[发明专利]基于机器学习的离子束溅射沉积薄膜凹坑与颗粒判别方法有效
| 申请号： | 201911127648.4 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110874600B | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 景晓军;黄海;杨威;张芳沛;吴胜;高海涛 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 项京;高莺然 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于机器学习的离子束溅射沉积薄膜凹坑与颗粒判别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取离子束溅射沉积薄膜表面的待判别图像；基于尺度不变特征变换SIFT算法，提取待判别图像的至少一个目标特征向量，输入到目标判别模型；获取目标判别模型输出的待判别图像的至少一个目标特征向量所属的至少一个类别；将待判别图像的至少一个目标特征向量所属的至少一个类别中，包含目标特征向量个数最多的类别，作为待判别图像为凹坑图像、颗粒图像或无异常图像的结果。可见，应用本发明实施例，无需用户进行判别，就可以获得离子束溅射沉积薄膜表面的待判别图像为凹坑图像、颗粒图像或无异常图像的结果，提高了对薄膜好坏的判别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 离子束 溅射 沉积 薄膜 颗粒 判别 方法 | ||
【主权项】：
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