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基于机器学习的原子识别以及非线性漂移校正
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作者 黄子扬 刘曦 +5 位作者 王怀远 黄瑞龙 郑赫 赵培丽 贾双凤 王建波 《电子显微学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期662-669,共8页
球差校正扫描透射电子显微镜(scanning transmission electron microscope,STEM)是一种重要的微观结构表征手段。然而,由于电子束和样品漂移等问题,极大影响了STEM图像的质量和后续分析。针对上述问题,本文引入机器学习,改进了原子识别... 球差校正扫描透射电子显微镜(scanning transmission electron microscope,STEM)是一种重要的微观结构表征手段。然而,由于电子束和样品漂移等问题,极大影响了STEM图像的质量和后续分析。针对上述问题,本文引入机器学习,改进了原子识别的方法,并在此基础上进行了元素分类;另外,针对单张STEM图像,在原子识别的基础上,提出了快速非线性漂移校正的方法,解决了以往漂移校正方法依赖较多数据的问题,此方法适用于辐照敏感材料的漂移校正,显著提高了STEM图像的解析效率。 展开更多
关键词 非线性漂移校正 原子识别 机器学习 透射电子显微学
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