(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子線をサンプルに当てることと、
前記電子線が当てられたサンプルの画像を取得することと、
前記画像の反射分布に基づいて決定される一つのラウエサークルに基づいて、前記サンプルの晶帯軸に対する相対的な前記サンプルの二軸の向きを自動的に決定することと、
決定された前記ラウエサークルに基づいて、二軸の傾斜角度調整を決定することと、
決定された前記向きに基づいて、前記サンプルの晶帯軸と整列するように前記サンプルの向きを自動的に調整することと、を備える方法。
【請求項２】
前記傾斜角度調整を決定することが、
前記サンプルに向かう前記電子線の経路と、前記ラウエサークルの中心をエワルド球の中心に繋ぐ第一線との間の角度を決定することを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
決定された前記角度を第一軸成分と第二軸成分に分解することを更に備える請求項２に記載の方法。
【請求項４】
決定された前記角度を第一軸成分と第二軸成分に分解することが、
α傾斜軸に垂直であって前記ラウエサークルの中心から第一軸上の点に向かう第一ベクトルを決定することと、
前記第一線と、前記第一軸上の点を前記エワルド球の中心に繋ぐ第二線との間の角度として、前記第一軸成分を決定することと、
前記第二線と、前記サンプルに向かう電子線の経路に対応する第三線との間の角度として、前記第二軸成分を決定することと、を備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
決定された前記角度を第一軸成分と第二軸成分に分解することが、
α傾斜軸に垂直であって前記ラウエサークルの中心から第一軸上の点に向かう第一ベクトルを決定することと、
前記第一線と、前記第一軸上の点を前記エワルド球の中心に繋ぐ第二線との間の角度として、前記第一軸成分を決定することと、
決定された前記角度と前記第一軸成分との間の差として、前記第二軸成分を決定することと、を備える、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記向きを自動的に調整した後に、
電子線を前記サンプルに当てることと、
前記電子線が当てられたサンプルの他の画像を取得することと、を備える請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記サンプルの晶帯軸整列を要求する操作者の入力を受信することを更に備え、
前記操作者の入力の受信に応答して、前記方法が自動的に行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
電子銃と、
サンプルホルダと、
撮像検出器と、
前記サンプルホルダに結合され、前記サンプルホルダ中のサンプルの向きを調整するように構成された位置決めコントローラと、
前記電子銃と前記サンプルホルダと前記撮像検出器と前記位置決めコントローラとに通信可能に結合されたプロセッサと、を備え、
前記プロセッサが、撮像された前記サンプルの自動的に計算された一つのラウエサークルに基づいて、前記サンプルホルダを制御する命令を実行し、
前記プロセッサが、
前記電子銃からの電子線を前記サンプルに当てることと、
前記電子線が当てられた前記サンプルの画像を前記撮像検出器から取得することと、
前記画像に基づき且つ前記自動的に計算された一つのラウエサークルに基づいて、前記サンプルの晶帯軸に対する相対的な前記サンプルの二軸の向きを自動的に決定することと、
決定された前記向きに基づいて、前記サンプルの晶帯軸と整列するように前記サンプルの向きを前記サンプルホルダを用いて自動的に調整することと、
を行うように前記電子銃と前記サンプルホルダと前記撮像検出器と前記位置決めコントローラとを制御する命令を実行する、システム。
【請求項９】
前記プロセッサが、前記サンプルの画像の反射分布を用いて計算されたラウエサークルに基づいて傾斜角度調整を決定することによって、前記サンプルホルダ中のサンプルの向きを制御するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサが、前記電子銃から前記サンプルに向かう電子線の経路と、前記ラウエサークルの中心をエワルド球の中心に繋ぐ第一線との間の角度を決定することによって、前記傾斜角度調整を決定することを行うように構成されている、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プロセッサが、決定された前記角度を第一軸成分と第二軸成分に分解することを行うように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサが、
α傾斜軸に垂直であって前記ラウエサークルの中心から第一軸上の点に向かう第一ベクトルを決定することと、
前記第一線と、前記第一軸上の点を前記エワルド球の中心に繋ぐ第二線との間の角度として、前記第一軸成分を決定することと、
前記第二線と、前記サンプルに向かう電子線の経路に対応する第三線との間の角度として、前記第二軸成分を決定することと、
によって、決定された前記角度を第一軸成分と第二軸成分に分解することを行うように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサが、
α傾斜軸に垂直であって前記前記ラウエサークルの中心から第一軸上の点に向かう第一ベクトルを決定することと、
前記第一線と、前記第一軸上の点を前記エワルド球の中心に繋ぐ第二線との間の角度として、前記第一軸成分を決定することと、
決定された前記角度と前記第一軸成分との間の差として、前記第二軸成分を決定することと、
によって、決定された前記角度を第一軸成分と第二軸成分に分解することを行うように構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記サンプルの晶帯軸整列を要求する操作者の入力を受信することを行うように構成された操作者入力デバイスを更に備え、
前記プロセッサが、前記操作者の入力の受信に応答して自動的に電子線を当て、前記サンプルの画像を取得し、前記サンプルの向きを決定し、前記サンプルの向きを調整するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の主題の実施形態は、概して、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ，ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）用のサンプルを整列させるためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＴＥＭは、規則的に配列した原子から成る結晶性固体を撮像するための高分解能透過型電子顕微鏡法（ＨＲＴＥＭ，ｈｉｇｈ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）において一般的に用いられている。物質の対称性を明らかにするためには、特定の方向（晶帯軸（ｚｏｎｅ  ａｘｉｓ）と一般的に称される）に沿ってサンプルを整列させて、ＨＲＴＥＭ像を撮らなければならない。この整列は典型的には手作業であり、サンプルの結晶学に対する深い理解を要するが、ＴＥＭの多くの操作者にはその理解が欠けている。
【０００３】
サンプルの結晶学に対する深い理解を有する操作者は、サンプルホルダの傾斜挙動も理解していなければならない。そのような操作者は、サンプルホルダに行う必要がある傾斜補正を決定するために結晶学とサンプルホルダの傾斜挙動の理解に基づいて理論的な計算を行う。更に、傾斜補正は、電子線に対する相対的なサンプルの移動を不可避的にもたらし、これが操作者による更なる補正を要する。
【０００４】
この手作業は、特別な知識を要するだけではなくて、時間もかかるものであり、典型的には数十分間もかかる。更に、操作者はサンプルを電子線に何度も曝露しなければならず、その曝露には、現在のサンプルの向きを特定するための初期曝露と、傾斜補正が実際に晶帯軸に沿ってサンプルを整列させているかどうかを確かめるための少なくとも二回目の曝露とが含まれる。この手作業は、例えば、サンプルの移動のために、及び／又は、初期補正では晶帯軸に完全に整列していないことのために、典型的には二回よりも多くの曝露を含む。こうした追加的な曝露は、電子線に敏感な物質のサンプルを損傷させ得るので（例えば、一部の物質は、１Ａ２当たり１０個の電子という累積電子線量で損傷し得て、多くの物質は、１０〜２０ｅ−Å−２の範囲内の累積線量で損傷し得る）、サンプルを調べるための後続の曝露が損傷したサンプルに対して行われることになる。損傷の種類としては、ノックオン損傷、加熱損傷、放射線分解が挙げられる。低加速電圧（例えば、６０〜１２０ｋＶ）を用いることでノックオン損傷に対処することができるが、低エネルギー電子の使用は、画像分解能の悪さと侵入深さの短さに繋がる。
【０００５】
晶帯軸整列のための手作業に対処する一つの試みは、回折パターンの強度の非対称性を評価して晶帯軸に対するサンプルのずれを決定するコンピュータ支援ツールを含むものであった。しかしながら、反射強度に頼ることは、構造因子の影響（つまり、単位格子の内容から運動学的回折強度を計算するのに用いられる数学的概念）や動的効果（つまり、結晶が十分に大きい場合には、回折現象が一回よりも多く生じ得て、回折強度が構造因子から計算した値と異なり得ること）に起因して、不正確な整列をもたらし得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従って、操作者が結晶学とサンプルホルダの傾斜挙動の深い理解を有している必要がなく、晶帯軸に整列させるためにサンプルを電子線に曝露する回数を最小にして、構造因子や他の動的効果に影響されない方法及びシステムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一実施形態に係る方法は、サンプルに電子線を当てることと、電子線が当てられたサンプルの画像を取得することと、を含む。サンプルの晶帯軸に対するサンプルの向きが、画像の反射分布に基づいて自動的に決定される。サンプルの向きは、決定された向きに基づいてサンプルの晶帯軸と整列するように自動的に調整される。
【０００８】
他の実施形態に係るシステムは、電子銃と、サンプルホルダと、撮像検出器と、サンプルホルダに結合され、サンプルホルダ中のサンプルの向きを調整するように構成された位置決めコントローラと、を含む。また、システムは、電子銃とサンプルホルダと撮像検出器と位置決めコントローラとに通信可能に結合されたプロセッサも含む。プロセッサは、撮像されたサンプルの自動的に計算されたラウエサークルに基づいてサンプルホルダを制御する命令を実行する。
【０００９】
更なる実施形態に係る方法は、サンプルの画像の反射分布に基づいてサンプルの晶帯軸に対する相対的なサンプルの向きを自動的に決定することを含む。サンプルの向きは、決定された向きに基づいてサンプルの晶帯軸と整列するように自動的に調整される。振幅フィルタリングされたパターンが、一連の画像の複数のフーリエ変換画像の振幅成分に基づいてフーリエ領域において計算される。複数のフーリエ変換画像の振幅成分が振幅パターンと置き換えられて、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像を形成する。画像シフト情報が、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像に基づいて決定される。画像シフト情報が一連の画像のうちの複数の画像に適用されて複数の整列した画像を形成する。
【００１０】
明細書に組み込まれてその一部を成す添付図面は、一つ以上の実施形態を例示するものであり、明細書と共にそれらの実施形態を説明するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態に係るサンプルの自動晶帯軸整列用の装置の概略図である。
【図２】一実施形態に係るサンプルの自動晶帯軸整列用の方法のフローチャートを示す。
【図３Ａ】実施形態に係るサンプルの自動晶帯軸整列用の方法のフローチャートを示す。
【図３Ｂ】実施形態に係るサンプルの自動晶帯軸整列用の方法のフローチャートを示す。
【図３Ｃ】実施形態に係るサンプルの自動晶帯軸整列用の方法のフローチャートを示す。
【図４】図４Ａは、一実施形態に係るサンプルのラウエサークルを示す。図４Ｂは、一実施形態に係る自動晶帯軸整列後のサンプルを示す。図４Ｃは、一実施形態に係るラウエサークルとエワルド球の交差を示す。
【図５】一実施形態に係る自動晶帯軸整列前後のサンプルを示す。
【図６】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるための方法のフローチャートを示す。
【図７Ａ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図７Ｂ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図７Ｃ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図７Ｄ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図７Ｅ】一実施形態に係る一連の画像に対するＸ軸及びＹ軸にわたるドリフトプロットのグラフを示す。
【図７Ｆ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【図７Ｇ】一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるのに用いられた物体の画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下の例示的な実施形態の説明では添付図面を参照する。異なる図面における同じ参照番号は同一又は同様の要素を示す。以下の詳細な説明は本発明を限定するものではなくて、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲によって定められるものである。以下の実施形態では、分かり易くするために、高分解能透過型電子顕微鏡法（ＨＲＴＥＭ）の用語及び構造に関して説明する。しかしながら、以下で説明される実施形態は、ＨＲＴＥＭに限定されるものではなくて、晶帯軸整列中に撮像ビームがサンプルを損傷させ得るあらゆる種類の顕微鏡法に適用可能である。
【００１３】
明細書全体に亘る「一実施形態」への言及は、或る実施形態に関して説明される特定の特徴、構造、特性が、本開示の主題の少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。従って、明細書全体に亘って色々な箇所に登場する「一実施形態」との記載は、必ずしも同一の実施形態について言及するものではない。また、特定の特徴、構造、特性は一つ以上の実施形態において適切に組み合わせ可能である。
【００１４】
一実施形態によると、電子線がサンプルに当てられて、電子線が当てられたサンプルの画像が取得される。サンプルの晶帯軸に対する相対的なサンプルの向きは、画像の反射分布に基づいて自動的に決定される。決定された向きに基づいてサンプルの晶帯軸と整列するようにサンプルの向きが自動的に調整される。晶帯軸が、高対称性を示す結晶の向きを称するものであり、より一般的には、三次元中の結晶の実格子（直接格子）に関する方向を称するものであることを当業者は理解しているものである。
【００１５】
図１は、一実施形態に係るサンプルの自動晶帯軸整列用の装置の概略図である。装置１００は、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）として具現化されている。具体的には、電子銃１０２が、サンプルホルダ１０８に置かれたサンプル１０６に電子線１０４を当てる。サンプル１０６を通過する電子線１１０を撮像検出器１１２によって受け、その撮像検出器１１２は、フィルムやデジタル画素検出器、例えば、直接検出電子計数（ＤＤＥＣ，ｄｉｒｅｃｔ‐ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ‐ｃｏｕｎｔｉｎｇ）カメラ（例えば、Ｇａｔａｎ社のＫ２  Ｓｕｍｍｉｔ）や、電荷結合素子（ＣＣＤ，ｃｈａｒｇｅ  ｃｏｕｐｌｅｄ  ｄｅｖｉｃｅ）カメラである。ＤＤＥＣカメラは超低電子線量を可能にする高い検出量子効率（ＤＱＥ，ｄｅｔｅｃｔｉｖｅ  ｑｕａｎｔｕｍ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）に起因して特に有用である。例えば、ＤＤＥＣカメラは、原子分解能（つまり、０．５７Å×０．５７Åの画素サイズ）に達する少なくとも５５０００倍の倍率での画像取得を、１画素当たり２〜４個のｅ−という低さの電子線量（つまり、６〜１２ｅ−Å−２という低さの線量）で可能にする。撮像検出器が、サンプル１０６の画像を取得するための或る種の構造を代表するものであることを当業者は認識しているものである。
【００１６】
また、装置１００は制御システム１１４を有し、その制御システム１１４は、プロセッサ１１６と、メモリ１１８と、入出力インターフェース１２０と、サンプルホルダ位置決めコントローラ１２２とを含み、これらはバス１２４を介して互いに通信可能である。入出力インターフェース１２０は、操作者が、プロセッサ１１６、メモリ１１８、及び／又は位置決めコントローラ１２２と通信して、ＴＥＭを操作することを可能にする。例えば、入出力インターフェース１２０は、撮像検出器１１２によって撮像されたサンプルを表示するための一つ以上のディスプレイと、ＴＥＭの多様な性状（例えば、焦点、サンプル位置等）を手動制御するための、また、以下でより詳細に説明するＴＥＭの自動制御を開始するための一つ以上の入力デバイスとを含み得る。
【００１７】
位置決めコントローラ１２２が、サンプルの向きを制御するためにＴＥＭで用いられる或る種の構造を称することを当業者は認識しているものである。分かり易くするために図示していないが、プロセッサ１１６は、バス１２４を介して電子銃１０２及び撮像検出器１１２にも通信可能に結合されて、これらのデバイスを制御する命令を提供し、これらのデバイスからの出力を受信する。
【００１８】
説明を簡単にするために、ＴＥＭの幾つかの部品を図示していない。そうした追加の部品は本開示の実施形態を理解するために必要ではないが、本開示の実施形態において使用可能なものである。
【００１９】
上述のように、従来のＨＲＴＥＭの研究は、操作者がサンプルの結晶学の深い理解と、サンプルホルダの傾斜挙動の知識とを有することを要するものである。そのような操作者は、サンプルを電子線に曝露し、計算を行い、サンプルホルダを用いてサンプルの傾斜を調整するように入出力デバイスを使用するものである。図１の左上に示されるように、操作者は、サンプルの向きをＸ軸とＹ軸の周りで調整する。対照的に、以下で詳細に説明される実施形態では、サンプルの向きを自動的に調整して、晶帯軸周りのサンプルのより正確な整列を提供して、向き合わせプロセスのためのサンプルの曝露の回数及び強度を最小にする。この自動調整は、メモリ１１８に記憶されプロセッサ１１６によって実行されるプロセッサ命令を用いてホルダ１０８、つまりはサンプル１０６の向きを制御するように位置決めコントローラ１２２を用いて実行され得る。従って、プロセッサ命令は、以下で説明する方法を行うようにＴＥＭにロードされ得る。
【００２０】
図２は、一実施形態に係るサンプルの自動晶帯軸整列用の方法のフローチャートを示す。まず、プロセッサ１１６は、電子銃１０２に、電子線１０４をサンプル１０６に当てるように命令する（ステップ２０５）。次いで、プロセッサ１１６は、撮像検出器１１２からサンプル１０６の画像を取得し（ステップ２１０）、以下で説明するプロセッサ命令を用いて、画像の反射分布に基づいて晶帯軸に対する相対的なサンプル１０６の向きを自動的に決定する（ステップ２１５）。プロセッサ１１６は、決定された向きに基づいて、晶帯軸と整列するようにサンプル１０６の向きを調整するように位置決めコントローラ１２２に自動的に命令する（ステップ２２０）。プロセッサ１１６は、Ｘ軸及び／又はＹ軸周りの調整量を送信することによって、サンプル１０６の向きを調整したり、一方の軸又は両軸の調整を開始、停止する命令を送信したりすることができる。
【００２１】
得られたサンプルの画像は非常にノイズが多いものとなり得るが、これが、サンプルの向きの自動決定、及びサンプルの向きの自動調整における小さな誤差をもたらし得る。従って、サンプルの向きを自動調整した後にサンプルがその晶帯軸に沿って完全に整列していない場合には、ステップ２０５〜ステップ２２０を繰り返して誤差を減らすことができる。サンプルがその晶帯軸に沿って向いているかどうかの認識は、サンプルを見ている操作者によって決定され得るものであり（サンプルがその晶帯軸に沿って整列していないことを特定するのにサンプルの結晶学の深い理解が必要でない場合）、又は、プロセッサ１１６によって自動的に行われ得るものである。
【００２２】
自動晶帯軸整列は、例えば、略０．１５ｅ／Å２の線量で行うことができるものであるが、従来の手動プロセスは、１Å２当たり数十個以上の電子という電子線量を含むものである。この電子線量の違いは、例えば、１５ｅ／Å２から略２０ｅ／Å２の総電子線量の後に変化する構造を有する放射線に敏感な結晶のＨＲＴＥＭ研究にとっては顕著なものとなり得る。従って、本開示の自動晶帯軸整列は、手動晶帯軸整列と比較して、より多くの研究を行う性能、及び／又はより高い電子線量で研究を行う性能を提供する。
【００２３】
図３Ａ〜図３Ｃは、実施形態に係るサンプルの自動晶帯軸整列用の方法のフローチャートを示す。まず、プロセッサ１１６は、操作者からの晶帯軸整列の要求を、例えば、入出力デバイス１２０を介して受信する（ステップ３０５）。プロセッサ１１６は、電子銃１０２に、電子線１０４をサンプル１０６に当てるように命令する（ステップ３１０）。電子線密度は、非限定的な例において、２秒間の曝露時間で０．０３ｅ／Å２／ｓであり得る。
【００２４】
プロセッサ１１６は、撮像検出１１２から撮像されたサンプルの画像を取得する（ステップ３１５）。サンプルは回折モード（反射モードとも称され得る）で撮像され得る。次いで、プロセッサ１１６は、ラウエサークルの円周の一部を形成している撮像サンプルの反射分布に基づいて、そのサンプルのラウエサークルを決定する（サンプル３２０）。この非限定的な例が図４Ａに示されていて、Ｏが逆格子の原点に対応し、ＯＥがエワルド球の中心に対応し、ＯＬがラウエサークルの中心に対応し、φが晶帯軸整列からのサンプルのずれの角度に対応し、ＯＥ→Ｏの方向が電子線入射に対応し、ＯＥ→ＯＬの方向が晶帯軸に対応する。
【００２５】
撮像されたサンプルに観測される電子回折パターンは、結晶の逆格子とエワルド球との間の交差として理解可能なものであり、電子線（図中の電子線）の入射が、角度φでサンプルの晶帯軸からずれると、格子のゼロ次のラウエゾーン（ＺＯＬＺ）がエワルド球と交差して、ラウエサークルを形成する。エワルド球の半径ＯＥ‐Ｏは１／λであり、ここで、λは電子線の波長である。ラウエサークルが逆格子のＯを通過するので、ラウエサークルの半径Ｏ‐ＯＬは略ｓｉｎ（φ）・（１／λ）に等しい。従って、角度φを小さくすると、ラウエサークルの半径が小さくなり、角度φがゼロになると、晶帯軸に沿った電子線入射が、エワルド球に接するＺＯＬＺに対応して、その一例が図４Ｂに示されている。Ｏと一致するまでＯＬを移動させることは、サンプルの整列を「軸外」から「軸上」に変更することと等価である。
【００２６】
さて、図３Ａに戻ると、プロセッサ１１６は、決定されたラウエサークルを用いて、上述のとおりのφ及びλを決定する（ステップ３２５）。次いで、プロセッサ１１６はφをその構成成分φαとφβに分解し、ここで、αとβはそれぞれｘ軸とｙ軸に平行な軸であり、α傾斜軸は、サンプルホルダ１０８の長手方向寸法に平行である（ステップ３３０）。成分φαとφβの計算は、α傾斜軸とβ傾斜軸が電子回折面に平行であると仮定している。αの傾斜が適用されると、β傾斜軸は面外に移動するが、本方法は、初期の結晶の向きが晶帯軸に比較的近い場合、例えば、−５°＜φ＜５°の場合に、満足のいく結果での近似を与える。この範囲外の向きは、観測可能な反射が非常に少ない電子回折を与え、ラウエサークルの決定を困難にし得る。
【００２７】
次に、図３Ｂ及び図４Ｃを参照すると、プロセッサ１１６は第一ベクトルＯＬ‐ＯＬ’を決定し、この第一ベクトルは、α傾斜軸に垂直であり、ラウエサークルの中心ＯＬから第一軸（この例ではα傾斜軸）上の点ＯＬ’に向かう（ステップ３３０Ａ）。次いで、プロセッサ１１６は、ラウエサークルの中心ＯＬをエワルド球の中心ＯＥに繋ぐ第一線ＯＬ‐ＯＥと、第一軸上の点ＯＬ’をエワルド球の中心ＯＥに繋ぐ第二線ＯＬ’‐ＯＥとの間の角度として、第一軸成分φαを決定する（ステップ３３０Ｂ）。プロセッサ１１６は、第二線ＯＬ’‐ＯＥと、サンプルに向かう電子線の経路に対応する第三線ＯＥ‐Ｏとの間の角度として、第二軸成分φβを決定する（ステップ３３０Ｃ１）。代わりに、図３Ｃに示されるように、決定された角度φと第一軸成分のφαの角度との間の差として、第二軸成分φβを決定することができる（ステップ３３０Ｃ２）。
【００２８】
図３Ａに戻ると、次いで、プロセッサ１１６は、φα及びφβをサンプルホルダ１０８に適用するが、これは上述のようにして位置決めコントローラ１２２を用いて行うことができるものである（ステップ３３５）。この位置決めは、サンプルが電子線１０４のアパーチャ内にあることを保証する。プロセッサ１１６は、電子銃１０２に、他の電子線量をサンプル１０６に与えるように命令し（ステップ３４０）、サンプルの他の画像を取得する（ステップ３４５）。次いで、サンプルを時系列順で撮像して、複数の画像を生成し、それらの複数の画像を後で研究用の最終画像に時系列順で足し合わせることによって、ＨＴＲＥＭ研究を行う（ステップ３５０）。
【００２９】
サンプルの二回目の撮像を用いて、サンプルの晶帯軸整列を確かめ、本開示の実施形態の自動プロセスを用いて整列をもたらす。対照的に、従来の手動整列法の場合、この二回目の撮像は典型的には、晶帯軸整列のために追加の調整が必要であることを明らかにし、これは、電子線をサンプルに追加的に適用することを要し、放射線に敏感な結晶にとっては、結晶の損傷をもたらし得て、及び／又は、ＨＲＴＥＭ研究のために用いられる放射線の量を減らし得る。本方法を用いて二回よりも多くの撮像が必要とされる場合であっても、総電子線量は２ｅ／Å２未満に制限可能である。二回目の撮像が必要とされる場合、サンプルがその晶帯軸と整列するまで、ステップ３１０〜ステップ３３５を繰り返す。
【００３０】
図５は、一実施形態に係る自動晶帯軸整列前後のサンプルを示す。本例では、初期電子線量は２秒間の曝露で０．０３ｅ／Å２であり、図５の左側の画像が得られた。この画像を用いて、傾斜角度をφα＝−１．７９°、φβ＝−０．３１°と決定して、サンプルホルダに適用し、二回目の撮像で図５の右側の画像が得られた。本例では、二枚の画像を得るための総電子線量は略０．１５ｅ／Å２であり、右側の画像に示されるように、良好な晶帯軸整列が与えられるので、サンプルの対称性が明らかとなる。
【００３１】
上述の方法では、特定の透過型電子顕微鏡に対するサンプルホルダのα軸及びβ軸の厳密な方向が分かっていることを仮定している。そうでない場合には、その透過型電子顕微鏡に対して、例えば、標準的な単結晶サンプルを用いて、α傾斜軸及びβ傾斜軸の方向とサンプルホルダの傾斜精度との予備的な較正を行うことが望ましい。この予備的な較正は特定の透過型電子顕微鏡に対して一度だけ行われるものとなり得て、以降は、予備的な較正で計算された傾斜方向を用いて本方法を一つ以上のサンプルに対して行うことができる。つまり、予備的な較正の後においては、任意の数のサンプルに対して晶帯軸整列を自動的に行うことができる。
【００３２】
ＨＲＴＥＭ研究中に、電子線に敏感な物質であるサンプルが、電子線で誘起されるサンプルの運動によって動き得て、ぼやけた画像が得られることを認識されたい。従って、ＨＲＴＥＭ研究による複数の画像を互いに整列させることが望ましい。画像を整列させる一つの方法は、画像をフーリエ領域に変換して、フーリエ変換された画像の位相変動を用いることを含む。しかしながら、ＨＲＴＥＭ研究は典型的にはノイズが多い画像を含み、位相の決定の精度に影響を与える。強力な振幅を有するフーリエ変換画像の画素を選択的に分析することによって、ノイズの影響を最小にすることができる。何故ならば、弱い画素の位相決定はノイズの影響を受け易く、誤差が生じ易い。これは、振幅フィルタを用いて、信頼できる強力な振幅の画素に位相分析を限定することによって達成可能である。
【００３３】
個々の画像の弱い信号を扱う一般的な方法とは異なり、振幅フィルタでは、まず、時系列の一連の画像の全てのフーリエ変換画像の振幅成分を組み合わせて、振幅パターンを形成する。反射は、画像のドリフトにかかわらず、フーリエ変換画像において不変な座標を有するので、振幅パターンは強力な振幅の画素をピンポイントで正確に示す。これは、振幅パターンに隠れていた反射を浮かび上がらせる。設定された所定の閾値未満の振幅を有するバックグラウンドの画素と弱い画素を、振幅パターンからフィルタリング除去して、振幅フィルタリングされたパターンを形成する。振幅フィルタリングされたパターンを、元々のフーリエ変換画像からの位相成分と組み合わせて、一連の修正されたフーリエ変換画像を生成する。これに続いて、逆フーリエ変換を修正されたフーリエ変換画像に適用して、一連のフィルタリングされた画像を生成する。
【００３４】
最後に、フィルタリングされた画像に基づいた反復相互相関を用いて、画像ドリフトを計算することができ、この情報を用いて、画像の時系列に沿って元々の画像を整列させる。ドリフトが補正されて足し合わされた画像は、高分解能で構造の詳細を豊富に示す一方で、振幅フィルタ無しの相互相関では、１×１×１０にビニングするまで画像の時系列に沿って画像を正確に整列させることができず、このようなビニングでは、画像ドリフトの方向において画像分解能が顕著に減少する。
【００３５】
図６は、一実施形態に係る時系列の一連の画像を整列させるための方法のフローチャートを示す。まず、プロセッサ１１６が電子銃１０２及び撮像検出器１１２を制御して、複数の別々の期間にわたって物体に電子線を当てることによって、物体の一連の画像を生成する（ステップ６０２）。図７Ａは、一連の画像のうちの一枚の画像の例であり、これは、個々の画像には非常にノイズが多くて、コントラストがノイズレベルに近いことを示していて、これは、個々の画像を撮影するための曝露時間が非常に短いこと、及び／又は、画像を生成するために適用される電子線量が低いことに起因し得る。複数の別々の期間は、一連の画像における画像の数に対応する。
【００３６】
図７Ａの画像及び図面に示されている他の全ての例の画像は、Ｋ２‐ＩＳ  ＣＭＯＳカメラ（Ｇａｔａｎ社製）を搭載したＴｉｔａｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｓ補正キューブ型透過型電子顕微鏡（ＦＥＩ社製）を用いて、画像毎に０．０５秒間の曝露で、全部で１２０枚の画像で、各画像において略０．０１３ｅ／画素の平均計測数で撮影されたものである。撮像された物体は、ＵｉＯ‐６６ナノサイズ金属有機構造体（ＭＯＦ，ｍｅｔａｌ  ｏｒｇａｎｉｃ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）結晶である。対照的に、従来の方法では、信頼できる整列のための十分な信号対ノイズ比を得るために、各フレームで画素毎に０．６７ｅ−よりも高い線量を要する。
【００３７】
プロセッサ１１６は、撮像検出器１１２から物体の一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））を受信し（ステップ６０５）、その一連の画像は、上述のように、互いに空間的にシフトした一連の画像のうちの少なくとも二つの連続した画像を含む。次いで、プロセッサ１１６は、一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））の各画像（ｆｉ）をフーリエ変換を用いてフーリエ領域に変換して、対応する複数のフーリエ変換画像（Ｆｉ）を生成する（ステップ６１０）。ｉ個の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））を含む一連の画像の場合、各画像（ｆｉ（ｘ，ｙ））のフーリエ変換は以下のようになる：
【００３８】
【数１】
0006756058.tif 000002
【００３９】
極形式での式は以下のとおりである：
【００４０】
【数２】
0006756058.tif 000003
【００４１】
ここで、｜Ｆｉ（ｕ，ｖ）｜は振幅であり、φ（ｕ，ｖ）はＦｉ（ｕ，ｖ）の位相である。
【００４２】
プロセッサ１１６は、フーリエ変換画像（Ｆｉ）の振幅成分を足し合わせて振幅パターン（ＦＡ）を形成し（ステップ６１５Ａ）、次いで、振幅パターン（ＦＡ）に振幅閾値を適用して、振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）を生成すること（ステップ６１５Ｂ）によって、フーリエ領域において振幅フィルタリングされたパターンを計算する。振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）は、振幅閾値以上の振幅を有する振幅パターン（ＦＡ）の画素を含む。具体的には、一連の画像のうちの全ての画像からのフーリエ変換振幅成分が振幅パターン（ＦＡ）を形成し、以下のように表示することができる：
【００４３】
【数３】
0006756058.tif 000004
【００４４】
非限定的な一実施形態では、振幅閾値Ｉｔは以下の範囲内の値となり得る：
【００４５】
【数４】
0006756058.tif 000005
【００４６】
ここで、ＩｍｅａｎとＩｍｉｎは、振幅パターン（ＦＡ）の全ての画素の平均値と最小値である。式（４）は振幅閾値Ｉｔをどのように計算するのかの一例を説明するものであって、振幅閾値Ｉｔを計算する他の多数の方法が存在することを認識されたい。
【００４７】
振幅フィルタリングされたパターンを以下のように表すことができる：
【００４８】
【数５】
0006756058.tif 000006
【００４９】
ここで、Ｉｕｖは、振幅パターンＦＡ（ｕ，ｖ）中の点（ｕ，ｖ）における強度値である。式（５）は振幅フィルタリングされたパターンＨ（ｕ，ｖ）をどのように計算するのかを一例を説明するものであって、振幅フィルタリングされたパターンＨ（ｕ，ｖ）を計算する他の多数の方法が存在することを認識されたい。そうした代替案の一つは、Ｉｕｖ≧Ｉｔの場合にＩｕｖの値を保つことを含むものであり得る（Ｉｕｖ−Ｉｔの値を用いる代わりに）。
【００５０】
図７Ｂに示されるように、振幅パターン（ＦＡ）は信号対ノイズ比を低減して、撮像された物体の原子構造に対応する振幅ピークをノイズ上に観測することができるようにする。図７Ｃの画像は、振幅フィルタリングされたパターンＨ（ｕ，ｖ）であり、振幅フィルタの振幅閾値未満の振幅値を有する振幅パターンの全ての画素を排除している一方で、振幅フィルタの振幅閾値を超える振幅値を有する画素を保持している。図７Ｃの画像は、フーリエ変換されて足し合わされた画像の最高の振幅を有する略１００画素に対応するものを除いて全ての画素を排除する振幅閾値を用いて生成されたものである。従って、例えば、振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）に所定の数の画素をもたらすように振幅閾値を設定することができる。
【００５１】
次に、プロセッサ１１６は、個々のフーリエ変換画像Ｆｉ（ｕ，ｖ）の振幅成分｜Ｆｉ（ｕ，ｖ）｜を振幅フィルタリングされたパターンＨ（ｕ，ｖ）に置き換えて、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像（Ｇｉ）を形成する（ステップ６２０Ａ）。これを以下の式で表すことができる：
【００５２】
【数６】
0006756058.tif 000007
【００５３】
次いで、プロセッサ１１６は、複数のフィルタリングされたフーリエ変換画像（Ｇｉ）の各々に逆フーリエ変換を行い、対応する複数の逆変換されたフィルタリング画像（ｇｉ）を生成する（ステップ６２０Ｂ）。具体的には、各フィルタリングされた画像ｇｉ（ｘ，ｙ）は以下のように表される：
【００５４】
【数７】
0006756058.tif 000008
【００５５】
図７Ｄは、振幅成分を振幅フィルタリングされたパターン（Ｈ）で置き換えて、元の領域に変換し直した後の図７Ａの画像の例を示す。見て取れるように、撮像された物体の格子の特徴が目に見えるようになっているが、この特徴は図７Ａに示される元の個々の画像では目に見えないものである。
【００５６】
次いで、プロセッサ１１６は、複数の逆変換されたフィルタリング画像（ｇｉ）を、それら複数の逆変換されたフィルタリング画像のうちの連続した次のもの（ｇｉ＋１）と相互相関させて、複数の逆変換されたフィルタリング画像（ｇｉ）の各々について画像シフト情報を生成する（ステップ６２０Ｃ）。従って、一番目の画像（ｇ１）についてはシフト情報が計算されず、後続の各画像（ｇｉ＋１）についての画像シフト情報は、その前の順序の画像（つまり、二番目の画像についてはｇ１、二番目の画像の後の各画像についてはそれぞれｇｉ−１）に基づいたものとなる。固定された画像は相互相関には使用されない。何故ならば、フィルタリングされた画像ｇｉ（ｘ，ｙ）は周期的な格子を含むので、ドリフトの決定は、周期単位内での動きに対してのみ有効だからである。相互相関に連続した画像を使用することで、この問題に対処する。何故ならば、二つの連続した画像の間のドリフトが、単位格子の長さを超えることはないからである。
【００５７】
図７Ｅは、相互相関から計算されたドリフトプロットの一例のグラフであり、一連の画における前の画像に対する各画像のＸ軸及びＹ軸のドリフト量を示す。この例のドリフトプロットは比較的線形であるが、全ての実施形態でこうなる訳ではなくて、撮像中の物体の動きに応じて、ドリフトプロットはあらゆる形状を取り得るものであり、一例では、ランダムなシフトを含むように現れる。
【００５８】
次いで、プロセッサ１１６は、一連の画像の元の各画像（ｆｉ）に画像シフト情報を適用することによって、一連の画像（ｆ１（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）、…、ｆｎ（ｘ，ｙ））の元の画像（ｆｉ）を整列させる（ステップ６２５）。従って、相互相関の一回の反復サイクルが、一連の画像の全ての画像のドリフト決定工程とドリフト補正工程を含む。ドリフト補正の決定がｍ回のサイクルを含み、反復サイクルｋにおいて（画像１に対して）画像ｉについて決定されたドリフトがｒｉｋ＝［Δｘｉｋ，Δｙｉｋ］であるとすると、画像１に対する画像ｉの全ドリフトｒｉは以下のようになる：
【００５９】
【数８】
0006756058.tif 000009
【００６０】
従って、複数回の反復サイクルを行うことによって、全体的な整列を改善することができる。一実施形態では、反復サイクルの回数は、例えば１０サイクルである。
【００６１】
次いで、プロセッサ１１６は、整列させた複数の画像を足し合わせて、画像シフトが修正されて足し合わされた画像を形成する（ステップ６３０）。次いで、画像シフトが修正されて足し合わされた画像を、例えば入出力インターフェース１２０を介してディスプレイに出力することができる（ステップ６３５）。図７Ｆは、一連の画像の画像整列を行わずに足し合わせて生成された画像を示し、図７Ｇは、図６に関して説明したようにして整列させて足し合わせた画像を示す。見て取れるように、図７Ｆのものと比較すると、図７Ｇの足し合わされた画像では格子の特徴がはるかに明らかになっている。
【００６２】
本説明は本発明を限定するものではないことを理解されたい。逆に、例示的な実施形態は代替物、変更物、等価物をカバーするものであって、これらも添付の特許請求の範囲によって定められる要旨及び範囲内に含まれるものである。更に、例示的な実施形態の詳細な説明においては、特許請求される発明の包括的な理解を与えるために多数の具体的な詳細が与えられている。しかしながら、そのような具体的な詳細を有さずに多数の実施形態を実施することができることを当業者は理解するものである。
【００６３】
本願の例示的な実施形態の特徴や要素が実施形態においては特定の組み合わせで説明されているが、各特徴や各要素は、実施形態の他の特徴や要素を用いずに単独で使用可能でもあり、本開示の他の特徴や要素と多様に組み合わせて又は組み合わせずにも使用可能である。
【００６４】
本説明は、開示されている主題の例を当業者がそれを実施すること（デバイスやシステムを作製して使用すること、組み込まれる方法を行うことを含む）ができるように用いている。本主題の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定められるものであり、当業者に想起される他の例も含み得る。そのような他の例も特許請求の範囲内にある。
【符号の説明】
【００６５】
１００  装置
１０２  電子銃
１０４  電子線
１０６  サンプル
１０８  サンプルホルダ
１１０  電子線
１１２  撮像検出器
１１４  制御システム
１１６  プロセッサ
１１８  メモリ
１２０  入出力インターフェース
１２２  位置決めコントローラ
１２４  バス
【図１】
0006756058.tif 000010
【図２】
0006756058.tif 000011
【図３Ａ】
0006756058.tif 000012
【図３Ｂ】
0006756058.tif 000013
【図３Ｃ】
0006756058.tif 000014
【図４】
0006756058.tif 000015
【図５】
0006756058.tif 000016
【図６】
0006756058.tif 000017
【図７Ａ】
0006756058.tif 000018
【図７Ｂ】
0006756058.tif 000019
【図７Ｃ】
0006756058.tif 000020
【図７Ｄ】
0006756058.tif 000021
【図７Ｅ】
0006756058.tif 000022
【図７Ｆ】
0006756058.tif 000023
【図７Ｇ】
0006756058.tif 000024