[论文解读] Optical microscope based universal parameter for identifying layer number in two-dimensional materials

Mainak Mondal, Ajit Kumar Dash+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2022

Graphene research and applications参考文献 50被引用 17

一句话总结

本文提出一种通用的光学方法，通过RGB和RAW光学显微镜图像确定二维材料的层数。通过测量在不同照度下，薄片与基底信号之间的强度斜率（RGB）或强度比（RAW），该方法实现了与系统无关的可靠层数识别，利用Fresnel反射率模型并在MATLAB GUI中实现快速分析，已在MoS2、WSe2和石墨烯上得到验证。

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.

研究动机与目标

• 解决在不同成像系统之间缺乏一种通用且可靠的光学对比方法来识别二维材料层数的问题。
• 克服传统光学对比参数（例如强度比α）因后处理效应导致在不同照度和显微镜系统下变化的局限性。
• 开发基于强度斜率（RGB）和强度比（RAW）的与系统无关的参数，以准确识别层数。
• 利用Fresnel反射率模型，在多种二维材料（MoS2、WSe2、石墨烯）和成像系统上验证该方法。
• 通过基于MATLAB的图形用户界面（GUI）提供一种实用且易于访问的工具，实现实验中快速准确的层数确定。

提出的方法

• 在不同灯泡功率下，测量二维薄片在SiO2/Si基底上的RGB和RAW光学图像中的薄片强度（IF）和基底强度（ISub）。
• 通过在照度逐渐增加的条件下对IF与ISub进行线性拟合，计算强度斜率μ = d(IF)/d(ISub)；该斜率在RGB图像中与系统无关。
• 对于RAW图像，使用强度比α = IF / ISub，由于线性响应中截距为零，该比值完全独立于成像系统和照度。
• 应用基于Fresnel反射率的光学模型，理论预测并验证所测得的强度比和斜率。
• 开发基于MATLAB的图形用户界面（GUI），自动提取斜率和比值，实现实时层数识别。
• 在多个成像系统（IS1–IS4）、不同数值孔径的物镜以及多种材料（MoS2、WSe2、石墨烯）之间验证结果的一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 RGB图像中的强度斜率能否用作与系统无关的参数，以识别二维材料的层数？
• RQ2 为何传统光学对比参数（如强度比α）在不同成像系统和照度水平下发生变化？
• RQ3 RAW图像中的强度比是否真正独立于成像系统和光强，从而实现通用的层数识别？
• RQ4 Fresnel反射率模型在多大程度上能准确预测二维材料系统中测得的强度比和斜率？
• RQ5 所提出的方法能否推广至不同二维材料（MoS2、WSe2、石墨烯）和成像配置？

主要发现

• 在RGB图像中，强度斜率μ与系统无关，可唯一识别层数，使用20X物镜时，单层、双层和三层MoS2的μ值分别为0.83、0.68和0.55。
• 在RAW图像中，强度比α完全独立于成像系统和灯泡功率，单层、双层和三层MoS2的α值分别为0.83、0.68和0.55。
• 对于RGB图像，IF与ISub线性拟合中的截距在不同系统间显著变化（例如，0.02至-9.44），解释了α的系统依赖性变化，从而否定了α作为通用参数的适用性。
• 对于相同层数，强度斜率μ在不同成像系统（IS1–IS4）中保持一致，证明其在层数识别中的普适性。
• Fresnel反射率模型准确预测了测得的强度比和斜率，证实了该方法的物理基础。
• MATLAB GUI可实现基于斜率和比值参数的快速、自动层数识别，显著加速二维异质结构的制备。