
PPI 的英文全称是 Phenom Programming Interface,可译为飞纳电镜编程接口。它为操作者和飞纳电镜 Phenom 之间提供程序化交互方式,研究人员可以编写运行脚本,调用自动拍照、倍率调整、样品位置移动和图像保存等功能。PPI 的主要价值,是把已经明确的扫描电镜方法转化为可重复执行的工作流。

普通操作通常由人员在软件界面中逐步完成。PPI 则允许外部程序按任务顺序调用设备功能。它本身不会自动决定研究目标,也不会替代样品方法开发;脚本中写入什么步骤、采用什么参数、遇到异常怎样处理,仍需由研究人员或工程人员设计。
飞纳电镜公开资料给出了一个重复拍摄示例:抽检10份样品,每份选择10个区域,每个区域分别拍摄10000倍、8000倍、5000倍、2000倍、1000倍和500倍图像。这个示例不是通用检测标准,而是用来说明脚本可以把“样品、区域、倍率”组合成任务列表。
实际使用时,应先根据样品和项目目标确定必要倍率,避免为了自动化而采集大量无用图片。任务表还可加入探测模式、文件命名、是否执行EDS、失败重试次数和人工复核标记。
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步骤 |
脚本内容 |
需要人工确认 |
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初始化 |
加载任务、检查设备状态 |
样品与载具是否符合要求 |
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定位 |
移动至预设坐标或区域 |
目标位置是否具有代表性 |
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成像 |
设置倍率、探测模式并自动对焦 |
图像质量标准 |
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保存 |
按样品和点位命名文件 |
数据目录和追溯规则 |
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异常处理 |
跳过、重试、暂停或报警 |
何时必须人工接管 |
PPI 负责让外部程序调用电镜功能。机械臂负责样品转运,需要另外完成硬件和安全集成。AI 模型可以在外部识别图像或解析任务,再通过程序接口触发下一步动作。EDS 则提供元素信息,是否能够自动调用取决于硬件、软件接口和方法配置。它们可以协同工作,但不是同一个功能。
官网公开的 CRESt 案例介绍中,研究人员把 PPI 与 ChatGPT 结合,让系统根据自然语言提出的拍摄要求执行放大、移动和成像。该案例说明了 PPI 可作为 AI 与扫描电镜之间的执行接口,但具体开发方式和效果与模型、提示、样品及验证方法有关。
建议优先选择规则清楚、样品差异较小、重复次数较多的任务,例如固定区域的多倍率拍摄、批次样品对比、标准样品定期复测和结构化图像采集。探索性研究也可以使用 PPI,但更适合自动执行其中已经固定的部分。
不是。PPI 是编程接口,需要使用者或开发人员根据任务编写并验证脚本。
不能一概而论。样品准备、方法开发、异常处理和结果审核仍需人员参与。经过验证的重复任务更适合逐步提高自动化程度。


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