“光源数据是tif格式文件,是一个由3072*3072个点组成的灰度图,其中每个点除了横纵坐标外,还有一个信号强度值。
拿到这些数据后,第一步,我们要确认圆心坐标、标定样品离检测器距离。
打开fit2D软件,导入六硼化镧的文件,它的图像是一组同心圆。
通过软件拟合,可以确认它的圆心坐标,此外,还可以计算出样品离检测器距离,这两个数据在之后制图过程中要用到。
第二步,导入样品文件以及对应曝光时间的空白硅片文件,然后对两个文件做差值,即可扣除背景信号。
空白硅片的图像是这种半圆形的信号,如果背景扣除的效果不好,还残留明显的硅片的信号,我们就需要进一步的处理。
首先在样品图像中,找到有硅片信号但几乎没有样品信号的地方,随意选一个点,记录其强度。
然后在空白硅片图像的同样位置,查看那个点的强度。
接着将空白基片所有数据点的强度乘一个系数,使之前选择的两个点的强度相等。
最后对两个文件做差值,就能将背景信号扣除干净。
第三步,将处理好的文件导出,格式仍然是tif,之后的数据处理都是基于这个文件的。
第四步,积分。
我们得到的是一个二维的图片,对于有机聚合物材料来说,其主要的“分子堆砌结构”信息,都在图片的坐标轴附近。
其中横轴代表平面内的方向,表示为qxy,而纵轴代表垂直于平面的平面外的方向,表示为qz,单位都是埃的负一次方。
因此,我们对坐标轴附近的数据点强度进行积分,得到两个积分曲线,就可以分别分析在平面内和平面外的“分子堆砌结构”信息了。
具体的积分角度一般是0-3度和88-92度。
第五步,将灰度图片,用PS软件处理,将其转化为彩色图片,用不同的颜色表示数据点的强度,再加上坐标轴,图例等。”
前面几步的操作,陈婉清和罗阳相差不大。
直到最后一步,学姐拿出了PS软件。
许秋终于找到她慢的原因了。
“学姐,最后PS这一步可以用编程来实现批量操作,不需要一张张的P图。”许秋道。
“我也听说可以批量导出图片,”陈婉清无奈的摊摊手:“可是我不会编程啊。”
“我会,交给我吧,”许秋道:“把最终的效果图发我,我来研究一下。”
“真的嘛?要是能成功的话,可以省下不少时间呢。”陈婉清将信将疑,把图片发给许秋。
“等我的好消息。”许秋自信满满道。
他启动电脑的MATLAB软件,目光看向效果图,做出思考状。
然后,打开辅助系统,查看系统影像中的程序代码,逐行分析它们的功能。
因为有注释的存
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