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在一些情況下，飛納臺(tái)式掃描電鏡（Phenom SEM）在工業(yè)和教育領(lǐng)域中需要做重復(fù)性工作，例如，在預(yù)先設(shè)定的位置獲取一組圖像。 一般情況下，掃描樣品的整個(gè)表面以找到單個(gè)顆粒并記錄其位置和尺寸是必要的。 這種工作流程可以自動(dòng)化，不僅可以提高樣品檢測(cè)的數(shù)量，還可以提率和準(zhǔn)確性。 此外，由于自動(dòng)化腳本總是遵循*相同的過程，因此可以提高結(jié)果的可重復(fù)性，并且研究人員的主觀操作影響被移除。

在其他許多案例中，可以用飛納臺(tái)式掃描電鏡編程接口（PPI）來自動(dòng)完成這項(xiàng)工作。 在本篇博客中，會(huì)說明什么是PPI以及如何將飛納臺(tái)式掃描電鏡（Phenom SEM）集成在您的工作流程中。

飛納臺(tái)式掃描電鏡編程接口

飛納臺(tái)式掃描電鏡編程接口是一個(gè)可以通過Python控制飛納臺(tái)式掃描電鏡的軟件包。 Python是一種易于學(xué)習(xí)的編程語言，可以在不編譯的情況下運(yùn)行腳本。 腳本只是發(fā)送給飛納臺(tái)式掃描電鏡（SEM），以執(zhí)行通常由操作員完成的任務(wù)命令列表。 PPI中包含一個(gè)數(shù)據(jù)庫，可以用Python控制飛納臺(tái)式掃描電鏡（SEM）所需的所有功能。

PPI Python腳本可以在任意一臺(tái)通過網(wǎng)絡(luò)連接的飛納臺(tái)式掃描電鏡的PC上運(yùn)行。 這意味著，飛納臺(tái)式掃描電鏡不僅可以通過旁邊的計(jì)算機(jī)進(jìn)行控制，而且可以遠(yuǎn)程操作，對(duì)用戶來說更加方便。 圖1顯示了飛納臺(tái)式掃描電鏡和用戶PC之間網(wǎng)絡(luò)的通用設(shè)置，其中安裝了PPI以運(yùn)行Python腳本。

圖1：安裝了PPI后，Phenom PC和用戶PC之間的連接。

你可以用PPI做什么？

PPI可用于將飛納臺(tái)式掃描電鏡（SEM）集成到自動(dòng)化工作流程所需的任務(wù)中。 自動(dòng)化程序，主要是檢查并設(shè)置所有所需的數(shù)值，例如電子束加速電壓或電子束斑尺寸。

在PPI中，可以查詢電鏡的當(dāng)前狀態(tài)：從樣品臺(tái)到當(dāng)前電子束設(shè)置和工作距離。 采用高質(zhì)量和可重復(fù)圖像所需的所有步驟也可在PPI中獲得：這些步驟包括自動(dòng)對(duì)焦和自動(dòng)對(duì)比度/亮度等功能。 

PPI還與Python中的許多圖像處理工具*兼容，以處理您的圖像并提取所需的結(jié)果。 PPI與這些工具的結(jié)合使其成為將飛納臺(tái)式掃描電鏡集成到工作流程中并獲得快速可靠結(jié)果的強(qiáng)大工具。

什么是PPI腳本？

為了演示PPI腳本，圖2給出了一個(gè)例子。這個(gè)腳本假設(shè)樣品被加載到飛納臺(tái)式掃描電鏡中，并完成以下操作：

· 將PPI導(dǎo)入Python

· 連接到Phenom

· 設(shè)置電子束參數(shù)

·  自動(dòng)對(duì)焦，優(yōu)化對(duì)比度和亮度  

·  獲取圖像

·  將樣品臺(tái)移動(dòng)到另一個(gè)位置

·  獲取第二張圖片

將PPI功能轉(zhuǎn)換為Python，必須將PPI軟件包加載到Python腳本中。 這是根據(jù)默認(rèn)的Python完成的：將 PyPhenom 作為 PPI 導(dǎo)入 。

連接到飛納臺(tái)式掃描電鏡與建立對(duì)象調(diào)用的Phenom 一樣簡(jiǎn)單，叫作ppi.Phenom 。 在這次調(diào)用中，建立了與飛納臺(tái)式掃描電鏡的連接并驗(yàn)證了PPI許可證。 所有其他步驟都是這個(gè)創(chuàng)建方法。 

在圖形界面中可用的設(shè)置可以通過PPI中的單個(gè)命令進(jìn)行更改。 例如，在圖2中，我們將電子束電壓設(shè)置更改為10 kV，電子束斑尺寸更改為image（相當(dāng)于3.3）。  

圖像優(yōu)化選項(xiàng)也可在調(diào)用中使用。 使圖像成為的焦點(diǎn)方法   SemAutoFocus   是可用的，對(duì)比度和亮度通過使用優(yōu)化   SemAutoContrastBrightness 方法。

SemAcquireImage  是用來采集掃描電鏡（SEM）圖像的方法。在這種方法中，圖像的屬性必須填入。在我們的示例中，圖像是以1024×1024像素的分辨率采集的，并且圖像平均是在16幀。 通過使用ppi.Save  命令，可以將圖像存儲(chǔ)在本地驅(qū)動(dòng)器上。

為了移動(dòng)當(dāng)前位置，   ppi.MoveBy   命令被使用。 這里x方向和y方向的位移以微米為單位。 這意味著在我們的例子中，樣品臺(tái)向左移動(dòng)100微米，向下移動(dòng)100微米。 一旦進(jìn)入這個(gè)新位置，就會(huì)獲取并保存另一個(gè)圖像。

這個(gè)例子顯示了簡(jiǎn)單、直觀的PPI程序。 但是，PPI要強(qiáng)大得多，而且可以做得比這里顯示的更多。 PPI具有用戶界面所具有的所有命令，甚至更多。

圖2：一個(gè)簡(jiǎn)單的PPI腳本示例

超越PPI

用PPI控制飛納臺(tái)式掃描電鏡的功能強(qiáng)大且，但PPI具有更多功能。 與PPI拍攝的圖像兼容 NumPy 。 NumPy 是一個(gè)用于數(shù)組操作的Python程序包，用于許多圖像處理工具，例如OpenCV 。 OpenCV 是一個(gè)被廣泛使用的圖像處理和圖像識(shí)別功能庫。 PPI和 OpenCV 等工具的結(jié)合幫助用戶創(chuàng)建更的腳本，例如：

· 自動(dòng)掃描樣品表面并檢測(cè)缺陷;

· 找到樣品上的特定物體并以高倍率對(duì)其進(jìn)行成像;

· 確定屬性，如結(jié)構(gòu)的尺寸，表面積，樣品孔隙率等等。

在圖3中，您可以看到如何將PPI圖像轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組以及如何在 OpenCV中使用它。為了能夠使用 NumPy 和 OpenCV （cv2），它們以類似于加載PPI的方式加載到Python腳本中。 與飛納臺(tái)式掃描電鏡的連接按照前面的例子所示進(jìn)行設(shè)置。 

使用 SemAcquireImage 再次獲取圖像， 并將其轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組 np.array 。 由于圖像現(xiàn)在是 NumPy 格式，因此可以在 OpenCV中使用 。 例如，在此使用稱為Canny Edge的邊緣檢測(cè)濾鏡。 只需調(diào)用它并將過濾器參數(shù)插入即可。 所以cannyEdge 可持有原始圖像檢測(cè)到的邊緣的圖像。

這個(gè)例子演示了PPI與 NumPy 以及所有使用 NumPy 數(shù)組作為輸入的軟件包 （如 OpenCV ）直接兼容 。 NumPy 和 OpenCV 是非常強(qiáng)大的工具，可用于許多圖像處理應(yīng)用，甚至自動(dòng)駕駛汽車。 所以，當(dāng)談到你如何使用它時(shí)，*的限制就是你的想象力。

圖3：轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組和使用 OpenCV的示例

進(jìn)一步探索飛納臺(tái)式掃描電鏡自動(dòng)化

從這些例子中你可以清楚地看到，PPI有助于將您的飛納臺(tái)式掃描電鏡整合到您的工作流程中。  PPI與許多圖像處理軟件包的兼容性使用戶能夠創(chuàng)建工具來深入分析其樣品。