社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  Git

专业TEM图像分析软件Digital Micrograph:超详细教程+安装包!

子聿学长 • 3 年前 • 3431 次点击  


来源丨软件通←关注TA

Digital Micrograph(DM)是一款专业的电镜图像分析软件,本文通过实例向大家演示该软件的基本用法和常用功能。
另外,我们为大家准备了Digital Micrograph安装包和学习干货资料包,一定对大家有帮助。
公众号后台对话框回复“010”领取,以下为资源截图

资料 免费获取

长按识别二维码回复:010

长按识别二维码回复:010

长按识别二维码回复:010

免费获取全套教程大全


01
教程简介
图1. 文献中常见的HRTEM图例
Adv. Mater. 2012, 24, 2567-2571
文献中常见的HRTEM图片如上图所示,本文将通过一个实例处理一张和文献类似的HRTEM图片。
02
操作步骤

A. 基础功能
视频1. Digital Micrograph基础功能
【视频大小约10M】鼠标中间滚动可放大、缩小,按住Shift键可画正方形框
▍导入数据 

将HRTEM文件拖入软件窗口即可打开,注意不是.tif或.jpg等图片格式文件哦,测试的时候务必让测试人员提供给你源文件(.dm3格式)
▍软件界面

图2. 打开文件后软件界面
▍图片缩放 

按住鼠标中间上下滚动,可以对图片进行缩放
图3. 对图像进行缩放
▍调整scale bar大小

使得图片在拼图或投稿时,scar bar清晰可见
图4. 调整scale bar大小
▍绘图功能

可以在图片上进行标注图形、文字等
图5. 图形注释
▍局部放大图 

轻松搞定,并在放大图中有独立的scale bar
图6. 局部放大
▍保存修改 

可以将编辑后的图片另存为dm3或.tif等格式
图7. 保存修改后的图像
导出后图片效果如下

图8. 修改后效果

B. 测量晶面间距
视频2. 测量晶面间距
【视频大小约8M】鼠标中间滚动可放大、缩小

▍点击Profile
图9. Profile工具
▍在条纹清晰的区域画一条垂直于条纹的线
图10. Profile工具使用
▍双击线条,设置宽度
图11. Profile工具设置
▍通过调整如下矩形区域,可以提高调整精度(调整矩形上下两边平行于条纹)
图12. Profile工具
▍这时Profile Of HRTEM窗口的图形如下,各个柱形图高度越接近,测出的条纹间距值越可靠
图13. Profile of HRTEM
▍鼠标左键在窗口中拽出如下区域即可显示出距离,建议测量10个周期的距离,如下所示的条纹间距3.472 ÷ 10 = 0.3472 nm
图14. 测量晶面间距
▍晶面间距注释
图15. 图8基础上标注晶面间距
C. 位错分析

视频3. 位错分析
【视频大小约48M】鼠标中间滚动可放大、缩小;使用ROI工具时,请按ALT键
▍点击ROI工具
图16. ROI工具
▍按住Alt键,再图片上选一个区域,如下图

图17. ROI工具
▍点击Process下的FFT

图18. FFT工具
▍傅里叶变换后显示如下

图18. FFT工具
▍点击SpotMask工具
图19. SpotMask工具
▍绿色区域对准“亮斑”

图20. 区域调整
▍点击Process下的Apply Mask

图21. Apply Mask
▍弹出到如下所示窗口

图22. SpotMask工具
▍点击Process下的Reduced FFT

图23. Reduced FFT
▍这样就显示出选区的位错情况了
图24. 位错分析结果
(右上角为结晶良好的区域)
小伙伴们,我们为大家收集了Digital Micrograph安装包和教程干货合集,公众号后台回复“010”领取,以下为资源截图,一定会对大家有所帮助。


资料

免费获取

长按识别二维码回复:010
长按识别二维码回复:010
长按识别二维码回复:010

免费获取全套教程大全



Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/115572
 
3431 次点击