[发明专利]一种基于深度学习和AFM图像的纳米颗粒自动检测方法在审
| 申请号： | 202310733670.3 | 申请日： | 2023-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN116843632A | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 成芳;刘达 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和AFM图像的纳米颗粒自动检测方法。方法包括：采集纳米颗粒AFM原图像处理获得归一化高度图；建立深度学习模型并训练模型；采集待检测的纳米颗粒的AFM检测原图像并处理；将检测归一化高度图输入训练完成的模型中，输出纳米颗粒的区域、团聚信息和置信度信息显示在检测可视化高度图中；根据检测原图像和检测高度图获得纳米颗粒的像素‑尺寸因子、尺寸信息、尺寸分布信息和团聚比例，最终实现纳米颗粒的自动检测。本发明能够自动地分割AFM图像中的纳米颗粒，并进一步分析纳米颗粒信息，解决了目前基于传统机器视觉方法的纳米颗粒分析存在的准确度低、适用性弱和半自动化问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 afm 图像 纳米 颗粒 自动检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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