論文の概要: Efficient Analysis of Photoluminescence Images for the Classification of
Single-Photon Emitters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05654v1
- Date: Fri, 10 Dec 2021 16:37:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 22:33:18.358240
- Title: Efficient Analysis of Photoluminescence Images for the Classification of
Single-Photon Emitters
- Title（参考訳）: 単一光子エミッタの分類のためのフォトルミネッセンス画像の効率的な解析
- Authors: Leah R. Narun, Rebecca E. K. Fishman, Henry J. Shulevitz, Raj N.
Patel, and Lee C. Bassett
- Abstract要約: 固体単光子エミッタ(SPE)は、量子通信や量子センシングといった新興技術の基盤である。
本稿では,PL画像中のガウス放射体を自動的に識別するために,画像解析と回帰フィッティングを用いた定量的手法を提案する。
ナノダイヤモンドアレイおよび六方晶窒化ホウ素フレーク中のSPEの効率的なエミッタ分類を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Solid-state single-photon emitters (SPE) are a basis for emerging
technologies such as quantum communication and quantum sensing. SPE based on
fluorescent point defects are ubiquitous in semiconductors and insulators, and
new systems with desirable properties for quantum information science may exist
amongst the vast number of unexplored defects. However, the characterization of
new SPE typically relies on time-consuming techniques for identifying point
source emitters by eye in photoluminescence (PL) images. This manual strategy
is a bottleneck for discovering new SPE, motivating a more efficient method for
characterizing emitters in PL images. Here we present a quantitative method
using image analysis and regression fitting to automatically identify Gaussian
emitters in PL images and classify them according to their stability, shape,
and intensity relative to the background. We demonstrate efficient emitter
classification for SPEs in nanodiamond arrays and hexagonal boron nitride
flakes. Adaptive criteria detect SPE in both samples despite variation in
emitter intensity, stability, and background features. The detection criteria
can be tuned for specific material systems and experimental setups to
accommodate the diverse properties of SPE.
- Abstract（参考訳）: 固体単光子エミッタ(SPE)は、量子通信や量子センシングといった新興技術の基盤である。
蛍光点欠陥に基づくspeは半導体や絶縁体においてユビキタスであり、量子情報科学に望ましい性質を持つ新しいシステムは、膨大な数の未探索欠陥の中に存在する可能性がある。
しかし、新しいSPEのキャラクタリゼーションは一般的に、光発光(PL)画像中の点源エミッタの識別に時間を要する。
この手動戦略は新たなSPE発見のボトルネックであり、PL画像中のエミッタを特徴付けるためのより効率的な手法を動機付けている。
本稿では,pl画像中のガウスエミッタを自動的に同定し,背景に対する安定性,形状,強度に応じて分類する,画像解析と回帰フィッティングを用いた定量的手法を提案する。
ナノダイヤモンドアレイおよび六方晶窒化ホウ素フレーク中のSPEの効率的なエミッタ分類を示す。
適応基準は,エミッタ強度,安定性,背景特性の変動にもかかわらず,両試料のspeを検出する。
検出基準は、SPEの多様な特性に対応するために、特定の材料システムや実験装置に調整することができる。
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