[发明专利]一种基于深度学习和计算机视觉的TEM图像晶面间距测量分析方法有效
| 申请号： | 201910832627.6 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110853088B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 顾宁;祝晓阳 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60;G06F16/51;G06F16/55;G06T5/30;G06T7/155 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 李雪萍 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习和计算机视觉的透射电子显微镜（Transmission electron microscope,TEM）图像晶面间距测量分析方法。具体包括两个部分：深度学习部分和计算机视觉处理部分。深度学习选用的神经网络架构基于经典U‑Net模型，目的在于提取TEM图像经过快速傅里叶变换后图像中的亮点。计算机视觉处理部分中，设计递归函数实现对TEM图像中晶格条纹的间距测量并与标准PDF卡片进行比对得到该样品中可能存在的物相及晶面。该方法可实现TEM图像晶面间距测量分析一体化，过程中不需其他操作，使得TEM图像分析结果更加客观。采用本发明对磁性纳米颗粒TEM图像进行分析，结果与使用Gatan DigitalMicrograph软件进行手动测量结果误差小于0.01nm。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 计算机 视觉 tem 图像 间距 测量 分析 方法 | ||
【主权项】：
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