受限于探針針尖結(jié)構(gòu)尺寸,用原子力顯微鏡進行微納測量時會產(chǎn)生圖像邊緣失真.提出了一種基于遷移學習的原子力顯微鏡成像恢復方法,通過遷移學習訓練源模型和靶模型實現(xiàn)一維柵格成像恢復.該方法采用數(shù)學形態(tài)法中的腐蝕算法生成柵格點云數(shù)據(jù),通過U-Net網(wǎng)絡源模型從點云中提取針尖卷積效應的特征向量,將權(quán)重參數(shù)遷移至U-Net網(wǎng)絡靶模型,靶模型在自適應正則化方法下進行監(jiān)督學習.實驗結(jié)果表明,該方法能有效恢復一維柵格的原子力顯微鏡測量圖像,提高橫向分辨力,可用于納米柵格的線寬檢測上. 

【文章來源】：光子學報. 2020,49(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于數(shù)學形態(tài)學的AFM探針掃描成像原理
2 基于遷移學習的AFM成像恢復原理及方法
    2.1 U-Net網(wǎng)絡遷移學習模型及盲恢復方法實現(xiàn)
    2.2 基于U-Net網(wǎng)絡的自適應正則化方法
3 納米柵格成像恢復結(jié)果分析
    3.1 源模型
    3.2 靶模型
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]“納米幾何特征參量計量標準器研究及應用示范”項目獲“國家質(zhì)量基礎的共性技術研究與應用”重點專項支持[J]. 施玉書,張樹,曹叢.  中國計量. 2018(12)
[3]一維矩形光柵AFM圖像盲探針表面重建模擬研究[J]. 胡明霞,馬艷.  光學儀器. 2018(03)
[4]基于數(shù)學形態(tài)學方法的AFM探針建模研究[J]. 袁帥,董再勵,繆磊,王志遷,許可.  儀器儀表學報. 2010(05)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像盲復原方法研究[D]. 王心哲.燕山大學 2018



本文編號：3164592