一种原子/分子搬运方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种原子/分子搬运方法及系统，基于具有深度学习功能的“神经网络”算法，利用扫描探针在表面将原子/分子搬运过程自动化的方法。本发明专利技术将神经网络算法嵌入到基于Labview的FPGA控制模块，搬运的同时对微秒到毫秒量级的信号进行分析，从而实现了“实时”判断搬运状态的目的。本发明专利技术在一定程度上提高了“原子制造”技术的效率与准确度，为快速制备大型纳米结构提供关键的技术支持。

【技术实现步骤摘要】
一种原子/分子搬运方法及系统
本专利技术涉及纳米科学
，具体涉及一种原子/分子搬运方法及系统，更具体涉及基于神经网络算法的原子/分子搬运方法及系统。
技术介绍
纳米科学与技术由于其在基础科学研究以及开发新器件的前景而受到广泛关注。人们迫切地需要在微观尺度上可控地构造纳米结构，而传统的自上而下的制备方法的分辨率、可控性、结构复杂程度都受到限制。随着纳米技术的发展，材料和器件的组成部分正逐渐缩小趋向于单个原子和分子水平。因此，在固体表面逐个原子自下而上地组装功能性结构受到了越来越多的关注。扫描探针技术，包括扫描隧道显微镜(ScanningTunnelingMicroscope，简称STM)和原子力显微镜(AtomicForceMicroscope，简称AFM)等，由于其超高的空间分辨能力及其可控的针尖与表面原子/分子的相互作用而被看做一种实现原子尺度操纵的有力“工具”。早在1990年，扫描隧道显微镜(STM)已经被证明具备原子/分子操纵的能力。但在实际原子/分子操纵过程中，由于针尖状态的不稳定、原子/分子吸附环境的变化等，很难快速找到最佳的搬运参数。而人工寻找合适的参数需要尝试不同的参数，不停地扫描样品表面以确定搬运状态，这个过程是繁琐且低效的，从而很大程度上限制了“原子构造技术”的发展与应用。
技术实现思路
为解决上述现有技术中存在的问题，提供一种训练用于甄别原子/分子搬运状态的神经网络模型的方法，包括：步骤1，利用扫描隧道显微镜扫描样品，获得表面形貌图；步骤2，基于所述表面形貌图，识别原子/分子的位置，在参数范围空间内随机设定搬运参数并搬运原子/分子；步骤3，获取在搬运过程中的搬运信号和搬运结果；步骤4，将所获取的所述搬运信号和搬运结果作为训练样本对神经网络进行训练。优选的，所述搬运信号包括隧穿电流、针尖高度信号。优选的，对所述搬运信号的隧穿电流进行快速傅里叶变换，将获取的特征频率及其幅值用于训练所述神经网络。优选的，所述参数范围空间为，隧穿电流在5pA至10nA之间，样品偏压在-3V到3V之间。优选的，在获取搬运信号和搬运结果的同时，对神经网络进行训练。优选的，所述神经网络模型是单层神经网络。根据本专利技术的另一个方面，提供一种原子/分子搬运方法，包括：步骤1，利用扫描隧道显微镜扫描样品，获得表面形貌图，并设定目标图形；步骤2，基于所述表面形貌图，识别原子/分子的位置，并进行路径规划；步骤3，基于规划的路径搬运原子/分子，在搬运原子/分子的过程中，利用所获取的搬运信号基于前述方法训练生成的神经网络模型识别原子/分子搬运状态。优选的，所述原子/分子搬运方法，还包括：步骤4，基于识别的所述原子/分子搬运状态，调整搬运参数搬运原子/分子。根据本专利技术的又一个方面，提供一种原子/分子搬运系统，包括输入模块、控制模块、放大模块、STM系统，其中，输入模块用于参数设置，所述参数包括样品偏压、隧穿电流值等；控制模块用于根据设置的参数和反馈的隧穿电流信号，输出用于控制STM系统的低压模拟信号；所述控制模块包含前述的神经网络模型；放大模块用于将控制模块输出的低压模拟信号放大输出为用于控制STM样品偏压和控制压电陶瓷电压的信号。优选的，所述控制模块由FPGA板构成。本专利技术具有如下特点和有益效果：本专利技术将繁琐且低效的人工搬运表面原子/分子的过程自动化，可一定程度上提高“原子制造”技术的效率与准确度，为快速制备具有特殊性质或功能的大型纳米结构提供关键的技术支持。附图说明图1示出了在单晶铜表面搬运CO分子的搬运任务。图2示出了现有技术的扫描隧道显微镜的原理。图3示出了根据本专利技术一个实施例的原子/分子自动搬运系统的结构。图4示出了根据本专利技术一个实施例的原子/分子自动搬运系统的数据流和控制流。图5示出了搬运一个CO分子的过程。图6示出了搬运一个CO分子时的STM隧穿电流曲线。图7示出了搬运一个CO分子时的STM压电陶瓷管z方向的电压曲线。图8示出了根据本专利技术一个实施例的训练用于识别搬运状态的神经网络模型的原理。图9示出了根据本专利技术一个实施例的采用训练好的神经网络模型识别搬运状态的原理。图10示出了现有技术的单层神经网络结构。图11示出了根据本专利技术一个实施例的训练甄别搬运状态的神经网络模型的流程图。图12根据本专利技术一个实施例的采用神经网络模型自动甄别搬运状态的搬运流程图。图13示出了根据本专利技术一个实施例的离线训练和验证神经网络模型的界面。图14示出了根据本专利技术一个实施例的采集的搬运过程的单条隧穿电流信号。图15示出了根据本专利技术一个实施例的单条隧穿电流信号的傅里叶变换结果。图16示出了根据本专利技术一个实施例的用于训练神经网络模型的归一化的特征信号频率及对应幅值。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术加以说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在纳米科学
，为了构造纳米材料和器件，需要直接将单个原子/分子搬运到指定位置，例如，在单晶铜Cu(111)表面搬运一氧化碳(CO)分子。如图1所示，在单晶铜表面有10个黑色的不规则椭圆形状的CO分子，要将其中四个用圆形标记的CO分子按对应箭头指向搬运到对应三角形标记的指定位置。搬运单个原子/分子可采用扫描隧道显微镜。扫描隧道显微镜是一种利用量子隧道效应探测物质表面结构的仪器，其将极细的探针和样品表面作为两个电极，当样品与针尖的距离非常接近时(通常小于1nm)，在外加电场的作用下，电子会穿过两个电极之间的势垒流向另一电极，这种现象即是隧道效应，所产生的电流称为隧穿电流。当外加电压一定时，探针针尖与样品表面距离越近，则隧穿电流越大，距离越远，则隧穿电流越小。因此，基于对探针和样品表面之间的隧穿电流大小的探测，可以观察表面上单原子级别的起伏。除了上述探测物质表面结构的用途，扫描隧道显微镜还可以操纵单个原子/分子。当探针非常靠近材料，表面原子/分子与探针之间的吸引变得和材料本身的吸引相当，这时候就可以用探针“拖着”表面原子/分子在表面移动，到达指定位置后把探针缩回就可以让原子/分子停留下来，因此，可以利用探针尖端精确操纵单个原子/分子。图2示出了扫描隧道显微镜的原理，在探针和样品表面之间施加偏压V，探针和样品表面之间的隧穿电流用I表示，针尖与样品的位移由压电陶瓷管控制，其在电场作用下可产生微小的形变，通过改变加在压电陶瓷管三个方向的电压可精确控制针尖与样品x、y、z方向的相对位置。其中与针尖相连的压电陶瓷管的z方向的电压Vz用于控制针尖在z方向的移动，从而控制针尖与样品表面之间的距离。探针在z方向上的运动可分为恒流模式和恒高模式。在恒流模式下，压电陶瓷管受反馈电路控制使针尖和样品之间的隧穿电流保持恒定。当本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种训练用于甄别原子/分子搬运状态的神经网络模型的方法，包括：/n步骤1，利用扫描隧道显微镜扫描样品，获得表面形貌图；/n步骤2，基于所述表面形貌图，识别原子/分子的位置，在参数范围空间内随机设定搬运参数并搬运原子/分子；/n步骤3，获取在搬运过程中的搬运信号和搬运结果；/n步骤4，将所获取的所述搬运信号和搬运结果作为训练样本对神经网络进行训练。/n

【技术特征摘要】
1.一种训练用于甄别原子/分子搬运状态的神经网络模型的方法，包括：
步骤1，利用扫描隧道显微镜扫描样品，获得表面形貌图；
步骤2，基于所述表面形貌图，识别原子/分子的位置，在参数范围空间内随机设定搬运参数并搬运原子/分子；
步骤3，获取在搬运过程中的搬运信号和搬运结果；
步骤4，将所获取的所述搬运信号和搬运结果作为训练样本对神经网络进行训练。


2.根据权利要求1所述的方法，所述搬运信号包括隧穿电流、针尖高度信号。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述搬运信号的隧穿电流进行快速傅里叶变换，将获取的特征频率及其幅值用于训练所述神经网络。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述参数范围空间为：隧穿电流在5pA至10nA之间，样品偏压在-3V到3V之间。


5.根据权利要求1所述的方法，其中在获取搬运信号和搬运结果的同时，对神经网络进行训练。


6.根据权利要求1所述的方法，所述神经网络模型是单层神经网络。


7.一种原子/分子搬运方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：安旸，唐向前，王文宇，郝东，叶霞，单欣岩，陆兴华，
申请(专利权)人：中国科学院物理研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11