Om nieuwe en innovatieve componenten te maken van tweedimensionale materialen zoals grafeen, hebben we technieken nodig om de kwaliteit te scannen. Raman spectroscopie, de gouden standaard hiervoor, heeft als nadeel dat het erg langzaam is. Los daarvan zou het laserlicht sommige van de materialen kunnen beschadigen. Dankzij een nieuw algoritme van onderzoekers van de Universiteit Twente, kan de snelheid met minstens een factor 50 omhoog en wordt de techniek ook ‘vriendelijker’ voor kwetsbare materialen. Het onderzoek is gepubliceerd in National Science Review.
Van grafeen wordt veel verwacht, als een sterk, ultradun en tweedimensionaal materiaal dat ook de basis kan zijn voor nieuwe componenten in de informatietechnologie. Dit vraagt om meettechnieken waarmee de componenten zijn te karakteriseren. Dat is mogelijk met Raman spectroscopie, waarbij laserlicht naar het materiaal wordt gestuurd. Verstrooide fotonen geven dan meer informatie over de trillingen en rotaties in de moleculen, en daarmee over de kristalstructuur. Gemiddeld wordt slechts 1 op de 10 miljoen fotonen die van de laser komen, op die manier verstrooid. Daardoor is het niet alleen moeilijker om de juiste informatie af te leiden, het gaat ook nog eens erg langzaam: het kan een halve seconde vergen om een enkele pixel in beeld te brengen. De vraag is dan of Raman nog steeds de beste optie is, of dat er betere alternatieven voorhanden zijn. UT-onderzoekers Sachin Nair en Jun Gao gaan wel uit van Raman spectroscopie, maar slagen erin de snelheid drastisch te verhogen; niet door in de techniek zèlf in te grijpen, maar dankzij een slim algoritme voor de signaalverwerking.
Ruisreductie
Het algoritme heet Principal Component Analysis (PCA) en is geen onbekende in de wereld van signaalverwerking. Het wordt gebruikt om het eigenlijke signaal en de ruis beter te kunnen scheiden, dus de signaal-ruisverhouding te verbeteren. PCA bepaalt de karakteristieken van zowel de ruis als van het eigenlijke signaal. Hoe groter de dataset is, hoe betrouwbaarder de herkenning van het eigenlijke signaal wordt. Los daarvan hebben moderne Raman spectroscopen een lichtdetector die electron-multiplying charge-coupled device (EMCCD) heet en ook gunstig werkt op de signaal-ruisverhouding. Netto resultaat is dat het verwerken van een pixel niet een halve seconde duurt, maar maximaal 10 milliseconden. Een heel sample scannen is geen kwestie meer van uren, maar van minuten.
Voor kwetsbare materialen zoals grafeenoxide is het voordeel daarnaast dat de intensiteit van de laser twee tot drie keer omlaag kan. Dit zijn belangrijke stappen om grip te krijgen op de materiaaleigenschappen, zelfs met een bestaande techniek.
Multi-inzetbaar
De verbeterde Raman-techniek, die door de onderzoekers ai-CRM is genoemd (algorithm-improved Confocal Raman Microscopy) is genoemd, is ook te gebruiken voor andere 2D-materialen zoals germaneen, siliceen, molybdeendisulfide, wolfraamdisulfide en boornitride. Nog een voordeel: het algoritme is niet alleen inzetbaar voor Raman spectroscopie. Ook technieken zoals Atomic Force Microscopie kunnen ervan profiteren.
Het onderzoek is uitgevoerd in de groep Physics of Complex Fluids van prof Frieder Mugele. De groep maakt deel uit van het MESA+ Instituut van de UT. De onderzoekers hebben samengewerkt met collega's uit de groepen Medical Cell BioPhysics en Physics of Interfaces and Nanomaterials.
Het paper ‘Algorithm-induced high speed and non-invasive confocal Raman imaging of two-dimensional materials’ door Sachin Nair, Jun Gao, Qirong Yao, Michael Duits, Cees Otto en Frieder Mugele is gepubliceerd in National Science Review, een open access journal onder de auspiciën van de Chinese Academy of Sciences.
