izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2021-1-21-26izmertech-1716Research ArticleНАНОМЕТРОЛОГИЯИзмерение длины объектов на изображениях сканирующего зондового микроскопа с помощью детекторов кривизныMeasuring the length of objects on scanning probe microscope images using curvature detectorsГуляевП. В.GulyaevP. V.

Павел Валентинович Гуляев

Ижевск

Pavel V. Gulyaev 

Izhevsk

lucac@inbox.ruУдмуртский федеральный исследовательский центр, Уральское отделение РАНРоссияUdmurt Federal Research Center, Ural Branch Russian Academy of Science, senior researcherRussian Federation202112062023012126Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1716

Рассмотрена задача автоматического определения продольных размеров объектов на изображениях, полученных с помощью зондовой микроскопии. Решение данной задачи может быть актуально в области производственного контроля материалов и изделий микроэлектроники, нанотехники. Проведено сравнение существующих инструментов измерения длины объектов на тестовом изображении, содержащем геометрические фигуры с известными размерами. Описаны преимущества измерения длин объектов непосредственно на полутоновом изображении посредством формирования остова объекта программным детектором кривизны поверхности, в частности программным двумерным детектором «Круг», основанном на анализе кривизны строчных и столбцовых  профилограмм растра изображения. Кривизну оценивали по площади фигуры, ограниченной профилограммой на определённом интервале. Рассмотрены особенности измерения длины объектов посредством формирования остова из локальных максимумов кривизны. Показано, что детектор кривизны позволяет точнее определять длины объектов с перекрывающимися контурами и значительным диапазоном яркости. Представлены алгоритмы работы детектора, формирования остова объекта и определения его длины. Приведены результаты исследований, подтверждающие работоспособность представленных алгоритмов. Сравнительный анализ с существующими инструментами измерения длин, выполненный на изображениях доменов магнитного диска и волокон нанополимера, показал корректную работу детектора по выделению остова объекта и измерению его длины.

The article is devoted to the automatic measurement of objects longitudinal dimensions on images obtained by probe microscopy. The solution of this problem can be relevant for quality control of microelectronics, nanotechnics products and materials. Existing tools for objects length measuring are compared by means of test image containing geometric figures with known dimensions. The advantages of software surface curvature detectors, intended for objects lengths measuring directly on a halftone image by forming the skeleton of an object with a surface curvature detector, are shown. A two-dimensional “Circle” detector, based on the curvature analysis of raster images line and column profilograms, was used for the measuring. The curvature was estimated based on the area of the figure bounded by the profilogram at a predefi ned interval. Features of measuring the length of objects using curvature maxima are considered. It is shown that the curvature detector allows to more accurately determine the lengths of objects with overlapping contours and a signifi cant brightness range. Algorithms of the detector operation, formation of the object skeleton and determination of its length are described. The results of investigation confi rming the performance of the presented algorithms are presented. Comparative analysis with existing length measurement tools, performed on magnetic disk domains and nanopolymer  fi bers images, showed a more correct detector operation in sceletonization of object and measuring its length.

сканирующий зондовый микроскопизмерение длиныбинаризациядетектор кривизнысегментациятестовое изображениеполутоновое изображениеscanning probe microscopelength measurementbinarizationcurvature detectorsegmentationtest imagehalftone imageReferencesГуляев П. В., Шелковников Е. Ю., Тюриков А. В., Осипов Н. И., Кизнерцев С. Р. Особенности применения детекторов кривизны поверхности для анализа размеров наночастиц. // Химическая физика и мезоскопия. 2013. Т. 15. № 1. С. 138–143.Gulyaev P. V., Shelkovnikov E. Yu., Tyurikov A. V., Osipov N. I., Kiznertcev S. R., Chemical Physics and Mesoscopy, 2013, vol. 15, no. 1, pp. 138–143 (in Russian).Гейдаров П. Ш. Алгоритм определения расположения и размеров объектов на основе анализа изображений объектов // Компьютерная оптика. 2011. Т. 35. № 2. С. 275–280.Geidarov P. S., Computer Optics, 2011, vol. 35, no. 2, pp. 275–280 (in Russian).Гуляев П. В. Применение реперных отметок для координатной привязки к поверхности в сканирующей зондовой микроскопии // Компьютерная оптика. 2020. Т. 44. № 3. С. 470–476. https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-641Gulyaev P. V., Computer Optics, 2020, vol. 44, no. 7, pp. 470– 476 (in Russian). https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-641Исрафилов Х. С. Исследование методов бинаризации изображений // Вестник науки и образования. 2017. № 6. С. 43–50.Israfi lov Kh. S., Science and Education Bulletin, 2017, no. 6, pp. 43–50 (in Russian).Бардин Б. В., Манойлов В. В. Чубинский-Надеждин И. В., Васильева Е. К., Заруцкий И. В. Определение размеров локальных объектов изображений для их идентификации // Научное приборостроение. 2010. Т. 20. № 3. C. 88–94.Bardin B. V., Manoilov V. V., Chubinsky-Nadezhdin I. V., Vasilieva E. K., Zarutcky I. V., Nauchnoie Priborostroenie, 2010, vol. 20, no. 3, pp. 88–94 (in Russian).Цветков О. В., Тананыкина Л. В. Метод предварительного кодирования изображений в корреляционноэкстремальных системах // Компьютерная оптика. 2015. Т. 39. № 5. С. 738–743. https://doi.org/10.18287/0134-2452-2015-39-5-738-743Tsvetkov O. V., Tananykina L. V., Computer Optics, 2015, vol. 39, no. 5, pp. 738–743 (in Russian). https://doi.org/10.18287/0134-2452-2015-39-5-738-743Gonzalez R., Woods R., Digital image processing, 3rd Ed., Pearson Education, 2008, 954 p.Gonzalez R., Woods R., Digital image processing, 3rd Ed., Pearson Education, 2008, 954 p.Каркищенко А. Н., Лепский А. Е., Безуглов А. В. Об одном способе векторного и аналитического представления контура изображения // Изв. ТРТУ. 1998. Т. 8. № 2. C. 107–111.Karkishenko A. N., Lepsky A. E., Bezuglov A. V., Izvestia TRTU, 1998, vol. 8, no. 2, pp. 107–111 (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.