[논문 리뷰] Optical microscope based universal parameter for identifying layer number in two-dimensional materials

Mainak Mondal, Ajit Kumar Dash외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 27.

Graphene research and applications참고 문헌 50인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 RGB 및 RAW 광학 현미경 영상에서 두께가 얇은 2차원 물질의 층 수를 결정하기 위한 통합된 광학적 방법을 제안한다. 다양한 조명 조건 하에서 플레이크와 기초 표면 신호 간의 강도 기울기(_RGB의 경우) 또는 강도 비율(_RAW의 경우)을 측정함으로써, 시스템에 의존하지 않는 신뢰할 수 있는 층 수 식별이 가능해지며, 이는 프레넬 반사 모델과 MATLAB GUI를 활용해 MoS2, WSe2 및 그래핀에서 검증되었다. 이 방법은 빠른 분석을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Optical contrast is the most common preliminary method to identify layer number of two-dimensional (2D) materials, but is seldom used as a confirmatory technique. We explain the reason for variation of optical contrast between imaging systems. We introduce a universal method to quantify the layer number using the RGB (red-green-blue) and RAW optical images. For RGB images, the slope of 2D flake (MoS2, WSe2, graphene) intensity vs. substrate intensity is extracted from optical images with varying lamp power. The intensity slope identifies layer number and is system independent. For RAW images, intensity slopes and intensity ratios are completely system and intensity independent. Intensity slope (for RGB) and intensity ratio (for RAW) are thus universal parameters for identifying layer number. A Fresnel-reflectance-based optical model provides an excellent match with experiments. Further, we have created a MATLAB-based graphical user interface that can identify layer number rapidly. This technique is expected to accelerate the preparation of heterostructures, and fulfil a prolonged need for universal optical contrast method.

연구 동기 및 목표

• 다양한 이미징 시스템 간에 통합되고 신뢰할 수 있는 광학 대비 기반의 2차원 물질 층 수 식별 방법이 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 후처리 효과로 인해 조명 조건 및 현미경 시스템에 따라 변하는 기존의 광학 대비 파rameter(예: 강도 비율 α)의 한계를 극복하기 위해.
• RGB의 경우 강도 기울기, RAW의 경우 강도 비율에 기반한 시스템에 의존하지 않는 파rameter를 개발하여 층 수를 정확히 식별하기 위해.
• 프레넬 반사 모델을 활용하여 다양한 2차원 물질(MoS2, WSe2, 그래핀)과 이미징 시스템에서 이 방법의 타당성을 검증하기 위해.
• 빠른 정확한 층 수 결정을 위한 실용적이고 접근 가능한 도구로 MATLAB GUI를 제공하기 위해.

제안 방법

• SiO2/Si 기초 위의 2차원 플레이크에서 RGB 및 RAW 광학 영상의 플레이크 강도(IF)와 기초 강도(ISub)를 다양한 램프 출력 수준에서 측정한다.
• 증가하는 조명 수준에서 IF 대 ISub의 선형 회귀를 통해 강도 기울기 μ = d(IF)/d(ISub)를 계산한다; 이 기울기는 RGB의 경우 시스템에 의존하지 않는다.
• RAW 영상의 경우, 선형 반응에서 절편이 0이므로, 강도 비율 α = IF / ISub를 사용하며, 이는 이미징 시스템 및 조명 조건과 무관하게 완전히 독립적이다.
• 프레넬 반사 기반 광학 모델을 적용하여 측정된 강도 비율과 기울기를 이론적으로 예측하고 검증한다.
• 자동화된 기울기 및 비율 추출을 통해 빠른 층 수 식별이 가능한 MATLAB 기반 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 구현한다.
• 다양한 이미징 시스템(IS1–IS4), 다양한 수치적 열매(Numerical Aperture)를 가진 목표 렌즈, 그리고 다양한 물질(MoS2, WSe2, 그래핀) 간의 일관성 검증을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RGB 영상에서의 강도 기울기는 2차원 물질의 층 수 식별에 있어 시스템에 의존하지 않는 파rameter로 사용될 수 있는가?
• RQ2 기존의 광학 대비 파rameter(예: 강도 비율 α)가 다양한 이미징 시스템과 조명 수준에서 변동하는 이유는 무엇인가?
• RQ3 RAW 영상에서의 강도 비율은 실제로 이미징 시스템과 빛의 세기와 무관하게 진정으로 독립적인가? 이는 통합된 층 수 식별을 가능하게 하는가?
• RQ4 프레넬 반사 모델은 2차원 물질 시스템에서 측정된 강도 비율과 기울기를 어느 정도 정확하게 예측하는가?
• RQ5 제안된 방법은 다양한 2차원 물질(MoS2, WSe2, 그래핀)과 이미징 설정에 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• RGB 영상에서의 강도 기울기(μ)는 시스템에 의존하지 않으며 층 수를 유일하게 식별할 수 있다. 20X 목표 렌즈를 사용할 경우, 모노레이어, 비레이어, 트리레이어 MoS2에 대해 각각 μ 값이 0.83, 0.68, 0.55이다.
• RAW 영상에서의 강도 비율(α)은 이미징 시스템 및 램프 출력과 무관하게 완전히 독립적이며, 모노레이어, 비레이어, 트리레이어 MoS2에 대해 각각 α 값이 0.83, 0.68, 0.55이다.
• RGB 영상에서 IF 대 ISub 선형 회귀의 절편은 시스템 간에 크게 달라지며(예: 0.02에서 -9.44까지), 이는 α의 시스템에 의존하는 변동성을 설명하며, α가 통합된 파rameter로 사용될 수 없음을 시사한다.
• 동일한 층 수에 대해 다양한 이미징 시스템(IS1–IS4) 간에 강도 기울기 μ가 일관되게 유지되며, 이는 층 수 식별에 있어 그 보편성을 입증한다.
• 프레넬 반사 모델은 측정된 강도 비율과 기울기를 정확히 예측하여, 이 방법의 물리적 기반을 확인한다.
• MATLAB GUI는 기울기 및 비율 파rameter를 사용하여 빠르고 자동으로 층 수 식별이 가능하게 하여, 2차원 이종구조 제작 과정을 크게 가속화한다.