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透射电镜像差测量数据集的构建及优化
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作者 杨威威 郭惠 +5 位作者 陈桂森 李德响 王翰为 何玉涛 明文全 陈江华 《电子显微学报》 北大核心 2025年第5期531-544,共14页
在透射电子显微镜中,准确测量像差参数对波函数重构、高分辨率三维电子断层成像及图像定量模拟至关重要。目前常用的检测像差的方法通常需要在已知球差的前提下,利用几何平均算法估算其他低阶像差参数。卷积神经网络作为一种非线性图像... 在透射电子显微镜中,准确测量像差参数对波函数重构、高分辨率三维电子断层成像及图像定量模拟至关重要。目前常用的检测像差的方法通常需要在已知球差的前提下,利用几何平均算法估算其他低阶像差参数。卷积神经网络作为一种非线性图像分析工具,理论上可通过监督学习从大量功率谱图中直接检测像差参数(包括球差)。然而,实验获取的二维功率谱图易受衰减和噪声影响,往往无法准确呈现环形特征,且实验中获取大量图像费时繁琐,这使得构建庞大且高质量的数据集成为该方法面临的主要挑战之一。针对上述问题,本文提出了一种二维功率谱图数据集构建程序及可视化用户操作界面。该方法的优势在于:只需输入一张待检测的二维功率谱图,即可自动生成所需的数据集,并自动确定各项像差参数的范围、删除重复项以及排除采样伪像的影响。 展开更多
关键词 透射电子显微镜 衬度传递函数 像差
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