ES2642350T3 - Identificación automática de un material de película mono-capa y/o de pocas capas - Google Patents
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Description
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DESCRIPCION
Identificacion automatica de un material de peKcula mono-capa y/o de pocas capas CAMPO DE LA INVENCION
La presente invencion se refiere a un metodo y a un sistema para la identificacion automatica de una representacion digital de material en capas de pelfcula delgada, p. ej., de un grafeno mono-capa y/o de pocas capas, en una imagen digital.
Pocas capas ha de entenderse que comprende hasta 10 capas o mas. Pocas capas en este contexto comprende espedficamente mono-, bi-, tri- y cuatro capas.
ANTECEDENTES DE LA INVENCION
El grafeno es un material bidimensional que comprende una sola capa de atomos de carbono dispuestos en una rejilla de panal. Tiene muchas propiedades ventajosas de temperatura ambiente como casi el doble de la conductividad electrica del cobre, mas de diez veces la conductividad termica de la plata, casi treinta veces la movilidad de los electrones de silicio, alrededor de 5 veces la resistencia a la traccion o modulo de Young del acero y mas de 45 veces la resistencia a la traccion del diamante.
Estas propiedades permiten muchos usos y mejoras utilizando grafeno.
Grafeno de alta calidad puede obtenerse, p. ej., por una tecnica a la que se alude habitualmente como micro- escision o escision micro-mecanica o diversos metodos de exfoliacion.
Alternativamente, el grafeno puede ser 'desarrollado' utilizando metodos de deposicion qmmica de vapor (CVD). Sin embargo, un inconveniente de la CVD es que el grafeno tfpicamente se 'desarrolla' en el cobre o mquel y luego necesita ser movido a otro sustrato utilizable usando una tecnica denominada de transferencia. Ademas, cada zona coherente de grafeno obtenido de esta manera es relativamente pequena, es decir, el grafeno de CVD puede ser visto como que comprende un mayor numero de zonas de grafeno adyacentes mucho mas pequenas.
El grafeno tiene un grosor de solo 0,335 nm, con lo cual herramientas de caracterizacion que implican equipos tales como microscopio de fuerza atomica (AFM), microscopio de efecto tunel de barrido (STM) o un microscopio electronico de barrido (SEM) se utilizan a menudo para identificar correctamente y de forma fiable grafeno. Sin embargo, el uso de estas tecnicas consume mucho tiempo y el equipo tambien es relativamente costoso.
Ademas, dado que el grafeno micro-escindido de una sola capa de calidad de investigacion o similar es tfpicamente solo algunos pocos miles de jjm2 en una oblea 4" o similar, metodos de identificacion similares que consumen mucho tiempo no son practicos para la produccion a gran escala o el uso de investigacion.
Alternativamente, la identificacion manual de grafeno - que todavfa se utiliza - es lenta, tediosa y/o propensa a errores, especialmente para muestras fragmentadas. El tiempo tfpico empleado en la identificacion manual de grafeno es, p. ej., aproximadamente 5 segundos para una imagen digital y aproximadamente 6 - 7 horas para una oblea de 4" cuando se digitaliza a una resolucion adecuada necesaria para identificar correctamente el grafeno.
La solicitud de patente de EE.UU. 2011/0299720 describe un enfoque automatizado para la determinacion de una serie de planos atomicos en muestras de material en capas. De acuerdo con un aspecto, la calibracion se lleva a cabo para un material de pelfcula fina bajo condiciones de iluminacion espedficas en las que se determina una correlacion entre el numero de capas del material de pelfcula fina en capas y una gama de valores de componentes de color. La correlacion se utiliza entonces para determinar el numero de capas en una region seleccionada de una imagen para otra muestra que comprende el mismo material que el utilizado durante la calibracion. Para obtener resultados precisos, la imagen necesita ser capturada bajo las mismas condiciones de iluminacion tal como se utilizan durante la calibracion.
La calibracion se lleva a cabo, p. ej., utilizando espectroscopfa micro-Raman y microscopfa de fuerza atomica (AFM).
Una vez que la calibracion se lleva a cabo, esta se puede utilizar para la deteccion de capa para otras muestras, siempre que el material de la muestra y el material de calibracion sea el mismo, el sustrato para el material de calibracion y para el material de la muestra sea el mismo y las condiciones de iluminacion sean las mismas.
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Sin embargo, no es practicamente sencillo asegurar que las condiciones de iluminacion permanezcan siendo verdaderamente las mismas y un material de muestra dada siempre tendra pequenas variaciones, p. ej., de espesor, incluso a traves del material de la muestra.
Por lo tanto, hay una necesidad de identificar de una manera simple, fiable, robusta y/o eficiente automatizada grafeno y/u otros materiales de pelfcula delgada en una imagen digital.
La solicitud de patente JP 2010 043987 describe un metodo y un sistema para la deteccion del espesor de grafeno o pelfcula de grafito micro-fina, en que 1) un sustrato, tal como una muestra de referencia (a la que se ha proporcionado una sola capa de grafeno o una pelfcula de grafito micro-fina formado mediante la laminacion de dos o mas capas de grafeno) y 2) un sustrato como una muestra diana de medicion son proyectados, respectivamente, a traves de un filtro que tiene predeterminadas caractensticas de color y frecuencia de aparicion con respecto a un valor de luminancia del color predeterminado, se obtienen de acuerdo con las imagenes representadas.
OBJETO Y SUMARIO DE LA INVENCION
Es un objeto de permitir una identificacion robusta y fiable automatizada de grafeno y/u otros materiales de pelfcula delgada.
Un objeto adicional es permitir esta identificacion de una manera sencilla y/o eficiente.
De acuerdo con un aspecto, uno o mas de estos objetos se consiguen, al menos en cierta medida, por un metodo de identificar automaticamente una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa y/o de pocas capas en una imagen digital, teniendo la imagen digital un numero predeterminado de componentes de color, comprendiendo el metodo
- determinar un componente de color de fondo de la imagen digital para cada uno de los componentes de color, y
- determinar o estimar un componente de color de un material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital para cada uno de los componentes de color, teniendo el material de pelfcula delgada a identificar un numero dado de capas que es al menos uno,
en el que determinar o estimar un componente de color de un material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital para cada uno de los componentes de color comprende
- obtener un valor de contraste pre-determinado para cada uno de los componentes de color y determinar o estimar el componente de color del material de pelfcula delgada a ser identificado y que tiene el numero dado de capas para cada uno de los componentes de color, para cada uno de los componentes de color, multiplicar una diferencia numerica entre el valor pre-determinado de contraste para un componente de color dado y aproximadamente 1 con el componente de color de fondo para el componente de color dado,
y en donde el metodo comprende, ademas,
- identificar una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa y/o de pocas capas como puntos o partes de la imagen digital que, para cada uno de los componentes de color, tiene un componente de color que esta dentro de un intervalo predeterminado del componente de color determinado o estimado del material de pelfcula delgada a ser identificado con el numero dado de capas, y
en el que el valor de contraste predeterminado obtenido para cada uno de los componentes de color se ha derivado como:
- la diferencia numerica entre la intensidad de color del fondo del componente de color dado y la intensidad
de color del material de pelfcula delgada a ser identificado del componente de color dado, dividida por la intensidad de color del fondo del componente de color dado.
De esta manera, se proporciona una identificacion robusta y fiable del material de pelfcula delgada en capas en una imagen digital, ya que la identificacion se realiza basandose en el color real del fondo y luego el color real del material de pelfcula delgada se deriva utilizando informacion acerca de contrastes.
Ademas, esto se proporciona sin la necesidad de una calibracion que implica un equipo costoso y o que requiere mucho tiempo tal como microscopio de fuerza atomica (AFM), microscopio de efecto tunel de barrido (STM) o un microscopio electronico de barrido (SEM).
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Adicionalmente, la identificacion funciona en imagenes digitales obtenidas por un equipo relativamente barato y estandar.
Esta identificacion se puede utilizar en todos los tipos de materiales de peKcula delgada en capas, en que un contraste dado corresponde a una capa dada, p. ej., una sola capa, del material de pelfcula delgada. Para grafeno, actualmente es posible distinguir al menos 10 capas. Para otros materiales de pelfcula delgada, puede ser posible distinguir incluso mas capas y, por supuesto, tambien menos.
Se debe entender, que por la diferencia numerica entre el valor de contraste pre-determinado para un componente de color dado y aproximadamente 1 se entiende el valor absoluto de la diferencia entre el valor de contraste pre- determinado para un componente de color dado y aproximadamente 1, es decir, solo se necesita la diferencia numerica, no el signo de la diferencia y/o el orden de los parametros en la diferenciacion.
Utilizando la diferencia numerica entre el valor de contraste pre-determinado para un componente de color dado y exactamente 1 se debena idealmente dar el resultado mas exacto, pero ha de entenderse que el uso de valores cercanos a 1 todavfa puede dar resultados utilizables en que lo cercano a 1 que debena estar el grado preferido puede depender de la aplicacion real. Ejemplos de un valor a utilizar en lugar de exactamente 1 - p. ej., dependiendo de la aplicacion real - son, p. ej., valores de 0,95 a 1,00; valores de 0,90 a 1,00; valores de 1,00 a 1,05; valores de 1,00 a 1,10, siendo, p. ej., 1,00; 0,99; 0,98; 0,97; 0,96; 0,95; 0,94; 0,93; 0,92; 0,91; 0,90; 1,01; 1,02; 1,03; 1,04; 1,05; 1,06; 1,07; 1,08; 1,09; 1,10 ejemplos espedficos. Una vez mas, dependiendo de la aplicacion real, tambien se pueden utilizar otros valores.
En una realizacion, el material de pelfcula delgada es grafeno.
En una realizacion, el material de pelfcula delgada es uno cualquiera seleccionado del grupo de
- disulfuro de molibdeno,
- nitruro de boro hexagonal,
- Sb2Te3,
- MoTe2,
- WS2,
- MoSe2,
- TaSe2,
- Bi2Te3,
- NbSe2, y
- NiTe2.
Ha de entenderse que otros tipos de materiales de pelfcula delgada en capas tambien pueden identificarse de una manera similar.
En una realizacion, la imagen digital es una imagen en escala de grises o se convierte en una imagen en escala de grises y el numero de componentes de color es uno.
En una realizacion alternativa, la imagen digital es una imagen en color y el numero de componentes de color es tres o mas.
En una realizacion, el metodo comprende la identificacion de una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa y/o de pocas capas en una serie de imagenes digitales, en el que
- la determinacion de un componente de color de fondo de la imagen digital para cada uno de los componentes de color, y/o
- la determinacion o estimacion de un componente de color de material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital para cada uno de los componentes de color,
se realiza para cada una de las imagenes digitales de la serie o se realiza una vez, en donde la o las determinaciones se utilizan para imagenes digitales posteriores de la serie.
Es mas exacto determinar el color de fondo y/o el color del material de la capa delgada para cada una de las imagenes pero para hacer uno o ambos solo una vez y utilizar el o los valores determinados es mas sencillo y puede ser totalmente suficiente para determinados usos.
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En una realizacion, el material de peKcula delgada de la imagen digital se encuentra en un sustrato dado, que tiene un espesor predeterminado, cuando se capturo la imagen digital y en donde la determinacion de un componente de color de fondo de la imagen digital para cada uno de los componentes de color comprende
- proporcionar informacion predeterminada de un intervalo aproximado de un componente de color de fondo para cada uno de los componentes de color como una funcion del tipo particular y un espesor del sustrato dado.
En una realizacion, el metodo comprende, ademas,
- aplicar un filtro, p. ej., un filtro de mediana, a la imagen digital para eliminar el ruido de alta frecuencia y/o el ruido de sal y pimienta antes de determinar un componente de color de fondo de la imagen digital para cada uno de los componentes de color,
- aplicar una o mas etapas de dilatacion, seguidas de una o mas etapas de erosion con el fin de mejorar la calidad de la imagen digital para la identificacion de material de pelfcula delgada,
- aplicar un umbral en el que se descartan todos los pfxeles de la imagen digital a excepcion de los pfxeles que tienen, para cada uno de los componentes de color, un componente de color que esta dentro de un segundo intervalo predeterminado del componente de color determinado o estimado del material de capa delgada a identificar que tiene el numero dado de capas, y/o
- detectar bordes o un contorno de al menos una parte de la imagen digital que se ha identificado que es una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa y/o de pocas capas.
De acuerdo con otro aspecto, la invencion se refiere tambien a un sistema para la identificacion automatica de una o mas representaciones digitales de un material de pelfcula delgada mono-capa y/o de pocas capas en una imagen digital, teniendo la imagen digital un numero predeterminado de componentes de color, en donde el sistema comprende una o mas unidades de procesamiento adaptadas para
- determinar un componente de color de fondo de la imagen digital para cada uno de los componentes de color, y
- determinar o estimar un componente de color de un material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital para cada uno de los componentes de color, teniendo el material de pelfcula delgada a ser identificado un numero dado de capas que es al menos uno,
en el que una o mas unidades de procesamiento esta adaptada para determinar o estimar un componente de color de un material de pelfcula delgada a identificar en la imagen digital para cada uno de los componentes de color
- obteniendo un valor de contraste predeterminado (Cr; Cv; Ca) para cada uno de los componentes de color y determinar o estimar el componente de color del material de pelfcula delgada a identificar y que tiene el numero dado de capas para cada uno de los componentes de color multiplicando, para cada uno de los componentes de color, una diferencia numerica entre el valor de contraste predeterminado (Cr; Cv; Ca) para un componente de color dado y aproximadamente 1 con el componente de color de fondo para el componente de color dado,
y en el que las una o mas unidades de procesamiento esta adaptada, ademas, para
- identificar una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa y/o de pocas capas como puntos o partes de la imagen digital que, para cada uno de los componentes de color, tiene un componente de color que esta dentro de un intervalo predeterminado del componente de color determinado o estimado del material de pelfcula delgada a identificar con el numero dado de capas, y
en el que el valor de contraste predeterminado obtenido para cada uno de los componentes de color se ha derivado como:
- la diferencia numerica entre la intensidad de color del fondo del componente de color dado y la intensidad
de color del material de pelfcula delgada a identificar del componente de color dado, dividida por la intensidad de color del fondo del componente de color dado.
El sistema y realizaciones del mismo corresponden al metodo y realizaciones del mismo y tienen las mismas ventajas por las mismas razones.
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BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS
Estos y otros aspectos resultaran evidentes a partir de y se aclararan con referencia a las realizaciones ilustrativas tal como se muestran en los dibujos, en los que:
La Figura 1 ilustra una imagen digital de un sustrato que comprende un grafeno mono-capa y bi-capa;
la Figura 2 ilustra esquematicamente un diagrama de flujo de una realizacion de un metodo de identificacion de material de pelfcula delgada;
la Figura 3 ilustra esquematicamente un grafico de histogramas de p^xeles de cada uno de los componentes de color obtenido para la imagen de la Figura 1;
la Figura 4 ilustra esquematicamente la imagen de la Figura 1 despues del procesamiento (opcional) de la imagen eliminando el denominado ruido de sal y pimienta sin bordes borrosos en la imagen;
las Figuras 5a - 5f ilustran esquematicamente el efecto de procesamiento (opcional) de la imagen adicional de la imagen de la Figura 1;
la Figura 6 ilustra esquematicamente la imagen de la Figura 1 despues de haber identificado grafeno mono- capa y de haber eliminado no grafeno;
la Figura 7 ilustra esquematicamente la Figura 6 despues de eliminando ruido y/o artefactos;
la Figura 8 ilustra esquematicamente la imagen de la Figura 1 capa de ha sido identificado y de haber eliminado no grafeno;
la Figura 9 ilustra esquematicamente la Figura 8 despues de eliminando ruido y/o artefactos;
la Figura 10 ilustra esquematicamente el resultado final del procesamiento de la imagen de la Figura 1 mostrando grafeno tanto mono- como bi-capa identificados; y
la Figura 11 ilustra esquematicamente una realizacion de un sistema para la identificacion automatica de una representacion digital de material de pelfcula delgada de mono-capa, bi-capa y/o de pocas capas, p. ej., grafeno, en una imagen digital.
DESCRIPCION DE REALIZACIONES PREFERIDAS
La Figura 1 ilustra una imagen digital de un sustrato que comprende un grafeno mono-capa y bi-capa, obtenida mediante un microscopio optico mas o menos estandar. La figura muestra una representacion digital de un sustrato que comprende - en este ejemplo particular - un grafeno mono-capa 101 asf como un grafeno bi-capa 102 y multi- capa 103. Al grafeno multi-capa tambien se le conoce como grafito, y tfpicamente se considera como grafeno con mas de 10 capas. Tambien se muestra una sombra 105 proyectada por un trozo mas grande de grafeno multi-capa.
Esta imagen digital 100 a modo de ejemplo particular es un segmento o parte de una imagen digital mayor.
La imagen tambien muestra marcas de mdice de metal (opcionales) u otros tipos de marcas de mdice 104, tfpicamente ffsicamente presentes en el sustrato, que permiten la identificacion de donde es esta imagen digital espedfica 100 del sustrato global mayor. Tales marcas 104 tambien son utiles para permitir la determinacion de la ubicacion de un elemento dado, p. ej., una superficie de grafeno mono-capa, sobre el sustrato.
Ademas, la imagen digital puede comprender representaciones digitales de los residuos de cinta, ruido, aranazos y/u otros artefactos.
En este ejemplo particular, el sustrato es dioxido de silicio SiO2 con un espesor de 90 nm sobre silicio Si. Sin embargo, igualmente se pueden utilizar otros sustratos, p. ej., poli(metacrilato de metilo) sobre Si o A^O3 sobre Si o
algun procesamiento de imagen adicional despues de haber identificado grafeno bi- algun procesamiento de imagen adicional
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Al y/u otros espesores, siempre y cuando proporcionen un contraste numericamente significativo para la peKcula delgada de interes.
Una imagen digital, tal como la mostrada en la Figura 1, se puede utilizar para identificar material de pelfcula delgada mono-, bi-, tri-, tetra-capa y/o de pocas capas, p. ej., tal como grafeno, tal como se describira en mayor detalle como un ejemplo en relacion con la Figura 2 y en otros lugares.
A pesar de que la imagen digital 100 en este ejemplo particular comprende grafeno, ha de entenderse que otras imagenes que comprenden otros tipos de material de pelfcula delgada en capas tambien pueden ser investigadas de una manera similar para identificar un material de pelfcula delgada en capas dado. Como ejemplos de tales materiales de pelfcula delgada son, p. ej., disulfuro de molibdeno (MoS2), nitruro de boro hexagonal (BN), Sb2Te3, MoTe2, WS2, MoSe2, TaSe2, Bi2Te3, NbSe2, NiTe2, etc.
Como puede verse, el color de grafeno mono-capa 101 esta proximo al color del fondo (es decir, el color del sustrato), pero sigue siendo aun distinguible por un ojo humano, aunque quizas no tan facilmente.
La Figura 2 ilustra esquematicamente un diagrama de flujo de una realizacion de un metodo de identificacion de material de pelfcula delgada. Se muestra un diagrama de flujo 300 que se inicia en la etapa 301. Antes o al iniciar, una imagen digital (p. ej., como la que se muestra en la Figura 1) se proporciona u obtiene para el procesamiento automatico con el fin de identificar material de pelfcula delgada mono-, bi-, tri-, tetra-capa y/o de pocas capas. En lo que sigue, el grafeno sobre un sustrato de SO2 se utiliza como un ejemplo.
En la etapa 302 (una etapa opcional), el ruido de alta frecuencia - al que tambien se le alude a menudo como un ruido de sal y pimienta - se elimina con el fin de obtener una imagen digital mas uniforme que permite una deteccion mas fiable de una o mas regiones que comprenden grafeno.
Esto puede hacerse, p. ej., aplicando un filtro mediano o similar que sustituye a cada uno de los valores de pixel con un valor mediano de los pfxeles circundantes, de este modo eliminando de forma eficaz pixeles perifericos.
Un filtro mediano es muy eficaz en la eliminacion del ruido de sal y pimienta, preservando al mismo tiempo la nitidez de los bordes y, por lo tanto, es particularmente util para facilitar o mejorar la precision de la identificacion de area y/o de deteccion de borde posterior si se utiliza (vease mas adelante para la etapa 309) y/u otras funciones.
Un ejemplo de aplicacion de un filtro o funcion de este tipo puede verse, p. ej., en la Figura 4, que muestra una imagen digital 100 detras de haber aplicado un filtro mediano a la imagen de la Figura 1. Como puede verse, el ruido de sal y pimienta/de alta frecuencia se ha eliminado o disminuido y la imagen contiene colores mas uniformes.
Despues de la etapa 302, se lleva a cabo la etapa 303 (opcional) que emplea un procesamiento de imagen adicional para mejorar el proceso de identificacion aun mas. Mas particularmente, se llevan a cabo una o mas etapas de dilatacion o similar, seguidas de una o mas etapas de erosion o similar. El numero de etapas de dilatacion no tiene que ser igual al numero de etapas de erosion.
La dilatacion y su contraparte - la erosion - estan en sus operaciones de forma basica en la morfologfa matematica. La dilatacion es una convolucion de una imagen dada (escala de grises, binaria, o color) con un nucleo o similar, habitualmente denominado un operador de maximo local. La operacion reemplaza todos los pfxeles con el valor maximo de los pfxeles circundantes limitados por el tamano y la forma del nucleo. Como un ejemplo, se puede utilizar un nucleo de 3x3 pfxeles cuadrados. Esto se ha utilizado, p. ej., en relacion con las Figuras 5a - 5f, pero se ha de entender que se pueden utilizar otras formas y/o tamanos del nucleo.
En una frontera entre una region mas oscura y una mas clara en una imagen dada, la aplicacion de la dilatacion expandira la frontera de la region clara (que es lo mismo que reducir la frontera de la region oscura), aumentando de este modo las areas de las zonas mas claras, mientras que la aplicacion de la erosion hara lo contrario, es decir, expandira la frontera de la region oscura (que es lo mismo que reducir la frontera de la region clara), aumentando de este modo las areas de las zonas mas oscuras.
Espedficamente en relacion con la identificacion de grafeno (u otros materiales de pelfcula delgada), la dilatacion se puede utilizar para eliminar los bordes alrededor de trozos pequenos, manchas o zonas de grafito y residuos, dado que se eliminaran los pfxeles con un contraste de pfxeles positivo (es decir, mas oscuro que el color de fondo) cerca del color de fondo.
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Las Figuras 5a - 5c ilustran un ejemplo de dilatacion que se aplica sucesivamente un numero de veces (en este ejemplo particular tres veces) a la imagen de la Figura 4.
Como puede verse, las fronteras de las regiones claras se expanden y la contribucion de los bordes, etc., se reduce en gran medida, en esencia 'limpiando' la imagen aun mas para un procesamiento mas preciso.
Sin embargo, la o las partes de la imagen que corresponden a grafeno se reducen en tamano, asf como durante este proceso. Por lo tanto, para obtener con mayor precision lfmites mas exactos o lfmites de las zonas de grafeno, se llevan a cabo despues una o mas aplicaciones de erosion.
Las figuras 5d - 5f muestran un ejemplo de erosion que se aplica sucesivamente un numero de veces (en este ejemplo particular, tambien tres veces).
Como puede verse, se expanden las fronteras de las regiones oscuras.
La aplicacion de dilatacion una o mas veces, seguido de la aplicacion de la erosion una o mas veces (al estar equilibrada, pero no necesariamente iguales) reducira o eliminara partes o elementos de la imagen mas pequenos y mas oscuros y luego ampliara partes o elementos mas grandes mas o menos de vuelta a su tamano original, en donde no se restableceran partes o elementos eliminados. Esto, en esencia, 'limpia' adicionalmente la imagen sin eliminar y/o cambiar el color sustancial y/o la informacion de borde para las partes de grafeno de la imagen.
Despues de la etapa 303 (opcional), se lleva a cabo la etapa 304, en la que se determina el color real del fondo espedfico, es decir, el color real del sustrato espedfico.
Podna ser tentador registrar simplemente el color de fondo de una imagen de referencia del sustrato utilizado y luego simplemente restar la imagen de referencia, p. ej., los valores de RVA (o similar en otro espacio de color) o valor de escala de grises, a partir de imagenes de una o mas obleas a ser procesadas para su identificacion.
Sin embargo, cuando se obtienen imagenes digitales de un sustrato que comprende grafeno (u otro material de pelfcula delgada), el color de fondo cambia a lo largo de toda la oblea de, p. ej., 4". La diferencia es bastante pronunciada y puede ser provocada por pequenas variaciones en el espesor del sustrato, por la intensidad de la lampara de una fuente de iluminacion, por el tiempo del obturador del dispositivo de captura de microscopio, y/o el desenfoque debido al arco de la oblea, etc.
Preferiblemente, el color de fondo se determina individualmente para cada una de las imagenes a procesar para la identificacion, p. ej., como parte de analisis de una serie de imagenes, para proporcionar un color real del fondo espedfico. Alternativamente, el color de fondo se puede determinar una vez y utilizar para imagenes posteriores, lo que es mas simple pero no es tan preciso.
Una manera simple y eficiente para determinar el color de fondo es simplemente utilizar la informacion predeterminada de un intervalo aproximado de un color de fondo para un sustrato dado de un espesor dado.
Esta informacion predeterminada para uno o mas tipos de sustratos puede ser almacenada, p. ej., ffsicamente en una memoria y/o almacenamiento electrico apropiado (vease, p. ej., 203 en la Figura 11) para la recuperacion o el uso cuando sea necesario.
Para el ejemplo espedfico en la Figura 1, se sabe que el valor del componente de color de cada uno de los componentes de color primario R(ojo), V(erde) y A(zul) es, p. ej., aproximadamente 175 ± 10, 145 ± 10, 140 ± 10. Para el procesamiento de la escala de grises, se sabe que el valor del componente de color unico es aproximadamente 150 ± 10. Ha de entenderse que se pueden utilizar en su lugar otros intervalos, p. ej., 140 ± 5, 140 ± 15, etc. para cada uno de los colores primarios. El intervalo no debena ser demasiado estrecho (potencialmente descartando los pfxeles de fondo) o demasiado amplio (no tanto un problema con respecto a perder informacion util, sino luego simplemente perdiendo tiempo de procesamiento y/o esfuerzo).
Se debe entender tambien que se pueden utilizar otros espacios o modelos de color a RVA, p. ej., tal como TSL (tonalidad, saturacion, luminancia), TSV (tonalidad, saturacion, valor), TSI (tono, saturacion e intensidad), etc.
Utilizando un intervalo de valores de componente de color e histogramas de pixeles para cada uno de los componentes de color primario (o un intervalo de componentes de un solo color y el histograma para las imagenes
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en escala de grises), los valores de los componentes de color de fondo real (o valor de escala de grises) para la imagen espedfica puede determinarse, p. ej., mediante la determinacion de un optimo global dentro del intervalo predeterminado para cada uno de los componentes de color (o valor de escala de grises), suponiendo que el color de fondo sera el color mucho mas dominante de la imagen. Esta suposicion es muy segura para hacer las imagenes de este tipo con el material localizado de esta manera sobre un sustrato. Alternativamente, podnan ser igualmente validos otros metodos para determinar el color de fondo.
Este ese ilustra, p. ej., en la Figura 3, que muestra un histograma de pfxeles para cada uno de R (401), V (402) y A (403) utilizando el espacio de color RVA. Se puede ver facilmente que el color de fondo (mas a la derecha de la lmea quebrada en cada uno de los histogramas de pixeles) es ahora el dominante.
Como alternativa, no son necesarios un valor esperado y el intervalo de valores de los componentes de color, provocando con ello la necesidad de determinar un optimo global para cada uno de los componentes de color sobre todos los valores disponibles. Esto funcionara igual de bien para todas las otras realizaciones, pero solo requiere mas tiempo y/o esfuerzo de procesamiento.
El derivar uno o mas histogramas de pfxeles de una imagen digital es bastante directo y bien conocido.
Cuando se han determinado los valores de los componentes de color espedficos para el color de fondo, se determina entonces el color espedfico para el grafeno.
Esto se hace en esta forma de realizacion obteniendo en primer lugar uno o mas valores de contraste predeterminados en la etapa 305, p. ej., de una memoria y/o almacenamiento adecuado (vease, p. ej., 203 en la Figura 11). Para las imagenes en escala de grises se obtiene solo un unico valor de contraste mientras que tres valores de contraste diferentes se obtienen para una imagen de color, p. ej., utilizando componentes de color R, V, A. Ha de entenderse que se pueden utilizar otros modelos/espacios de color distintos a RVA y que el numero de componentes de color puede ser diferente de tres.
El contraste se puede calcular como la diferencia entre la intensidad del color, como se representa por los valores de los componentes de color, del fondo y de la intensidad del color de grafeno de interes, dividida por la intensidad del color del fondo, es decir,
Esto tambien se cumple para cada uno de los componentes de color, p. ej.,
Los autores de la invencion se han dado cuenta y han demostrado que el contraste de grafeno de un tipo dado (es decir, ser ya sea grafeno mono-, bi-, tri-, tetra-capa o de pocas capas) en una imagen digital - para un espesor dado del sustrato sobre el que se deposita el grafeno - es constante (dentro de una pequena tolerancia) - incluso para diferentes espacios/modelos de color - e igualmente que el contraste de grafeno para cada uno de los componentes de color es constante (dentro de una pequena tolerancia) y se determina de forma unica por el sustrato (y su espesor).
El contraste de grafeno de una capa dada es diferente de manera distinguible del contraste de grafeno de otra capa dada, p. ej., el contraste de grafeno mono-capa es diferente al contraste de grafeno bi-capa, que es diferente al contraste de grafeno tri-capa, y asf sucesivamente. El contraste de grafeno bi-capa es aproximadamente 2 veces el contraste de grafeno mono-capa, mientras que el contraste de grafeno tri-capa es aproximadamente 3 veces el contraste de grafeno mono-capa, etc.
Esto permite la distincion facil y eficiente y, con ello, la identificacion separada de grafeno de diferentes capas que incluyen grafito.
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Por ejemplo, los contrastes R, V, A [Cr; Cv; Ca] para una imagen de color digital de grafeno mono-capa en un sustrato de SiO2 de 90 nm es aproximadamente [9%; 11%; 8%]. Puede variar un poco debido a pequenas variaciones y errores. Los autores de la invencion, por ejemplo, han medido experimentalmente que los contrastes son, p. ej., de aproximadamente [8,6%; 10,5%; 8,1%], asf como otros ejemplos.
Los valores de los contrastes (p. ej. para cada uno de los componentes de color) simplemente se pueden medir una vez para un sustrato dado como una funcion del tipo de sustrato y su espesor y despues se almacenan en una memoria y/o almacenamiento adecuado (vease, p. ej., 203 en la Figura 11) para su uso posterior.
Una manera de determinar los valores de contraste para un sustrato dado con un espesor dado es, p. ej., encontrar manualmente un trozo de grafeno con un microscopio optico, capturar una imagen del trozo y medir el contraste. Alternativamente, se podna calcular el contraste considerando la propagacion de la luz en pelfculas delgadas en capas, p. ej., mediante el uso de las ecuaciones de Fresnel y convertirlo en un espacio de color apropiado.
Despues de esta predeterminacion, no hay necesidad de medir de nuevo el mismo sustrato con el mismo grosor, evitando la necesidad de una calibracion adicional.
El valor espedfico para cada uno de los componentes de color de un grafeno de una capa dada puede entonces determinarse utilizando dichos valores de contraste predeterminados [Cr; Cv; Ca] para cada uno de los componentes de color y el color del fondo determinado (tal como se determina en la etapa 304) tambien para cada uno de los componentes.
Esto se realiza en la etapa 306, en donde cada uno de los componentes de color de fondo identificados se multiplica por el resultado de 1 menos el contraste del mismo componente de color del grafeno en cuestion (o el valor absoluto del contraste del mismo componente de color del grafeno en cuestion menos 1). Ha de entenderse que el uso de valores cercanos a 1 todavfa puede dar resultados utilizables. El grado preferido de como de cerca de 1 debe estar el valor puede depender de la aplicacion real. Ejemplos de utilizar un valor en lugar de exactamente 1 - p. ej., dependiendo de la aplicacion real - son, p. ej., valores de 0,95 a 1,00; valores de 0,90 a 1,00; valores de 1,00 a 1,05; valores de 1,00 a 1,10, siendo ejemplos espedficos, p. ej., 1,00; 0,99; 0,98; 0,97; 0,96; 0,95; 0,94; 0,93; 0,92; 0,91; 0,90; 1,01; 1,02; 1,03; 1,04; 1,05; 1,06; 1,07; 1,08; 1,09; 1,10. Una vez mas, dependiendo de la aplicacion real, tambien se pueden utilizar otros valores.
Por ejemplo, para grafeno mono-capa en donde se ha determinado que la intensidad de color de fondo componente rojo es 175 y se ha recuperado que el valor de contraste rojo predeterminado Cr es 9%, el resultado sera 175 x (1 - 9%) que es igual a aproximadamente 159, lo que significa que el componente rojo del grafeno mono-capa tiene un valor de aproximadamente 159 en la imagen real. Esto se corresponde con el pico en los valores de pixel que se ven en el histograma rojo alrededor de 159 en la Figura 3. De manera similar, se determinan los valores de verde y azul.
Cuando se determinan estos valores, se determina el color real (o una muy buena estimacion del mismo) del tipo dado de grafeno con el numero dado de capas en la imagen dada. Zonas o regiones que contienen ese tipo particular de grafeno con ese numero particular de capas (que es al menos uno) pueden entonces ser identificadas facilmente, p. ej., simplemente encontrando las partes de la imagen que tienen los mismos valores de los componentes de color - preferentemente dentro de un intervalo dado. Esto puede hacerse, p. ej., simplemente buscando pfxeles en la imagen que tienen los valores correspondientes (p. ej., dentro de un cierto intervalo) para cada uno de los componente de color.
Como ejemplo de la continuacion de lo anterior, si componente de color rojo del grafeno mono-capa tiene un valor de 159, entonces todos los pfxeles que tienen un valor de color rojo dentro del intervalo de, p. ej., 159 ± 5 (y tambien que cumplen que tiene un valor dentro del intervalo adecuado tanto para verde como azul) se determina que contiene grafeno mono-capa.
Si tambien han de identificarse otros tipos de grafeno, p. ej. grafeno bi-capa, en la imagen, estos se pueden derivar de la misma manera utilizando los contrastes predeterminados para los tipos particulares de grafeno.
Sin embargo, la simple busqueda de pfxeles no es eficiente. Alternativamente, los pfxeles correspondientes se pueden determinar de acuerdo con las etapas 307 y 308 (opcionales) tal como se describira en lo que sigue.
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Habiendo determinado los valores de color para un tipo particular de grafeno, se aplica un umbral en la etapa 307, en que se descartan todos los p^xeles (p. ej., se establece en el color negro), excepto aquellos pfxeles que tienen valores correspondientes a un intervalo relativamente pequeno adecuado alrededor de los valores del tipo particular de grafeno. Los pfxeles restantes pueden entonces ajustarse a otro color, p. ej., blanco. Un resultado a modo de ejemplo de esto puede verse en la Figura 6 para grafeno mono-capa.
Es importante senalar que el umbral se aplica a los tres colores RVA juntos. Si un pixel RVA dado obedece al contraste de pixel (es decir, esta dentro del intervalo de valores relevante) para cualquier cosa menos de los tres colores, entonces se descarta. Utilizando restricciones en tres colores resulta una precision mucho mayor que en imagenes en escala de grises, en donde los tres colores RVA se aplanan en un solo color en escala de grises, p. ej., de acuerdo con la intensidad de gris = 0,3 x intensidad rojo + 0,59 x intensidad verde + 0,11 x intensidad de color azul o similar.
Sin embargo, el proceso todavfa se puede utilizar en una imagen en escala de grises - pero entonces con menos precision - en los que se aplica el umbral unicamente para un solo color en escala de grises.
Si se determinan varios tipos de grafeno, a cada uno se les puede dar su color unico, p. ej. grafeno mono-capa se puede establecer en blanco, el grafeno bi-capa se puede establecer en un tono dado de gris, etc. La Figura 8 muestra un ejemplo de grafeno bi-capa.
Sin embargo, la imagen umbral obtenida todavfa puede contener algunos artefactos y ruido - como tambien se puede ver en las Figuras 6 y 8. Esto se puede eliminar, p. ej., de acuerdo con la etapa 308 (opcional), en donde se llevan a cabo una o mas etapas de erosion seguidas de una o mas etapas de dilatacion.
Alternativamente, se pueden aplicar otros filtros logrando el mismo efecto.
Esto elimina eficazmente remanentes de pfxeles de no grafeno. Mientras que las etapas combinadas de erosion y dilatacion sirven para preservar su mayona del area y la forma del grafeno, hay que senalar que las caractensticas finas tambien seran eliminadas. Sin embargo, esto no es normalmente un problema, ya que zonas delgadas de grafeno (si la caractenstica delgada realmente representa a estas) normalmente no es de interes para su posterior procesamiento.
Las figuras 7 y 9 muestran las imagenes de las Figuras 6 y 8, respectivamente, despues de la aplicacion de la erosion seguida de una dilatacion y se puede ver claramente una superficie de grafeno y se ha identificado de manera eficiente como tal.
El procedimiento podna terminar ahora. Sin embargo, en algunas realizaciones, pueden aplicarse (opcionalmente) funciones adicionales como en la etapa 309, dependiendo del uso de las mismas. Estas funciones pueden comprender, p. ej., aplicar un algoritmo de deteccion de borde o contorno apropiado, p. ej., permitir informacion mas cuantitativa acerca de una zona dada de grafeno que se ha de derivar
Cuando se ha determinado el contorno/todos los bordes de una zona de grafeno dada, es facil calcular uno o mas parametros tales como area, penmetro, circularidad, pseudo-longitud, pseudo-anchura, etc. La circularidad representa la relacion del penmetro real a la de un cfrculo con el mismo area. La pseudo-longitud es la longitud de un rectangulo con el area dada y el penmetro, mientras que la pseudo-anchura es la pseudo-longitud dividida por el area.
Tales parametros pueden ser utiles en la caracterizacion de las zonas de grafeno. Especialmente el area y la circularidad pueden ser parametros o limitaciones importantes para la deteccion de zonas de grafeno adecuadas, p. ej., para uso a ser post-procesado con la litograffa de haz de electrones para los dispositivos Hall-barras que requieren una cierta longitud y anchura, o para otros usos.
Una ubicacion de un area de grafeno sobre el sustrato o la oblea se puede determinar utilizando las marcas de mdice de la imagen. Esta informacion de la ubicacion (junto con otros parametros relevantes) se puede utilizar, p. ej., en un programa de CAD o similar, que permite la colocacion optimizada automatica de dispositivos en las zonas de grafeno identificadas. Esto podna incluir la identificacion de la posicion y/o la orientacion de dominios individuales de grafeno desarrollados en Cu, Ni, SiC, Ru, Ir y materiales similares, antes o despues de procesos y el procesamiento de transferencia.
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La Figura 10 muestra el resultado final del procesamiento de la imagen de la Figura 1, mostrando grafeno tanto mono-como bi-capa identificado.
Por etapas opcionales ha de entenderse que estas no necesitan estar presentes, a pesar de que pueden ser, en el procedimiento de llevar a cabo la identificacion, en contraposicion a estar presentes pero no invocadas.
Despues de haber procesado una imagen y de haber identificado una o mas zonas de grafeno, p. ej., estratificadas de manera diferente, el metodo puede retornar a la etapa 301 o 302 y procesar otra imagen, si es aplicable. Esto puede prolongarse, p. ej., hasta que todas las imagenes de una oblea o similar hayan sido procesadas y tambien pueden continuar para mas obleas.
Ha de entenderse que el orden de ejecucion de las etapas 304 y 305, p. ej., se puede conmutar o incluso realizarse en paralelo. Como otra alternativa, la etapa 302 puede realizarse despues de la etapa 303.
La Figura 3 ilustra esquematicamente un grafico de histogramas de pfxeles de cada uno de los componentes de color obtenidos para una zona alrededor del grafeno mono- y bi-capa en la Figura 1 para hacer que la informacion sea mas clara. Alternativamente, se pueden derivar para toda la imagen. Se muestra un histograma de pfxeles para cada uno de los componentes de color R (401), V (402) y A (403). La lmea discontinua mas a la derecha es para el color de fondo, la lmea discontinua del medio es para grafeno de mono-capa, mientras que la lmea discontinua de la izquierda es para grafeno bi-capa.
La Figura 4 ilustra esquematicamente la imagen de la Figura 1 despues del procesamiento de imagenes (opcional) eliminando el denominado ruido de sal y pimienta sin bordes borrosos en la imagen. Se muestra una imagen digital procesada 100.
Las Figuras 5a - 5f ilustran esquematicamente el efecto de un procesamiento adicional de imagenes (opcional) de la imagen de la Figura 1.
Las Figuras 5a - 5c ilustran el efecto de aplicar dilatacion tres veces (una aplicacion por Figura).
Las Figuras 5d - 5f ilustran el efecto de aplicar erosion tres veces (una aplicacion por Figura).
La Figura 6 ilustra esquematicamente la imagen de la Figura 1 despues de haber identificado grafeno mono-capa y de haber eliminado no grafeno con algunos artefactos y el ruido todavfa presentes.
La Figura 7 ilustra esquematicamente la Figura 6 despues de algun procesamiento adicional de imagenes eliminando ruido y/o artefactos.
La Figura 8 ilustra esquematicamente la imagen de la Figura 1 despues de haber identificado grafeno bi-capa y de haber eliminado no grafeno.
La Figura 9 ilustra esquematicamente la Figura 8 despues de algun procesamiento adicional de imagenes eliminando ruido y/o artefactos.
La Figura 10 ilustra esquematicamente el resultado final del procesamiento de la imagen de la Figura 1, mostrando grafeno tanto mono- como bi-capa identificados.
Los contenidos y las acciones de las Figuras 4 - 10 se han explicado con mas detalle en conexion con el diagrama de flujo de la Figura 2.
La Figura 11 ilustra esquematicamente una realizacion de un sistema para la identificacion automatica de una representacion digital de material de pelmula delgada mono-capa, bi-capa, y/o de pocas capas, p. ej., grafeno, en una imagen digital. Se muestra un sistema 200 que comprende al menos una unidad de procesamiento 201 conectada a traves de una o mas comunicaciones y/o buses de datos 202 a una memoria y/o almacenamiento 203, elementos de comunicaciones opcionales 204, p. ej., para la comunicacion a traves de una red, Internet, una Wi- Fi, y/o similares, y una visualizacion 205 (opcional).
El sistema 200 puede ser un sistema computacional mas o menos estandar tal como un PC, un ordenador portatil, una tableta, etc., o cualquier otro sistema apropiado programado adecuadamente para llevar a cabo el metodo o procedimiento tal como se describe en las diversas realizaciones en toda la memoria y variaciones de las mismas.
El sistema 200 tambien comprende, opcionalmente, un dispositivo de captura de imagenes 206 para la obtencion de 5 imagenes tal como el mostrado en la Figura 1. Alternativamente, una imagen de este tipo simplemente se puede proporcionar al sistema 200.
En las reivindicaciones, cualquier signo de referencia colocado entre parentesis no debe ser considerado como limitante de la reivindicacion. La expresion "que comprende" no excluye la presencia de elementos o etapas distintos de los enumerados en una reivindicacion. La palabra "un" o "una" precediendo a un elemento no excluye la 10 presencia de una pluralidad de tales elementos.
El mero hecho de que determinadas medidas se citen en reivindicaciones dependientes mutuamente diferentes no indica que no se puede utilizar ventajosamente una combinacion de estas medidas.
Resultara evidente para una persona experta en la tecnica que las diversas realizaciones de la invencion tal como se describen y/o elementos de las mismas pueden combinarse sin apartarse del alcance de la invencion tal como se 15 define por las reivindicaciones.
Claims (14)
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REIVINDICACIONES
1. Un metodo de identificar automaticamente una o mas representaciones digitales de material de peKcula delgada mono-capa (101) y/o de pocas capas (102) en una imagen digital (100), teniendo la imagen digital (100) un numero predeterminado de componentes de color, comprendiendo el metodo
- determinar (304) un componente de color de fondo de la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color, y
- determinar o estimar (306) un componente de color de un material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color, teniendo el material de pelfcula delgada a identificar un numero dado de capas que es al menos uno,
en el que determinar o estimar (306) un componente de color de un material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color comprende
- obtener un valor de contraste pre-determinado para cada uno de los componentes de color y determinar o estimar el componente de color del material de pelfcula delgada a ser identificado y que tiene el numero dado de capas para cada uno de los componentes de color, para cada uno de los componentes de color, multiplicar una diferencia numerica entre el valor pre-determinado de contraste para un componente de color dado y aproximadamente 1 con el componente de color de fondo para el componente de color dado,
y en donde el metodo comprende, ademas,
- identificar (307) una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa (101) y/o de pocas capas (102) como puntos o partes de la imagen digital (100) que, para cada uno de los componentes de color, tiene un componente de color que esta dentro de un intervalo predeterminado del componente de color determinado o estimado del material de pelfcula delgada a ser identificado con el numero dado de capas, caracterizado por que el valor de contraste predeterminado obtenido para cada uno de los componentes de color se ha derivado como:
- la diferencia numerica entre la intensidad de color del fondo del componente de color dado y la intensidad de color del material de pelfcula delgada a ser identificado del componente de color dado, dividida por la intensidad de color del fondo del componente de color dado.
2. El metodo de acuerdo con la reivindicacion 1, en el que el material de pelfcula delgada es grafeno.
3. El metodo de acuerdo con la reivindicacion 1, en el que el material de pelfcula delgada es uno seleccionado del grupo de
- disulfuro de molibdeno,
- nitruro de boro hexagonal,
- Sb2Te3,
- MoTe2,
- WS2,
- MoSe2,
- TaSe2,
- Bi2Te3,
- NbSe2, y
- NiTe2.
4. El metodo de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 - 3, en el que
- la imagen digital (100) es una imagen en escala de grises o se convierte en una imagen en escala de grises y el numero de componentes de color es uno, o
- la imagen digital (100) es una imagen en color y el numero de componentes de color es tres o mas.
5. El metodo de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 - 4, el metodo comprende la identificacion de una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa (101) y/o de pocas capas (102) en una serie de imagenes digitales (100), en el que
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- la determinacion (304) de un componente de color de fondo de la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color, y/o
- la determinacion o estimacion (306) de un componente de color de material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color, se realiza para cada una de las imagenes digitales de la serie o se realiza una vez, en donde la determinacion o las determinaciones se utilizan para imagenes digitales posteriores de la serie.
6. El metodo de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 - 5, en el que el material de pelfcula delgada de la imagen digital (100) se encontraba en un sustrato dado, que tiene un espesor predeterminado, cuando se capturo la imagen digital y en donde la determinacion (304) de un componente de color de fondo de la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color comprende
- proporcionar informacion predeterminada de un intervalo aproximado de un componente de color de fondo para cada uno de los componentes de color como una funcion del tipo particular y un espesor del sustrato dado.
7. El metodo de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 - 6, en el que el metodo comprende, ademas,
- aplicar un filtro (302), p. ej., un filtro de mediana, a la imagen digital (100) para eliminar el ruido de alta frecuencia y/o el ruido de sal y pimienta antes de determinar (304) un componente de color de fondo de la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color,
- aplicar (303) una o mas etapas de dilatacion, seguidas de una o mas etapas de erosion con el fin de mejorar la calidad de la imagen digital (100) para la identificacion de material de pelfcula delgada,
- aplicar un umbral (307) en el que se descartan todos los pfxeles de la imagen digital (100) a excepcion de los pfxeles que tienen, para cada uno de los componentes de color, un componente de color que esta dentro de un segundo intervalo predeterminado del componente de color determinado o estimado del material de capa delgada a identificar que tiene el numero dado de capas, y/o
- detectar bordes o un contorno (309) de al menos una parte de la imagen digital (100) que se ha identificado que es una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa (101) y/o de pocas capas (102).
8. Un sistema (200) para la identificacion automatica de una o mas representaciones digitales de un material de pelfcula delgada mono-capa (101) y/o de pocas capas (102) en una imagen digital (100), teniendo la imagen digital (100) un numero predeterminado de componentes de color, en donde el sistema comprende una o mas unidades de procesamiento (201) adaptadas para
- determinar un componente de color de fondo de la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color, y
- determinar o estimar un componente de color de un material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color, teniendo el material de pelfcula delgada a ser identificado un numero dado de capas que es al menos uno,
en el que una o mas unidades de procesamiento (201) esta adaptada para determinar o estimar un componente de color de un material de pelfcula delgada a identificar en la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color
- obteniendo un valor de contraste predeterminado para cada uno de los componentes de color y
determinar o estimar el componente de color del material de pelfcula delgada a identificar y que tiene el numero dado de capas para cada uno de los componentes de color multiplicando, para cada uno de los
componentes de color, una diferencia numerica entre el valor de contraste predeterminado para un
componente de color dado y aproximadamente 1 con el componente de color de fondo para el componente de color dado,
en el que las una o mas unidades de procesamiento (201) esta adaptada, ademas, para
- identificar una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa (101) y/o de
pocas capas (102) como puntos o partes de la imagen digital (100) que, para cada uno de los componentes de color, tiene un componente de color que esta dentro de un intervalo predeterminado del componente de color determinado o estimado del material de pelfcula delgada a identificar con el numero dado de capas, y
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caracterizado por que el valor de contraste predeterminado obtenido para cada uno de los componentes de color se ha derivado como:
- la diferencia numerica entre la intensidad de color del fondo del componente de color dado y la intensidad de color del material de pelfcula delgada a identificar del componente de color dado, dividida por la intensidad de color del fondo del componente de color dado.
9. El sistema de acuerdo con la reivindicacion 8, en donde el material de pelfcula delgada es grafeno.
10. El sistema de acuerdo con la reivindicacion 8, en donde el material de pelfcula delgada es uno seleccionado del grupo de
- disulfuro de molibdeno,
- nitruro de boro hexagonal,
- Sb2Te3,
- MoTe2,
- WS2,
- MoSe2,
- TaSe2,
- Bi2Te3,
- NbSe2, y
- NiTe2.
11. El sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 8 -10, en donde
- la imagen digital (100) es una imagen en escala de grises o se convierte en una imagen en escala de grises y el numero de componentes de color es uno, o
- la imagen digital (100) es una imagen en color y el numero de componentes de color es tres o mas.
12. El sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 8-11, en donde el sistema esta adaptado para identificar una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa (101) y/o de pocas capas (102) en una serie de imagenes digitales (100), en donde
- la determinacion de un componente de color de fondo de la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color, y/o
- la determinacion o estimacion de un componente de color de material de pelfcula delgada a ser identificado en la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color, se realiza para cada una de las imagenes digitales de la serie o se realiza una vez, en donde la determinacion o las determinaciones se utilizan para imagenes digitales posteriores de la serie.
13. El sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 8 - 12, en el que el material de pelfcula delgada de la imagen digital (100) se encontraba en un sustrato dado, que tiene un espesor predeterminado, cuando se capturo la imagen digital, y en donde la una o mas unidades de procesamiento (201) estan adaptadas para determinar un componente de color de fondo de la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color
- proporcionando informacion predeterminada de un intervalo aproximado de un componente de color de fondo para cada uno de los componentes de color como una funcion del tipo particular y un espesor del sustrato dado.
14. El sistema de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 8 - 13, en donde la una o mas unidades de procesamiento (201) estan adaptadas, ademas, para
- aplicar un filtro, p. ej., un filtro de mediana, a la imagen digital (100) para eliminar el ruido de alta frecuencia y/o el ruido de sal y pimienta antes de determinar un componente de color de fondo de la imagen digital (100) para cada uno de los componentes de color,
- aplicar una o mas etapas de dilatacion, seguidas de una o mas etapas de erosion con el fin de mejorar la calidad de la imagen digital (100) para la identificacion de material de pelfcula delgada,
- aplicar un umbral en el que se descartan todos los pfxeles de la imagen digital (100) a excepcion de los pfxeles que tienen, para cada uno de los componentes de color, un componente de color que esta
dentro de un segundo intervalo predeterminado del componente de color determinado o estimado del material de capa delgada a identificar que tiene el numero dado de capas, y/o - detectar bordes o un contorno de al menos una parte de la imagen digital (100) que se ha identificado
que es una o mas representaciones digitales de material de pelfcula delgada mono-capa (101) y/o de pocas 5 capas (102).
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