HiSORセミナー
シンクロトロン IRナノ分光法 - 新しい検出および測定スキーム
Synchrotron IR nanospectroscopy - novel detection and measurement schemes
日時 2019年11月19日 （火） 15:30-
場所 放射光科学研究センター 2階 セミナー室
講師 Bernd Kaestner
(PTB, Metrology Light Source ,Germany)
IRナノ分光法は、近接場技術を使用して古典的な光学から知られている回折限界を回避します。 これらの技術の中で、散乱型走査型近接場光学顕微鏡法（s-SNOM）は、強力なイメージングおよび分光ツールとなりました。 PTB Metrology Light Source（MLS）からの超広帯域シンクロトロン放射は、ナノFTIR分光法の実行に適したIR放射を提供します[1]。ただし、多くのアプリケーションでは、ソフトマターまたは量子物質のナノイメージングにはハイパースペクトルイメージングが必要であり、その結果、多数のスペクトルデータセットが得られ、取得時間が長くなります。 ここでは、圧縮センシングなどの新しい測定および検出スキームをs-SNOM [2]に適用して、空間スペクトルイメージング速度を向上させた結果を示します。 最後に、「インテリジェントな」測定用の商用s-SNOMシステム（Neasnom）用にPythonで実装されたソフトウェアを紹介します。
IR nanospectroscopy circumvents the diffraction limit known from classical optics using nearfield techniques. Among those techniques scattering-type scanning near-field optical microscopy (s-SNOM) has become a powerful imaging and spectroscopy tool. Ultra-broadband synchrotron radiation from the PTB Metrology Light Source (MLS) provides IR-radiation suited for performing nano-FTIR spectroscopy [1].
However, for many applications nano-imaging of soft matter or quantum materials requires hyperspectral imaging, resulting in a large number of spectral data sets and therefore long acquisition time. Here we will present results from applying novel measurement and detection schemes, such as compressed sensing, to the s-SNOM [2] for enhanced spatio-spectral imaging speed. Finally, a software implemented in Python for a commercial s-SNOM system (Neasnom) for an "intelligent" measurement will be introduced.
[1] P. Hermann, A. Hoehl, P. Patoka, F. Huth, E. Rühl, and G. Ulm, "Near-field imaging and nano-Fourier-transform infrared spectroscopy using broadband synchrotron radiation.," Opt. Express 21, 2913 (2013).
[2] B. Kästner, F. Schmähling, A. Hornemann, G. Ulrich, A. Hoehl, M. Kruskopf, K. Pierz, M. B. Raschke, G. Wübbeler, and C. Elster, "Compressed sensing FTIR nano-spectroscopy and nano-imaging," Opt. Express 26, 18115 (2018).
問合せ先 生天目博文（放射光科学研究センター）
