparer des données significatives et des données non significatives, et pour reformer les spectres unitaires à partir des données significatives uniquement, Former (108) un spectre somme (40, 41) par sommation des spectres unitaires, de façon à déterminer des pics d'émission contenus dans les spectres unitaires, Modéliser (110) le spectre somme par ajustement des pics d'émission de ce spectre somme à partir de fonctions gaussiennes, de manière à déterminer (111) au moins les positions de ces pics d'émission, Modéliser (113) chaque spectre unitaire à partir du modèle de spectre somme, en conservant au moins les positions déterminées précédemment et en ajustant au moins l'amplitude des fonctions gaussiennes aux pics d'émission des spectres unitaires. [Revendication 2] Procédé selon la revendication précédente dans lequel seules les n premières composantes principales issues de l'analyse en composantes principales sont conservées pour reformer les spectres unitaires, avec 4