Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Stitching accuracy in large area scanning probe microscopy

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26620%2F24%3APU154732" target="_blank" >RIV/00216305:26620/24:PU154732 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00177016:_____/24:N0000143 RIV/00216224:14310/24:00137935

  • Výsledek na webu

    <a href="https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6501/ad7a13" target="_blank" >https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6501/ad7a13</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ad7a13" target="_blank" >10.1088/1361-6501/ad7a13</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Stitching accuracy in large area scanning probe microscopy

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Image stitching is a technique that can significantly enlarge the scan area of scanning probe microscope (SPM) images. It is also the most commonly used method to cover large areas in high-speed SPM. In this paper, we provide details on stitching algorithms developed specifically to mitigate the effects of SPM error sources, namely the presence of scanner non-flatness. Using both synthetic data and flat samples we analyse the potential uncertainty contributions related to stitching, showing that the drift and line mismatch are the dominant sources of uncertainty. We also present the 'flatten base' algorithm that can significantly improve the stitched data results, at the cost of losing the large area form information about the sample.

  • Název v anglickém jazyce

    Stitching accuracy in large area scanning probe microscopy

  • Popis výsledku anglicky

    Image stitching is a technique that can significantly enlarge the scan area of scanning probe microscope (SPM) images. It is also the most commonly used method to cover large areas in high-speed SPM. In this paper, we provide details on stitching algorithms developed specifically to mitigate the effects of SPM error sources, namely the presence of scanner non-flatness. Using both synthetic data and flat samples we analyse the potential uncertainty contributions related to stitching, showing that the drift and line mismatch are the dominant sources of uncertainty. We also present the 'flatten base' algorithm that can significantly improve the stitched data results, at the cost of losing the large area form information about the sample.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    21100 - Other engineering and technologies

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/8B21006" target="_blank" >8B21006: Traceability of localised functional properties of nanostructures with high speed scanning probe microscopy</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Measurement Science and Technology

  • ISSN

    0957-0233

  • e-ISSN

    1361-6501

  • Svazek periodika

    35

  • Číslo periodika v rámci svazku

    12

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    125026-125037

  • Kód UT WoS článku

    001326872200001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85206075472