基于变比模型的AFM扫描器迟滞建模与控制

针对迟滞非线性引起的压电扫描器定位不准确问题,提出一种基于变比模型的迟滞前馈控制方法.通过分析原子力显微镜(AFM)扫描图像数据,利用变比模型,对压电扫描器的迟滞非线性进行了准确建模,在此基础上,针对原子力显微镜纳米级表面成像过程中压电扫描器的周期性运动轨迹,设计一种基于逆的前馈控制策略.将所提出的迟滞补偿算法应用于本原CSPM5500系列原子力显微镜系统,实验结果表明这种方法明显减弱了迟滞非线性的影响,有效抑制了图像畸变,提高了AFM系统的成像性能.     

基于时空分离AFM微悬臂的模糊PID控制研究

针对原子力显微镜(AFM)微悬臂的柔性特征,提出了一种基于时空变量分离的模糊PID控制方法.由于AFM的微悬臂探针的运动精度非常高,对扰动很敏感,因而需建立微悬臂的分布参数系统模型.在保持柔性微悬臂的空间振动特性的基础上,将基于时空变量分离控制方法,结合鲁棒性强的模糊PID控制方法运用到AFM微悬臂探针的控制上,这样使控制器的设计不用考虑空间耦合的影响.通过实验仿真结果,这种方法有效地提高了AFM的微悬臂探针的控制性能和稳定性.     

AFM压电陶瓷驱动器类Hammerstein建模与参数辨识

AFM( Atomic Force Microscope,原子力显微镜)中的压电陶瓷驱动器具有率相关迟滞非线性特性,这会影响AFM的扫描和定位精度。针对传统静态迟滞模型不能反映系统率相关动态迟滞特性的缺陷,提出Hammerstein模型以描述压电陶瓷驱动器的静态和动态迟滞特性。利用最小二乘支持向量机结合奇异值分解法对模型中的参数进行辨识。实验结果表明,模型能体现压电陶瓷驱动器的率相关迟滞特性,精度高于传统静态迟滞模型,建模方法对此类系统具有较好的应用价值。     

一种基于临近点集数据融合的AFM动态成像方法

原子力显微镜(Atomic force microscopy, AFM)是纳米技术和纳米操作领域中最重要的研究工具之一. 本文针对扫描成像的原子力显微镜, 提出了一种改进的AFM动态成像方法, 该方法分析了AFM系统中样品与针尖之间的非线性力对成像精度的影响, 通过对扫描过程中获得的成像数据进行融合滤波, 有效地提高了快速AFM的成像精度. 具体而言, 论文首先分析了原子力显微镜当前成像方法存在的主要问题, 然后针对在高速扫描或者样品形貌高度有突变时, 因AFM系统中非线性因素而引起的成像误差, 提出了一种基于临近点集数据融合的改进动态成像方法, 以提高AFM对于样品表面形貌的成像精度. 最后分别利用原子力显微镜仿真平台数据和实验数据, 验证了本文提出的改进成像方法的性能.     

压电陶瓷驱动器迟滞建模方法研究

压电陶瓷驱动器是原子力显微镜(AFM)的关键组件。AFM在生物、材料及半导体等领域应用广泛,而利用AFM获得高精确的测试结果依然面临诸多挑战。其中,压电陶瓷驱动器具有迟滞、非线性等特点,在大范围高频工作状态下,对定位精度的影响更显著,这严重限制了AFM的进一步应用。本文围绕大范围压电陶瓷驱动器的迟滞性展开研究,设计一种基于改进型多项式拟合算法的迟滞建模方法,使得拟合模型可随输入信号频率的变化而变化,充分提高压电陶瓷迟滞模型的准确性。实验表明,该方法可为压电陶瓷驱动器建立准确的迟滞模型,建模过程简单,通过设计基于该迟滞逆模型的前馈控制算法,可使驱动范围在100μm的压电陶瓷驱动器的线性度提高至1.5%。     

基于几何特征相似度评价的跨尺度显微图像配准

原子力显微镜能够在光学显微镜的协助下, 克服自身成像范围的限制获得更大的成像视野, 同时保证纳米 级的成像精度. 该方法需要实现原子力显微镜成像结果在光学视野中的精确定位, 而解决该问题的关键是进行两种 显微图像之间的准确配准. 因此, 本文提出了一种基于几何特征相似度评估的跨尺度图像配准算法, 为进一步在原 子力/光学显微镜共焦系统中实现精确定位和成像提供了基础. 具体而言, 本文首先利用原子力显微镜的探针在样 品表面进行压印, 刻画出固定尺寸的几何图案,用以标定原子力显微镜和光学显微镜成像尺度之间的比例, 为图像 配准提供先验知识. 随后, 本文设计了一种先进的图像处理算法, 分别提取原子力/光学显微镜图像中几何图案的特 征, 并将其存储为内角向量和边长向量. 最后, 基于成像尺度比例和几何特征, 提出了一种新型的几何特征相似度 评价函数, 通过对内角特征相似度和边长特征相似度进行加权融合, 实现高精度的跨尺度显微图像配准. 实验部分 针对四种不同几何图案进行图像配准, 并对实验结果进行详细分析, 验证了本文方法的良好性能.     

高速自动化细胞机械特性测量系统

细胞机械特性作为一种无标签(Label-free) 的生物标记,正得到越来越多的关注. 然而现有进行细胞机械特性测量的方法多以手工模式进行,耗时长、效率低下, 无法满足生物学统计分析对大批量样品测试的要求. 针对该问题,本文在原子力显微镜(Atomic force microscopy, AFM)基础上,建立了一套高速自动化的细胞机械特性测量系统. 该系统利用图像处理方法来识别细胞,利用局部扫描来实现AFM针尖和细胞相对位置的精确标定,进而不需要AFM成像就能实 现细胞机械特性的连续测定, 配合上程序化控制的运动载物平台,可以高速自动化完成大范围区域内细胞机械特性的批量规模化测量. 实验结果表明,该系统可以使得细胞机械特性的测量效率提高27倍,从而为Label-free生物标记的批量化测试提供了技术支撑.     

基于应变式传感器的压电陶瓷定位系统设计

基于压电陶瓷驱动的纳米扫描和定位系统,是原子力显微镜系统的关键部件。本文设计了基于电阻式应变传感器(SGS）的压电陶瓷微纳米位移定位系统。该系统在硬件上采用仪表放大器对SGS应变信号进行RF滤波、放大、模拟滤波处理得到与压电陶瓷位移变化线性相关的电压信号,该信号由高精度AD采集,并通过控制器输出到上位机软件MATLAB中进行噪声分析、FIR数字滤波去噪、线性度分析。实验结果表明,该位移检测系统输出电压噪声峰峰值小于0.5mV,输出非线性误差小于0.06%,可实现2nm的位移分辨率。该定位系统可以应用于原子力显微镜的开发中。     

利用原子力显微镜观测气敏薄膜的平整度

介绍原子力显微镜功能、原理和结构,用于检测原子之间的接触来呈现样品的表面形貌特性,如粗糙度、起伏不平整度等,提供三维表面图像。常用的是激光反射检测系统,由探针、激光发生器和光检测器组成。探针是由悬臂和悬臂末端的针尖组成,悬臂是由Si或Si3N4经光刻技术用MEMS技术加工而成。当在样品表面扫描的探针引起悬臂梁弯曲时,产生应力。再由压电陶瓷能将十几分之一纳米到几微米的位移而导致的应力信号转换成1mV~1000V的电信号,以代表样品表面的不平整度。同时简单介绍了利用原子力显微镜观察不同退火温度对制备的气敏传感器薄膜表面晶粒度的影响,以及不同腐蚀液抛光硅片的效果。     

基于RTLinux的AFM实时反馈控制系统

为了提高原子力显微镜(AFM)的测量性能,利用RTLinux良好的实时性,设计了一种开放式的反馈控制平台,完成了基于RTLinux的AFM实时反馈控制系统的软硬件设计,并在PC上具体实现这种实时反馈系统。测试结果表明,该系统能较好地实现AFM在Z方向上的实时反馈控制。利用该平台良好的开放性,可以将各种先进的控制方法应用于AFM系统中,以提高原子力显微镜的扫描速度和精度。此外,该基于RT-Linux的AFM系统还可以扩展成为一个开放式的纳米操作平台。     

适用于原子力显微镜先进扫描模式的学习控制系统

原子力显微镜(AFM)是进行纳米测量和操作的一种重要工具.针对原子力显微镜系统,论文提出了一种基于学习控制的先进扫描模式.具体而言,首先构造了一种适用于AFM的学习控制系统,它由对于扫描管动态特性的最优逆补偿环节和对于样品表面特性的学习算法两部分组成.然后,针对测量过程中扫描线之间的偏移,通过将常见的比例-积分控制算法与这种学习控制相结合,实现了一种基于学习算法的先进扫描模式.论文将这种模式应用于周期性样品来测试其性能,仿真和实验结果表明它可以显著提高测量的速度和精度,同时将样品与探针针尖的距离控制在一个合理的范围之内,以避免损坏样品或探针.这种先进扫描模式可以应用于对快速生物过程的实时监测,同时也可以用来完成重复刻写等纳米操作.     

一种新的自适应水平集融合算法

在处理不均匀图像时,自适应距离保持水平集演化(ADPLS)算法速度快、不受初始轮廓影响,但精度较低;LBF算法精度高,但速度较慢同时易受初始轮廓影响。针对上述2种算法的优缺点,提出一种新的自适应融合算法。该算法根据图像信息自动调整ADPLS与局部二值拟合算法在融合算法中所占比重,实现不同算法的优势互补。实验结果证明,该融合算法在分割精度、速度及稳定性等方面有明显提高。     

Adaptive tilting angles to achieve high‐precision scanning of a dual probes AFM

Atomic force microscopy (AFM) is a powerful measurement tool, widely used in microfabricated structure inspection. However, since it is typical that the fixed tilting angle of a probe is employed in traditional AFM, the corner and sidewall image of the scanned sample would be distorted. To overcome the problem, a so‐called adaptive tilting angle algorithm (ATAA) applied to a self‐designed dual‐probe AFM system is presented to achieve on‐line sidewall estimation during scanning of general samples. Through the use of the proposed ATAA, the tilting angles of dual probes for each scan line can be self‐adjusted to the optimal ones. Overall, a probe tilt mechanism is designed, which allows the AFM system to change the tilting angles of the probes during the scanning process such that the dual‐probe structure AFM can acquire a complete high precision image with just a single scan. The experimental results show the performance of sidewall measurement and the high‐precision image obtained by the proposed method.     

Cantilever probes for high speed AFM

Since the invention in 1986 atomic force microscopy (AFM) has become the most widely used scanning probe microscopy (Binnig et al. in Phys Rev Lett 56:930–933, 1986). The microscope images the interaction of forces like Van der Waals or Coulomb forces between a sample and the apex of a small tip integrated near the free end of a flexible cantilever. But as all other scanning probe techniques the AFM requires serial data acquisition and suffers therefore from a low temporal resolution. Enhancing the speed to video rate imaging makes high demands on scanner technology, control electronics and on the key feature the cantilever with integrated sharp stylus. For the cantilever probes, fundamental resonance frequencies in the MHz regime are envisaged while the force constant of a few nN/nm shall be maintained. We present different novel AFM probes with ultrashort cantilevers and integrated sharp tips for high speed AFM while focusing on widely dispersed applications and on aspects of mass fabrication.     

火箭返回着陆问题高精度快速轨迹优化算法

针对垂直起降可重复使用运载火箭子级返回着陆问题,提出一种高精度快速轨迹优化算法.算法将凸化技术与伪谱离散方法有机结合,将非凸、非线性优化问题转化为凸优化问题,进而充分利用凸优化求解快速性、收敛确定性以及伪谱法离散精度高的理论基础.在优化精度方面,建立了高保真优化模型,分析了发动机开机/终端时刻值设计对轨迹最优性的影响;采用flip-Radau谱法对连续最优控制问题进行离散,并利用伪谱法的独特离散时域映射,将开机和终端时刻设计为特殊控制变量,提高了优化结果的精度和最优性.在快速性方面,为利用凸优化方法求解非凸问题,基于一种新的信赖域更新策略,提出了改进序列凸化算法,减少了算法迭代次数,提高了算法收敛性能.数值实验验证了算法的有效性.高精度的优化结果和较高的计算速度,使得算法具有发展为在线最优制导方法的潜力.     

基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法

为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.

     

融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法

蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法。针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢、求解精度低、稳定性差等问题,提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略,利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率,有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡;通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略,利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性,有效避免算法早熟收敛,同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验,与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明,改进算法具有收敛速度快、寻优精度高、稳定性强等优异性能。     

基于PBIL的快速图像匹配方法的研究

为了解决图像匹配过程中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷,提出了一种基于群体增量学习(Population-based Increased Learning,简称PBIL)算法的匹配方法。PBIL算法是一种基于概率分析的进化算法。它集成了基于函数优化的遗传搜索和竞争学习两种策略,将进化过程视为学习过程,通过竞争学习所获得知识来修正生成概率,进而指导后代的生成。给出了理论分析和实验分析。在实验中,分析了不同终止条件下的算法性能,并将其与传统序贯相似性检测算法(SSDA)和遗传算法进行了比较。实验结果表明基于该算法的图像匹配具有运算速度快、匹配精确等优点,且收敛过程非常稳定。     

一种两阶段区域生长的遥感图像分割算法

提高图像分割算法的精度与速度对遥感影像的解译工作具有重要意义。提出了一种基于区域生长的遥感图像分割算法,包括的两个步骤分别是局部最优合并和全局最优合并。第一步注重提高图像分割的速度,在其具体实现中引入了一个局部最优合并的阈值,以减少错误的合并;第二步侧重提高图像分割的精度,在其实现过程中利用了一种高级数据结构红黑树来提高搜索最优合并区域的速度。最后,利用模拟的遥感影像和Orbview\|3高分辨率影像开展了图像分割实验。利用一种监督的图像分割精度评价方法,定量评价了该方法的性能。实验结果表明:该方法在分割精度和分割速度方面都取得了令人满意的效果。