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EDAX OIM Analysis 9 – 更上一层楼

a) The IPF orientation map from a rolled aluminum sample relative to the surface normal direction, using traditional Hough-based indexing. b) The IPF orientation map from the same sample after spherical indexing analysis.

Figure 1. a) The IPF orientation map from a rolled aluminum sample relative to the surface normal direction, using traditional Hough-based indexing. b) The IPF orientation map from the same sample after spherical indexing analysis.

简介

EDAX® OIM Analysis™ 是针对电子背散射衍射(EBSD)分布图数据可视化和数据处理的领先软件。用户能够生成不同的分布图来表达样品的晶体取向或晶粒形貌。同样能够生成晶界取向差或局域取向差分布的图表,或生成极图来表示择优取向分布。这一系列的数据分析是使得用户更深入理解样品和对应显微组织的有力工具。除了这些丰富的分析功能,OIM Analysis 还在软件的易用性以及针对不同用户需求的定制化提供了各种功能。能够按照用户指定的输出和参数建立模板,并对模板进行保存、分享,以及应用到其它的数据集上。这些模板能够被用来进行一键式的分析,或运用到批量处理中,对批量数据集实现自动化的和前后一致的分析。OIM Analysis 定义了 EBSD 数据处理的标准,而如今,OIM Analysis 9 则更上一层楼。

 

OIM Analysis 9 运行得更快,这一点非常重要,因为 Velocity™ EBSD 探测器能够带来相较前代传感器显著更快的数据采集速率。用户如今能够采集更多或体量更大的数据集。改进的算法打开数据集更快,生成分布图也会更快,并且用户在工作空间中移动图像也不再需要等待图像重新渲染。这些基础的改进提升了 OIM Analysis 9 的用户体验。

 

除了系统流程改进带来的更高易用性,OIM Analysis 中的 EDAX OIM Matrix™ 模块也得到了重要升级。OIM Matrix 模块通过生成和使用基于动力学衍射模拟的 EBSD 花样,相比传统的基于霍夫变换的标定方法获得更好的标定效果。如今在 OIM Matrix 中加入了球形标定算法,在不降低结果数据质量的前提下显著提高了使用模拟花样进行标定的速度。这一进步使得 OIM Matrix 更易于运用到更多常规和特殊的应用中去。

示例和讨论

为了展示 OIM Matrix 的性能,我们从一个轧制铝样品中采集了数据。这种类型的样品由于其显微组织内部的塑性变形而变得难以表征。在这种情况下采集到的 EBSD 花样将变得更为模糊,因为原子结构的周期性遭到了由变形带来的明显扰动,从而导致 EBSD 花样中衍射信号强度和锐度的降低。图 1a 展示了基于传统霍夫变换标定的沿着样品表面法向的 IPF 取向分布图。通过置信指数(CI)区分,将数据中 CI 数值大于 0.1 的所有点作为正确标定的点,而低于此阈值并排除的点在分布图中显示为黑色。总体的标定成功率为 25%。这组数据是通过 Velocity Super EBSD 探测器,以 70 nm 步长采集的 72 x 56 µm 的区域。所有的 EBSD 花样都存储到硬盘上以供 OIM Matrix 的进一步分析。 

图 1b 展示了经过球形标定分析后的 IPF 取向分布图。标定成功率提升到了 72%。在这里以及对所有后续数据都采取了同样的置信指数阈值。球形标定带来的一个关键优势是它的使用便利性。用户在重新标定工具中选择球形标定,加载可用物相的元花样,并设置标定的带宽参数。图2 展示了使用球形标定时 OIM Matrix 的用户界面。当加载元花样时,OIM Matrix 提供了一个包含许多常见分析材料的预先计算的元花样库。OIM Matrix 同时还提供了相应工具,当我们知道材料的晶体对称性、晶格常数和原子位置这些晶体学信息时去计算新的元花样。

The OIM Matrix user interface when using spherical indexing.
图 2. 使用球形标定时的 OIM Matrix 用户界面

OIM Analysis 还包含了其它用于改善 EBSD 花样标定的工具。这其中的一个工具是 NPAR™,它是通过对采集到的 EBSD 花样进行局域平均来提升花样信噪比的一种方法。图3a 显示了该数据经过 NPAR 处理后得到的 IPF 取向分布图,可以看到经过处理后的标定成功率达到了 52%。

a) The IPF orientation map for a rolled aluminum sample after NPAR processing. b) The results after combining spherical indexing and NPAR reindexing analysis on the same sample.

Figure 3. a) The IPF orientation map for a rolled aluminum sample after NPAR processing. b) The results after combining spherical indexing and NPAR reindexing analysis on the same sample.

OIM Analysis 的设计使得用户能够将 OIM Matrix,球形标定,以及 NPAR 的优势组合起来使用以达到更加结果。图3b 显示了将球形标定与 NPAR 重新标定分析组合起来后的效果。最终的标定成功率高达 97%。值得特别注意的是,这一数据质量的提升并不等同于简单的数据清理操作,而是基于采集到的 EBSD 花样的真实测量结果,用户能够在每个数据点上看见花样和标定结果。

 

OIM Analysis 工作空间中另一个重要的协同操作是能够将 OIM Matrix 和 NPAR 仅运用到数据中所选定的部分。比如说,能够仅仅对具有低的初始置信指数的点进行重新标定。又比如能够仅对特定的物相进行重新标定。这提高了进一步处理的总体效率,并给予用户灵活的在特定的材料中使用创新的途径对数据质量进行优化的可能。OIM Matrix 也兼容 EDAX ChI-Scan™,使得 EDS 数据与 EBSD 数据同步采集,并针对晶体结构相近的样品获得更好的相区分。

 

OIM Matrix 和球形标定也能够被用来提高 EBSD 测量的精确度。图4 显示了在硅单晶上使用 30 μm 步长对 1 mm x 1 mm 的区域采集的数据,并对分别使用霍夫变换、球形标定以及球形标定加上取向精修得到的 KAM(kernel average misorientation) 分布进行对比。分布图显示出显著的提升,意味着软件对变形组织表征能力的提升。

An example of data collected from a 1 mm x 1 mm region with a 30 µm step size on a silicon single crystal comparing the KAM distribution from the Hough indexing, spherical indexing, and spherical indexing plus an orientation refinement.

Figure 4. An example of data collected from a 1 mm x 1 mm region with a 30 µm step size on a silicon single crystal comparing the KAM distribution from the Hough indexing, spherical indexing, and spherical indexing plus an orientation refinement.

图 5 展示了 EBSD 花样的像素分辨率和信噪比水平对取向精修后平均 KAM 数值的影响。噪声水平对应着原始花样(noise 0),附加中等噪声后的花样(noise 1),以及附加重度噪声后的花样(noise 2)。这组数据带给我们两个关键信息。第一,即使对于中等噪声水平,通过取向精修功能依旧能够测量得到优异的取向精确度。第二,这一高精度结果可以从 120 x 120-像素的图像得到,所有 EDAX EBSD 探测器都能轻易做到,在此基础上更高的像素分辨率并不能显著提高性能。

The effects of EBSD pattern pixel resolution and signal-to-noise levels of the average KAM value obtained with orientation refinement.
图 5. EBSD 花样的像素分辨率和信噪比水平对取向精修后平均 KAM 数值的影响。

结论

OIM Analysis 9 软件新的特性和功能将为用户带来更好的数据、更快的分析以及更高水准的结果。