6 Materialchemie
Filtern
Dokumenttyp
- Vortrag (3)
- Zeitschriftenartikel (2)
- Forschungsdatensatz (1)
Referierte Publikation
- nein (6) (entfernen)
Schlagworte
Organisationseinheit der BAM
- 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien (6) (entfernen)
Eingeladener Vortrag
- nein (3)
Neuartige Materialien, die bekannte (Werk-)Stoffe mit neuen Funktionalitäten ausstatten, spielen eine zunehmend wichtige Rolle im Bereich der Materialforschung und -prüfung. Das Spektrum neuartiger Materialien reicht von der gezielten Oberflächenfunktionalisierung und -strukturierung makroskopischer Materialien, dünnen Beschichtungen bis hin zu mikro- und nanoskaligen Kompositmaterialien und funktionalen Materialien an der Schnittstelle zur Biologie, Biotechnologie, nachhaltige Energiespeicherung und Sensorik. Dabei bieten neuartige Materialien die Chance, Werkstoffe und Produkte mit erweiterter oder verbesserter Funktionalität zu erhalten und Sicherheit bereits im Designprozess zu berücksichtigen. Durch dieses breite Anwendungsspektrum und die Herausforderungen, die solche Materialien für die Sicherheit in Chemie und Technik mit sich bringen, sind diese in allen Themenfeldern der BAM repräsentiert (Material, Analytical Sciences, Energie, Infrastruktur und Umwelt).
Die Aufgaben der BAM erstrecken sich dabei von der Herstellung von Referenzmaterialien für Industrie, Forschung und Regulation, über die Erstellung von standardisierten Referenzverfahren für nachhaltige Messungen im Umwelt- und Lebenswissenschaftsbereich bis hin zur Bereitstellung von belastbaren und zitierbaren Referenzdaten. Durch die genaue Charakterisierung neuartiger Materialien können potentiell problematische Substanzen identifiziert und deren Risiken besser abgeschätzt werden. In diesem Beitrag werden einige aktuelle Beispiele aus diesen Bereichen vorgestellt.
Die gemeinsame Forschungsstrategie der Bundesoberbehörden zur Nanotechnologie wurde 2016 veröffentlicht. Die darin enthaltenen Aufgaben wurden von den Bundesoberbehörden vielfältig bearbeitet. Diese Präsentation gibt einen Überblick über die Projekte, die von der BAM bis 2019 bearbeitet wurden/werden und sich in den Rahmen der Forschungsstrategie einordnen.
In this contribution different ways are explored with the aim to generate suitable training data for ‘non-ideal’ samples using various approaches, e.g., computer-generated images or unsupervised learning algorithms such as generative adversarial networks (GANs). We used these data to train simple CNNs to produce segmentation masks of SEM images and tested the trained networks on real SEM images of complex nanoparticle samples. The novel use of CNN for the automated analysis of the size of nanoparticles of complex shape and with a high degree of agglomeration has proved to be a promising tool for the evaluation of particle size distribution on a large number of constituent particles. Further development and validation of the preliminary model, respectively larger training and validation data sets are necessary.
This dataset accompanies the following publication, first published in Scientific Reports (www.nature.com/articles/s41598-021-84287-6):
B. Ruehle, J. Krumrey, V.-D. Hodoroaba, Scientific Reports, Workflow towards Automated Segmentation of Agglomerated, Non-Spherical Particles from Electron Microscopy Images using Artificial Neural Networks, DOI: 10.1038/s41598-021-84287-6
It contains electron microscopy micrographs of TiO2 particles, the corresponding segmentation masks, and their classifications into different categories depending on their visibility/occlusion. Please refer to the publication and its supporting information for more details on the acquisition and contents of the dataset, as well as the GitHub repository at https://github.com/BAMresearch/automatic-sem-image-segmentation
We present a workflow for obtaining fully trained artificial neural networks that can perform automatic particle segmentations of agglomerated, non-spherical nanoparticles from electron microscopy images “from scratch”, without the need for large training data sets of manually annotated images. This is achieved by using unsupervised learning for most of the training dataset generation, making heavy use of generative adversarial networks and especially unpaired image-to-image translation via cycle-consistent adversarial networks. The whole process only requires about 15 minutes of hands-on time by a user and can typically be finished within less than 12 hours when training on a single graphics card (GPU). After training, SEM image analysis can be carried out by the artificial neural network within seconds, and the segmented images can be used for automatically extracting and calculating various other particle size and shape descriptors.
BAM is currently building up a platform of novel nanoRMs relying on iron oxide nanoparticles of different shape, size and surface chemistry. Iron oxide was chosen as a core material because of its relevance to the material and life sciences.
As a first candidate of this series, we present cubic iron oxide nanoparticles with a nominal edge length of 8 nm. These particles were synthesized by thermal decomposition of iron oleate in high boiling organic solvents adapting well-known literature procedures. After dilution to a concentration suitable for electron microscopy (TEM and SEM) as well as for small-angle X-ray scattering (SAXS) measurements, the candidate nanoRM was bottled and assessed for homogeneity and stability by both methods following the guidelines of ISO 17034 and ISO Guide 35.
The particle sizes obtained by both STEM-in-SEM and TEM are in excellent agreement with a minimum Feret of 8.3 nm ± 0.7 nm. The aspect ratio (AR) of the iron oxide cubes were extracted from the images as the ratio of minimum Feret to Feret resulting in an AR of 1.18 for TEM to 1.25 for SEM. Alternatively, a rectangular bounding box was fitted originating from the minimum Feret and the longest distance through the particle in perpendicular direction. This led to AR values of 1.05 for TEM and 1.12 for SEM, respectively. The results confirm the almost ideal cubic shape.