sem_charging_series — GENERATIVE `sem` op

• 資料種類:image2d → video

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.sem_charging_series(height, material_map=None, *, materials=('PMMA',), substrate='SI', energy_kev: 'float' = 1.0, pixel_nm: 'float' = 2.0, beam_sigma_nm: 'float' = 1.0, electrons_per_pixel: 'int' = 30, detector: 'str' = 'inlens', frames: 'int' = 12, layer_bottom_nm=0.0, volts_per_electron: 'float' = 0.05, leak_frames: 'float' = 0.0, spread_px: 'float' = 1.0, phi_ev: 'float' = 2.0, gain=None, seed: 'int' = 0, return_potential: 'bool' = False)(要直接呼叫實作,import sem; sem.sem_charging_series(height, material_map=None, *, materials=('PMMA',), substrate='SI', energy_kev: 'float' = 1.0, pixel_nm: 'float' = 2.0, beam_sigma_nm: 'float' = 1.0, electrons_per_pixel: 'int' = 30, detector: 'str' = 'inlens', frames: 'int' = 12, layer_bottom_nm=0.0, volts_per_electron: 'float' = 0.05, leak_frames: 'float' = 0.0, spread_px: 'float' = 1.0, phi_ev: 'float' = 2.0, gain=None, seed: 'int' = 0, return_potential: 'bool' = False);從台帳取用則 opsgenerative.get("sem_charging_series"))

用法

按掃描幀推進絕緣體的帶電,回傳影像隨時間的變化(video,(T, H, W))。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

1 コマで画素あたり electrons_per_pixel 個の電子が入り、η + δ·F(V) 個が出ていく。差し引き 1 − η − δ·F(V) 個が絶縁物の面に溜まり、電位を volts_per_electron [V/個] ずつ動かす(負の電子が溜まれば V は下がる)。電位は spread_px で横に広がり、leak_frames(> 0 なら)の時定数で抜ける。導体の面は接地(V = 0)。

• 正の帯電(η + δ > 1、低加速で多い): 二次電子が面に引き戻され(F(V)、sem_se_escape_fraction)、像は暗くなる。放出が減ると正味の流れも 0 に近づくので、電位は η + δ·F(V*) = 1 の V* で止まる(自己調整)。

• 負の帯電(η + δ < 1、高加速): 面の負の電位が二次電子を押し出し、像は 1 + |V| / (|V| + 20 V) 倍に明るくなる(★現象論の式で、2 定数は固定 —— _NEG_GAIN・_NEG_SCALE_V。着地エネルギーの低下とビームの曲がりは入れない)。

η と δ は sem_image のモンテカルロ(return_signals)で 1 回だけ求め、コマごとの雑音は検出された電子の数のポアソンで載せる。

Returns

numpy.ndarray

(frames, H, W) の float64、[0,1] (sem_image と同じ固定の倍率)。

return_potential なら dict(video と、コマごとの電位 potential_v (T, H, W)、

絶縁物の面のマスク insulator)。

Examples

>>> import numpy as np

>>> v = sem_charging_series(np.zeros((4, 4)), materials=("PMMA",), substrate="PMMA",

... electrons_per_pixel=5, frames=3)

>>> v.shape

(3, 4, 4)

詳細使用指南

• generative_art 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_virtual_sem_kv_cd_bse — py -3.11 examples/poc_virtual_sem_kv_cd_bse.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `video` 作為輸入)

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同類別(`sem`)

sem_render · sem_electron_mc · sem_se_universal_curve · sem_yield_curve · sem_line_profile · sem_cd_measure · sem_image · sem_se_escape_fraction

*Provenance: sem.py — GENERATIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

sem_charging_series — GENERATIVE sem op

用法