image: Denoising algorithm improves Raman scanning speed. view more
Credit: ©Science China Press
如果我们想大规模制备二维材料器件，比如石墨烯器件，我们需要可大规模应用的质控方法。拉曼光谱是表征二维材料质量的黄金标准，但它的表征速度极慢。除此之外，其所用激光也可能造成材料损伤。荷兰特文特大学的研究学者们将算法与拉曼光谱显微镜结合，使得拉曼表征速度提升了至少五十倍，并可有效抑制材料损伤。研究发表于近期的National Science Review。
石墨烯近年来受到广泛关注，在超强材料、信息处理等应用中被寄予很高期望。为确保器件制备的质量，我们需要可靠的表征方法。拉曼光谱显微镜是最可靠的方法之一。在表征中，激光照射到材料表面，非弹性散射的光子携带有分子和晶格振动的信息。这些信息可以告诉我们材料是否有缺陷及缺陷种类。平均来说，每一千万个被散射的光子中只有一个是非弹性散射。因此，拉曼表征的效率极低：扫描一个像素可能需要半秒甚至更长的时间。扫描横跨几十微米的一个表面可能需要一个小时。问题来了：拉曼表面还是最佳方法吗，还是我们需要其他方法？特文特大学的研究学者Sachin Nair和Jun Gao仍然选择拉曼，但他们极大的提高了表征速度。达到这个目标，他们不需要改变表征方法，需要的是一个数据处理算法。
他们选用的算法叫主成分分析。这个算法在大数据处理中很常见，可用于降噪。主成分分析可以分别噪声和“真实信号”。数据集越大，分别的可靠性越高，降噪效果也越好。除此之外，现代拉曼仪器通常有可增强信噪比的电子倍增CCD。结合算法与电子倍增CCD，现在扫描一个像素不需要半秒钟，只需要10毫秒，甚至更短。扫描一个样品也不再需要一个小时以上，只需要几分钟。另外，对于亚稳态的材料，比如氧化石墨烯，扫描的激光强度可以降低两到三个数量级，从而不再有材料损伤问题。
除了石墨烯，新的拉曼表征方法也可以用于其他二维材料，比如二硫化钼，氮化碳等。所用的算法也不局限于拉曼，还可以用于原子力显微镜光谱、红外光谱显微镜等各类高光谱影响技术。
完成此研究的课题组是荷兰特文特大学复杂流体物理实验室，课题组长是Frieder Mugele教授。实验室属于特文特大学MESA+研究所。另外，合作课题组包括该校的医学细胞生物物理实验室和界面物理与纳米材料实验室。
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论文链接：https://doi.org/10.1093/nsr/nwz177
Journal
National Science Review