Mapeamento de luminescência em STM

• Processo: 19/24877-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
• Pesquisador responsável: Luiz Fernando Zagonel
• Beneficiário: Lucas Ribeiro Grasso
• Instituição Sede: Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 14/23399-9 - Heteroestruturas em nanofios semicondutores: emissores de luz nanométricos estudados por microscopia de varredura de tunelamento, AP.JP
• Assunto(s): Desenvolvimento de software Python Processamento de dados Espectros Luminescência Semicondutores Espectrômetros Microscopia de tunelamento
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: luminescência | Microscopia de Tunelamento | Microscopia de Varredura de Tunelamento

Resumo

Esse projeto visa desenvolver software para leitura automática de espectros da câmera CCD ligada em um espectrômetro, que é um elemento chave do sistema ótico do detector de luz que será instalado em um microscópio de varredura de tunelamento que opera em baixa temperatura (LT-STM). Esse sistema é composto basicamente de um espelho parabólico montado em um nanomanipulador, de uma lente convergente, de um feixe de fibras óticas, um espectrômetro e uma câmera CCD. O desafio que o estudante deverá superar é controlar o espectrômetro e a CCD, adquirir espectros e sincronizar isso com o sistema de imagem do microscópio. Sistematizar e sincronizar a aquisição de espectros com a varredura do STM é muito importante para o projeto Jovem Pesquisador FAPESP que viabilizou a compra do LT-STM e cujo objetivo final é estudar a luminescência de semicondutores nanoestruturados. O trabalho de Iniciação Científica deste projeto envolve sobretudo a questão dessa sincronização e medidas de mapeamento da luminescência no STM. Além disso, o estudante irá trabalhar com o processamento dos dados adquiridos utilizando rotinas automatizadas escritas em Python.