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行業(yè)動態(tài)每一個設(shè)計作品都精妙

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如何在掃描電鏡圖像中識別噪聲

日期:2025-09-17

在掃描電鏡(SEM)圖像中,識別噪聲主要依靠觀察圖像特征、定量分析和實驗對比。噪聲會降低分辨率、掩蓋樣品真實結(jié)構(gòu),常見來源包括電子束不穩(wěn)定、探測器電子學(xué)噪聲、環(huán)境電磁干擾、樣品電荷積累等。

一、從圖像特征識別噪聲

隨機斑點或顆粒狀

類似“雪花”或椒鹽噪聲,不隨樣品結(jié)構(gòu)變化。

多出現(xiàn)在低信號強度區(qū)域,如高放大倍數(shù)或低束流。

條紋或周期性干擾。

橫向或縱向條紋規(guī)律性強,通常來自電源干擾或掃描漂移。

模糊或拖影。

邊緣不清晰,可能是電子束漂移或振動造成,而非樣品結(jié)構(gòu)。

顆粒對比度異常高。

灰度變化不規(guī)則、與樣品結(jié)構(gòu)不對應(yīng),通常是噪聲。

二、定量判斷方法

對比均勻區(qū)域。

在樣品平坦區(qū)域,灰度應(yīng)均勻。

若灰度出現(xiàn)高頻抖動或顆粒感,即可能是噪聲。

頻域分析(FFT)。

對圖像做快速傅里葉變換。

隨機噪聲表現(xiàn)為高頻散點。

周期性噪聲表現(xiàn)為規(guī)律條紋或亮點。

信噪比評估。

計算樣品特征信號與背景噪聲比值。

低信噪比圖像中,噪聲會與結(jié)構(gòu)信號混雜。

三、實驗判斷技巧

多次采集同一區(qū)域。

樣品真實結(jié)構(gòu)保持不變。

噪聲隨機變化。

放大倍數(shù)變化。

樣品結(jié)構(gòu)隨幾何比例縮放。

噪聲顆粒大小不隨比例變化。

調(diào)節(jié)束流或積分時間。

增加束流或積分時間 → 真實結(jié)構(gòu)更清晰。

若隨機顆粒增強或消退 → 屬于噪聲。


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作者:澤攸科技