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

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

This article unveils EMICA, a Python-based software tool revolutionizing electron microscopy image processing for amorphous alloys. EMICA addresses the unique challenges posed by these materials, which lack long-range order, by providing specialized capabilities for cluster analysis and spatial pattern recognition. This research explored software tool development and application through illustrative examples, answering the key question of how they enhance amorphous alloy analysis. By integrating advanced image processing techniques and algorithms, EMICA uncovers hidden patterns, offering quantitative insights into cluster distributions. The key message emphasizes the application’s transformative impact on material science research, providing a specialized solution for electron microscopy image analysis in the amorphous alloy domain. Our key findings, presented through real-world examples and case studies, attest to the efficacy of the software in revealing nuanced details of amorphous alloy structures. From identifying subtle variations in atomic configurations to quantifying cluster distributions, EMICA represents a significant leap forward in the field of advanced electron microscopy image processing, contributing significantly to the advancement of this domain.

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

Dilla Dagim Sileshi

Far Eastern Federal University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: dilla.d@dvfu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9100-1257

PhD student, Institute of Mathematics and Computer Technologies, research engineer, Electron Microscopy and Imaging Laboratory

Ресей, Vladivostok

Evgeniy Pustovalo

Far Eastern Federal University

Email: pustovalov.ev@dvfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1036-3975

Dr. Sci. (Phys.-Math.), Professor, Department of Information and Computer Systems, Institute of Mathematics and Computer Technologies, Head of the educational program 09.03.02 “Information systems and technologies”, profile “Programming of robotic systems”

Ресей, Vladivostok

Alexander Fedorets

Far Eastern Federal University

Email: fedorec.an@dvfu.ru
ORCID iD: 0000-0001-9007-3171

senior lecturer, Department of Information and Computer Systems, Institute of Mathematics and Computer Technologie

Ресей, Vladivostok

Әдебиет тізімі

  1. Klement W., Willens R.H., Duwez P. Nature. 1960. No. 187. P. 869.
  2. Egami T., Maed K., Srolovitz D., Vitek V. J. Phys. Colloques. 1980. No. 41. Pp. 8–272.
  3. Fratila A., Jimenez-Marcos C., Mirza-Rosca J.C., Saceleanu A. Mat. Chem. Phys. 2023. No. 304. P. 127867.
  4. Modin E.B., Pustovalov E.V., Fedorets A.N. et al. J. Alloys Comp. 2015. No. 641. Pp. 139–143.
  5. 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.
  6. 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.
  7. Jena P., Castleman A.W. Jr. Nanoclusters: A bridge across disciplines. Burlington, MA: Elsevier, 2010. 593 p.
  8. Sørensen K.H., Jørgensen M.S., Bruix A., Hammer B. J. Chem. Phys. 2018. No. 148 (24). P. 241734.
  9. Ranita, P., Arpita P., Chattaraj P.K. Frontiers in Chemistry. 2021. No. 9. P. 730548.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig. 1. Original electron microscopy image of the amorphous alloys CoP and NiW

Жүктеу (474KB)
3. Fig. 2. Cluster point distribution

Жүктеу (481KB)
4. Fig. 3. Cluster visualizations for clusters

Жүктеу (18KB)
5. Fig. 4. Probability distribution of angle

Жүктеу (33KB)
6. Fig. 5. Cluster point distribution probability chart

Жүктеу (37KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».