以优质的图像为基础,文章作者还借助统计学方法,通过分析位错与非位错处的亮度对比度和位错线的三维空间取向,对柏氏矢量进行了准确判断同时将贯穿位错进行了详细分类。特别指出,对于文中提到的二维位错密度(如图2a)和三维位错方向(如图2b,角度P和O),尼康的NIS-Elements软件通过内置的2D/3D分割算法均可很容易地分析或者换算出来,这使得科研工作者免于再花费精力学习其他软件,提高效率。 图2. (a) NIS-Elements 2D分割算法对位错图像进行识别分割。左边是原图像,右边是识别后的图像(红色点状代表识别出来的位错),(b) NIS-Elements 3D分割算法所能识别出的角度P(位错线与XY平面的夹角)和O(位错线在XY平面上的投影与X轴夹角)。此外,近期尼康公司对整个多光子显微系统进行了全方位升级,新发布产品型号为AX R MP,无论是在样品视野还是在成像质量上都做了明显优化,相信可以为科学研究提供更大的便利。点击“阅读原文”可查看详细产品信息。
参考文献:
1. Tanikawa, T.; Ohnishi, K.; Kanoh,M.; Mukai, T.; Matsuoka, T., Three-dimensional imaging of threading dislocations in GaN crystals using two-photon excitation photoluminescence.Appl Phys Express 2018, 11 (3).
2. Tsukakoshi, M.; Tanikawa, T.; Yamada, T.; Imanishi, M.; Mori, Y.; Uemukai, M.; Katayama, R., Identification of Burgers vectors of threading dislocations in freestanding GaN substrates via multiphoton-excitation photoluminescence mapping. Appl Phys Express 2021, 14(5).