SEM扫描电镜图怎么看，图上各参数都代表什么意思

1、放大率：

与普通光学显微镜不同，在SEM中，是通过控制扫描区域的大小来控制放大率的。如果需要更高的放大率，只需要扫描更小的一块面积就可以了。放大率由屏幕/照片面积除以扫描面积得到。

所以，SEM中，透镜与放大率无关。

2、场深：

在SEM中，位于焦平面上下的一小层区域内的样品点都可以得到良好的会焦而成象。这一小层的厚度称为场深，通常为几纳米厚，所以，SEM可以用于纳米级样品的三维成像。

3、作用体积：

电子束不仅仅与样品表层原子发生作用，它实际上与一定厚度范围内的样品原子发生作用，所以存在一个作用“体积”。

4、工作距离：

工作距离指从物镜到样品最高点的垂直距离。

如果增加工作距离，可以在其他条件不变的情况下获得更大的场深。如果减少工作距离，则可以在其他条件不变的情况下获得更高的分辨率。通常使用的工作距离在5毫米到10毫米之间。

5、成象：

次级电子和背散射电子可以用于成象，但后者不如前者，所以通常使用次级电子。

6、表面分析：

欧革电子、特征X射线、背散射电子的产生过程均与样品原子性质有关，所以可以用于成分分析。但由于电子束只能穿透样品表面很浅的一层（参见作用体积），所以只能用于表面分析。

表面分析以特征X射线分析最常用，所用到的探测器有两种：能谱分析仪与波谱分析仪。前者速度快但精度不高，后者非常精确，可以检测到“痕迹元素”的存在但耗时太长。

观察方法：

如果图像是规则的（具螺旋对称的活体高分子物质或结晶），则将电镜像放在光衍射计上可容易地观察图像的平行周期性。

尤其用光过滤法，即只留衍射像上有周期性的衍射斑，将其他部分遮蔽使重新衍射，则会得到背景干扰少的鲜明图像。

扩展资料：

SEM扫描电镜图的分析方法：

从干扰严重的电镜照片中找出真实图像的方法。在电镜照片中，有时因为背景干扰严重，只用肉眼观察不能判断出目的物的图像。

图像与其衍射像之间存在着数学的傅立叶变换关系，所以将电镜像用光度计扫描，使各点的浓淡数值化，将之进行傅立叶变换，便可求出衍射像〔衍射斑的强度（振幅的2乘）和其相位〕。

将其相位与从电子衍射或X射线衍射强度所得的振幅组合起来进行傅立叶变换，则会得到更鲜明的图像。此法对属于活体膜之一的紫膜等一些由二维结晶所成的材料特别适用。

扫描电镜从原理上讲就是利用聚焦得非常细的高能电子束在试样上扫描，激发出各种物理信息。通过对这些信息的接受、放大和显示成像，获得测试试样表面形貌的观察。

参考资料：百度百科-扫描电子显微镜

常用函数公式：

1、LEN函数：用于统计一个数据或者一个词出现的次数

使用公式：=LEN(数据)，需要进行统计的关键词，主要作用就是计算关键词出现的次数

2、countif函数：统计一个区域的数据中符合一个条件的总数量

使用公式：=countif(区域，条件) 需要注意符号是英文状态，除了字母，都要加一下双引号。

3、vlookup函数：纵向查找

使用公式：=vlookup(G:G,A:B,2) G:G相同的一列，A:B查找范围，2是查找的第几列

如果没有相同值，可以自己创造一个相同值。

4、sumif函数：条件求和

使用公式：=sumif(C:C,”>20”,B:B)

C列条件大于20，b列的和，注意符号使用英文状态下，除了字母都要添加双引号

5、sumifs函数：多条件求和

使用公式：=sumifs(B:B,C:C,”>80”,D:D,”>80”)

注意先写要求和的区域，再写条件

常用的sem数据分析函数，各位小伙伴们学会了吗?可以多多操作，牢牢记住公式，让自己的工作更加轻松，事半功倍。

结构方程模型是：一般线性模型的扩展，并非单指某一种特定的统计方法，而是一套用以分析共变结构的技术整合。

结构方程模型组成及应用：

结构方程模型由两部分组成，即测量模型（Measurement Model）和结构模型（Structural Model）。本文将主要介绍以上两个模型的概念及其应用。

1、测量模型

在实际研究中，并非所有的概念都是可以被直接观察和测量的。

比如我们在调研爱采购卖家的体验时，这里的卖家体验其实就是一个抽象的概念，是卖家对平台所有可观测量化指标的综合反映，这些指标可能会包括卖家通过平台获得的询盘量、订单量、主要权益的满意度、接收到服务速度和质量等等。

在SEM中，如用户体验这些抽象且无法直接测量的概念，被称作“潜变量（Latent Variable）”，而那些能被直接观测的变量，如询盘量，则称为“观察变量（Observed Variable）”或“外显变量（Manifest Variable）”。

我们了解越多卖家对平台有效观察变量的反馈，对卖家体验的刻画就越真实可靠。

基于对测量模型的验证，我们发现卖家对平台的综合体验，可以在一定程度解释为卖家对平台的效果体验，权益体验和服务体验（满意度）的集合。

需要注意的是，观测变量并非能完全解释潜变量，在整体测量模型中同时存在无法解释的误差（也称残差），误差大小及分布的影响是实际施测中同样需要考虑的部分。

2、结构模型

与检验观测变量和潜变量之间关系的测量模型不同，结构模型主要用于检验潜变量间的关系。如果单独看待结构模型，就是传统的路径分析（Path Analysis），旨在解释变量间的因果或预测关系。

随着研究的深入，我们发现过去研究中常用的相关分析或一元/多元回归分析方法很难解释变量间的因果关系，比如在研究爱采购卖家续费意愿时，仅通过相关分析，很难判断是体验影响续费意愿，还是续费意愿影响体验。

而单纯的使用多元回归分析，我们只能发现各体验维度指标对续费意愿的独立影响，而忽视了各体验指标间的相互作用。

结构方程模型有以下几点需要注意：

1、SEM更多用于验证性的分析。

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