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食感を機械特性パラメータで定量化
食感を決める因子には、硬さ、凝着力など様々な要素があります。一般的に、食品の食感はテクスチャーアナライザー等による応力の評価で行いますが、微小領域の測定や薄い試料の測定は困難です。 AFM-MAは表面の凹凸の形状の評価に加え、機械特性の硬さを表すヤング率、質感のパラメータの凝着力、および、エネルギー散逸のデータを微小領域で計測することが可能です。このため、食感等に関係する物理特性を極微小な領域で評価するために有効です。
深層学習×データ解析によりSEM像から活物質の粒径を求めました
深層学習により、画像から目的の対象物を抽出することが可能です。また、得られた対象ごとに領域を解析することで数値として情報を得ることができます。 今回、バッテリー正極材の断面SEM像に対して、深層学習を用いて活物質粒子の抽出、クラックの検出をしました。Slice&Viewデータのような3Dデータに対しても同様に抽出が可能です。3Dデータからクラック有、クラック無粒子を抽出し、それぞれの粒径を算出しました。 測定法：SEM、Slice&View、計算科学・AI・データ解析 製品分野：太陽電池、二次電池、燃料電池 分析目的：構造評価、形状評価、故障解析・不良解析 詳しくは資料をダウンロード、またはお問い合わせください。
イオン注入後のアニール条件の違いによる差異を確認
酸化ガリウムGa2O3は、SiCやGaNよりもバンドギャップが広く、優れた物性を有することから、高効率・低コストが期待できるパワーデバイス材料として注目を集めています。デバイスの開発には、特性を左右する不純物濃度や結晶性の制御が重要です。本資料では、イオン注入による結晶構造の乱れから生じるダメージ層及び表面粗さの変化を、アニール条件毎に観察した結果を示します。 測定法：TEM・AFM 製品分野：酸化物半導体・パワーデバイス 分析目的：形状評価・構造評価 詳しくは資料をダウンロード、またはお問い合わせください。
![[PFM]圧電応答顕微鏡](https://image.mono.ipros.com/public/product/image/82b/2001512029/IPROS3629037656067593219.jpg?w=280&h=280)
導電性膜でコートされたプローブを用いサンプル表面に交流電圧を印加させることにより、サンプル表面を振動させ電気機械的情報を得ます
・圧電体試料の電気双極子作用による引力や斥力を画像化可能 ・圧電応答による試料の伸縮具合の定量評価は参考値 ・AFM像も同時に取得可能
像シミュレーションを併用した結晶形の評価
高分解能HAADF-STEM像は、結晶の原子配列を反映した画像であることから、種々の結晶方位に対応 したSTEM像をシミュレーションすることにより、多結晶体中の結晶粒間の相対方位や観察像の正確な理解に役立ちます。 本資料では、多結晶体であるネオジム磁石中の結晶粒について、EBSD法で得た結晶方位の情報から STEM像をシミュレーションし、実際の高分解能HAADF-STEM像と比較した事例を紹介します。
AFMによるステップ-テラス構造の可視化
ワイドギャップ半導体である窒化ガリウム(GaN)は、パワーデバイスや通信・光デバイスなどの幅広い分野で用いられています。デバイスを作製するうえで、ウエハ表面の形状と粗さはデバイス性能に大きく影響します。GaNウエハを成長させる際、支持基板との格子不整合などによる応力の影響で、表面にステップ-テラス構造が形成されます。本資料ではAFMを用いて、GaN基板表面のステップ-テラスの構造を可視化し、テラス幅、ステップ高さ、表面粗さ、オフ角を評価した事例を紹介します。 測定法：AFM 製品分野：パワーデバイス、 電子部品、 照明 分析目的：形状評価、 構造評価 詳しくは資料をダウンロード、またはお問い合わせください。
