扫描电镜成像先进的人工智能的帮助下

第四次工业革命的爆发,最近人工智能用于智能手机的摄像头,提供自动聚焦等功能,人脸识别,和100 x变焦,极大地改善我们的日常生活中。它也被应用于新材料的研究和开发。

一个联合研究小组从POSTECH和韩国材料科学研究所(金)深度学习应用于扫描电子显微镜(SEM)系统开发技术,可以检测和提高SEM图像的质量而无需人工干预。SEM是一个重要的材料分析设备用于开发新材料。研究结果从这个研究最近发表在《Materialia,最权威的期刊领域的金属材料。

SEM是其中一个最先进的材料分析设备的关键研究微观结构和物理之间的关系,化学和机械性能的材料,提供他们的微观结构图像数据。然而,为了获得高质量、清晰的扫描电镜图像,操作员必须与高精度高技能操作系统,否则,它会导致低质量的微观图像。这些图片的质量需要改进,因为他们直接影响到后续的材料分析流程。

,联合研究团队开发了一种基于深度学习调整方法,自动检测并提高了显微图像的质量。这项技术是基于多尺度深层神经网络,它证明了图像质量可以提高盲目设置没有任何先验知识或假设的程度的模糊图像退化的程度。此外,研究人员还提出了一个技术培训网络学习不仅多而且重新在非均匀散焦图像,移动了一步商业化的基于ai的材料分析设备。

“我们希望开发新材料的成本和时间减少自动化扫描电镜的成像过程,广泛用于研究和开发的新材料、“说Seungchul李教授领导了这项研究。

参考
Na J,金正日G, Kang - h, s J,李美国深上优于歧视调整材料科学的扫描电镜图像。Acta Materialia。2021;214:116987。doi:10.1016 / j.actamat.2021.116987

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