數字圖像處理技術在掃描電化學顯微鏡中的應用

王 偉 劉振邦 包 宇 關怡然 牛 利 張國玉

1(長春理工大學光電工程學院，長春 130022) 2(中國科學院長春應用化學研究所，長春 130022) 3(廣州大學化學化工學院分析科學技術研究中心， 廣州 510006)

1 引 言

1986年，Bard等[1～3]結合超微電極在電化學研究中的優勢，提出掃描電化學顯微鏡(SECM)技術，并得到迅速發展，彌補了掃描隧道顯微鏡(STM)和原子力顯微鏡(AFM)不能提供電化學信息的不足，分辨率介于普通光學顯微鏡和STM之間。SECM是在一個高的時間與空間分辨率下，通過電化學控制測量技術，研究界面微區空間的化學組成、結構、性質和行為的電化學現場檢測儀器。它基于電化學原理工作，利用非常小的探針靠近樣品表面，在包含電活性物質的溶液中進行循環成像掃描，可測量微區內物質氧化或還原所給出的電化學電流，從而獲得被測樣品的電化學相關信息，樣品可以是導體、絕緣體或半導體，目前可達到的最高分辨率約為幾十納米[4～7]。 SECM由于使用超微電極作為探針，不但可以研究探頭與基底上的異相反應動力學及溶液中的均相反應動力學、分辨電極表面微區的電化學不均勻性、給出導體和絕緣體表面的形貌，而且還可以對材料進行微加工，研究許多重要的生物過程等[8～11]。

SECM成像的分辨率主要取決于探針的尺寸、探針的步進分辨率以及由基底特性決定的探針電流的變化。探針電極上的穩態電流一般是溶液成分、探針-基底之間的距離和基底本身性質的函數。由于發生在探針電極上的氧化還原反應是一個擴散過程，使得電流信號中包含了高斯模糊噪聲。另外SECM一般采用逐行掃描方式，探針在快速的移動過程中也會對探針附近微區內的溶液狀態產生影響，進而影響微區內溶液的電化學擴散過程，導致探針電極上的穩態電流發生變化，使獲得的SECM圖像變得模糊[12]。

數字圖像處理技術已廣泛地應用于STM中，包括濾波技術、利用傅里葉變換衰減某些頻率信號以及傅里葉逆變換技術等[12]。在SECM中圖像處理技術應用得比較少，Bartels等利用逆濾波技術來提高SECM圖像的分辨率，由于逆濾波技術對高頻信號有非常高的增益，導致處理后的圖像分辨率并未得到明顯的改善[13]。本研究采用LoG算法與NEDI插值算法結合在一起的圖像處理技術對獲得的SECM圖像進行處理，可以明顯提高SECM圖像的清晰度和分辨率。

2 實驗部分

2.1 儀器與試劑

掃描電化學顯微鏡(自制)；SCD050離子濺射儀(瑞士BAL-TEC公司)；AM4113TL數字顯微鏡(中國臺灣Dino-Lite公司)。

半徑10 μm鉑圓盤超微電極(自制)；Ag/AgCl參比電極和鉑絲對電極(自制)；18 mm×20 mm單晶硅片(浙江常山硅峰電子有限公司)；不銹鋼掩模板(深圳微納電子科技有限公司)。電解質溶液為2 mmol/L K3Fe(CN)6、0.1 mol/L KCl溶液。

2.2 儀器結構

SECM儀器結構示意圖如圖1所示，主要包括三維機械式位移平臺、三維壓電式位移平臺、超微電極固定裝置、電解池、顯微鏡、水平調節機構和底部減震系統。水平調節機構可以將被測基底調平；顯微鏡可以觀察超微電極相對于被測基底的位置變化情況，避免因操作不當造成超微電極與被測基底發生接觸；底部減震裝置可大幅減弱外界可能出現的振動干擾，提高儀器系統的穩定性。

圖1 搭建的掃描電化學顯微鏡儀器結構示意圖Fig.1 Structural diagram of self-fabricated scanning electrochemical microscope (SECM)

2.3 金叉指電極和金點陣電極的制備

金叉指電極和金點陣電極采用離子濺射方法制備，制備流程如圖2所示。將不銹鋼掩模板放置在硅片上方，為了增加金層的附著力，首先在硅片上鍍一層厚度約20 nm的鉻層，然后在鉻層上面鍍一層厚度約30 nm的金層。金叉指電極和金點陣電極的制備參數相同，但采用了不同的掩模板。

圖2 金叉指電極和金點陣電極的制備流程Fig.2 Preparation process of gold interdigitated electrode and gold electrode array

2.4 理論原理

SECM成像過程中所檢測的電流是氧化/還原過程中的法拉第電流，由于氧化還原反應本質上是一個擴散過程，氧化/還原電流的大小與溶液中電活性物質的擴散系數有關，在探針電極快速移動過程中會對探針與溶液之間的電化學擴散過程產生影響，同時多維度的電化學擴散過程會導致輸出圖像中含有高斯模糊，進而使SECM圖像變得不清晰。一般用菲克第二定律擴散方程來模擬非穩態電化學反應中的擴散過程[12]，如公式(1)所示：

(1)

式中f(x,y,t)是二維圖像，是拉普拉斯算子，f(x,y,τ),τ>0是實驗獲得的圖像，f(x,y,0)是理想的清晰圖像。把f(x,y,t)在時間t=τ處進行泰勒級數展開，去掉二次項和更高次項，可以得到：

(2)

將公式(1)代入公式(2)中，令t=0，得到：

f(x,y,0)≈f(x,y,τ)-τ2f(x,y,τ)(3)

公式(3)表明，通過對實驗獲得的圖像進行拉普拉斯變換后，再與原始圖像進行差減，可以使圖像變清晰，這種技術一般稱為圖像銳化算法。

SECM圖像中一般含有高頻噪聲，采用拉普拉斯變換后會增強這種噪聲，為了消除這種影響，可以在拉普拉斯變換之前用高斯濾波器對原始圖像進行濾波，濾除圖像中的高頻噪音，并保留低頻部分的圖像細節。這種將高斯濾波與拉普拉斯變換結合的算法稱為LoG(Laplacian of Gassian)算法[14]，于是公式(3)變成：

f(x,y,0)≈f(x,y,τ)-τ2G(x,y)*f(x,y,τ)(4)

(5)

由于LoG變換中含有高斯濾波，而圖像中的邊緣信息含有高頻信號，在利用高斯濾波濾除噪聲的同時也會濾除邊緣信息，導致邊緣信息丟失。基于此，采用基于邊緣導向插值的NEDI(New edge-directed interpolation)插值算法[15]解決此問題。NEDI插值算法的核心思想是對非邊緣像素點采用無方向的雙線性插值方法進行插值，而對于邊緣像素點則采用基于協方差的自適應插值方法進行插值，邊緣像素和非邊緣像素的區分依靠梯度閾值進行控制，這樣可使圖像中的邊緣區域更加清晰，插值算法的流程圖如圖3所示，關于NEDI插值算法詳細的計算公式參見文獻[16]。

圖3 基于邊緣導向插值NEDI插值算法Fig.3 New edge-directed interpolation (NEDI) Interpolation algorithm

3 結果與討論

3.1 金叉指電極基底

圖4 (A) 金叉指電極，(B) 金叉指電極的SECM圖像，(C) 圖B經過LoG變換后的圖像，(D) 圖C經過NEDI插值后的圖像Fig.4 (A) Gold interdigitated electrode, (B) SECM image of gold interdigitated electrode, (C) Image after LoG filter from Fig.4B, (D) Image after NEDI Interpolation from Fig.4C

金叉指電極外觀如圖4A所示，其中電極寬度約280 μm，電極與電極之間的間距約70 μm。圖4B是使用半徑10 μm的鉑超微電極在電解質溶液中得到的金叉指電極的SECM圖像，整個圖像的掃描區域是1000 μm×1000 μm，超微電極的步進間隔是10 μm，電極電位是0.1 V。由圖4B可見，金叉指電極的SECM圖像與它的導電性質是一致的，在叉指電極上方測得的電流是正反饋電流，對應圖像中的紅色和黃色區域，因此超微電極上的電流信號大小主要取決于被測基底表面的導電性質。由于實驗中采用了較大的步進間隔，導致超微電極在移動過程中對微區內的電化學擴散過程影響較大，造成圖像存在一定程度的模糊。對圖4B進行LoG變換后的圖像處理結果如圖4C所示，圖像清晰度得到改善，但LoG變換在濾除噪聲的同時也濾除了圖像中的邊緣信息，導致電極邊緣不是很清晰，出現了鋸齒狀的毛刺。對圖4C進行NEDI插值后的圖像處理，結果如圖4D所示，電極邊緣明顯變清晰，鋸齒狀的毛刺消失，整個圖像的清晰度和分辨率相對于圖4B有了明顯的提高。

3.2 金點陣電極基底

金點陣電極外觀如圖5A所示，其中金點陣電極的圓點直徑約200 μm，圓點與圓點之間的中心距離約400 μm。圖5B是金點陣電極的SECM圖像，其中超微電極的步進間隔是5 μm，圖像掃描區域是1000 μm×1000 μm，其它實驗參數與圖4B相同。由圖5B可見，在金點陣電極上方獲得了正反饋信號，對應圖像中的圓形紅色區域；在圓點以外的硅片上方獲得了負反饋信號，對應圖像中的綠色和藍色區域，顏色的不一致可能是由于基底沒有調平導致的。由于采用了更小的步進間隔，相對于圖4B，圖5B的圖像分辨率更高，更小的步進間隔也使得超微電極在移動過程中對微區內的電化學擴散過程影響變小，所以圖5B中的圖像模糊程度不如圖4B明顯。對圖5B進行LoG變換后的圖像如圖5C所示，經過LoG變換后濾除了圖像中的高頻噪聲，提高了圖像的清晰度，但圓點邊緣區域還是有些模糊。對圖5C進行NEDI插值后的圖像如圖5D所示，圖像中圓點邊緣區域的清晰度得到了明顯提高，整個圖像的清晰度和分辨率相對于圖5B得到了明顯提升。

圖5 (A) 金點陣電極，(B) 金點陣電極的SECM圖像，(C) 圖B經過LoG變換后的圖像，(D) 圖C經過NEDI插值后的圖像Fig.5 (A) Gold electrode array, (B) SECM image of gold electrode array, (C) Image after LoG filter from Fig.5B, (D) Image after NEDI Interpolation from Fig.5C

3.3 印有指紋的ITO基底

兩種被測基底的形狀都很規則，為了測試圖像處理技術的通用性，對印有指紋的ITO基底進行了SECM成像，印有指紋的ITO基底如圖6A所示。圖6B是指紋的SECM圖像，圖像掃描區域是2000 μm×2000 μm，超微電極的步進間隔是10 μm，其它實驗參數與圖4B相同。由圖6B可見，在有指紋的區域發生了負反饋現象，對應圖像中的綠色區域，圖像中的紅色區域是沒有印上指紋的ITO區域；圖像存在一定程度的模糊，尤其是指紋紋理的邊緣區域。對圖6B進行LoG變換后的圖像如圖6C所示，經過LoG變換后圖像整體的清晰度有了一定程度的提高，但指紋紋理的邊緣區域不是很清晰，存在毛刺現象。對圖6C進行NEDI插值后的圖像如圖6D所示，指紋紋理邊緣區域的清晰度得到了明顯提高，邊緣區域更加平滑，整個圖像的清晰度、對比度和分辨率相對于圖6B得到了明顯的提高。相對于文獻[13]給出的圖像處理方法，本實驗的圖像處理技術對圖像中邊緣區域的處理效果更好。

圖6 (A) 印有指紋的ITO基底，(B) 指紋的SECM圖像，(C) 圖B經過LoG變換后的圖像，(D)圖C經過NEDI插值后的圖像Fig.6 (A) Indium tin oxide (ITO) substrate with fingerprint, (B) SECM image of fingerprint, (C) Image after LoG filter from Fig.6B, (D) Image after NEDI Interpolation from Fig.6C

4 結 論

針對由于電化學反應的擴散過程導致SECM圖像變模糊的問題，本研究采用LoG算法與NEDI插值算法相結合的圖像處理技術對金叉指電極、金點陣電極和指紋的SECM圖像進行了處理，通過對三種基底的SECM原始圖像、LoG變換后的圖像和NEDI插值后的圖像進行比較分析，表明所采用的圖像處理技術可以明顯提高SECM圖像的清晰度和分辨率，對于形狀規則與不規則的被測基底，所采用的圖像處理技術同樣適用，具有較好的通用性。將這種圖像處理技術與更小的超微探針結合起來可以進一步提高SECM圖像的分辨率。

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