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一种基于深度学习的位错柏氏矢量智能分析方法 

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申请/专利权人:重庆大学

摘要:本发明公开了一种基于深度学习的位错柏氏矢量智能分析方法,包括如下步骤:通过透射电镜获取样品的若干位错图像,标注获得位错信息,并建立数据集训练深度学习网络模型,以获得位错识别模型;通过透射电镜获取样品系列衍射矢量下的位错图像集合,通过位错识别模型获取位错图像集合的位错信息,结合各衍射矢量下的倾转角度对位错信息进行校准,得到校准后的位错信息;根据校准后的位错信息,获得各衍射矢量下的位错可见性信息,从而分析获得位错柏氏矢量。本发明提供的基于深度学习的位错柏氏矢量智能分析方法,能够实现位错的快速智能识别和标注,并且通过对各衍射矢量的位错信息进行校准,提高了柏氏矢量分析的精度和效率。

主权项:1.一种基于深度学习的位错柏氏矢量智能分析方法,其特征在于,包括:通过透射电镜获取样品的若干位错图像,对所述若干位错图像进行标注,获得位错信息,根据所述位错信息建立数据集,利用所述数据集训练深度学习网络模型,获得位错识别模型;通过透射电镜获取样品系列衍射矢量下的位错图像集合,并记录各衍射矢量下样品杆倾转轴的倾转角度,通过所述位错识别模型获取所述位错图像集合的位错信息,结合所述倾转角度对所述位错信息进行校准,得到校准后的位错信息;根据所述校准后的位错信息,获得所述各衍射矢量下的位错可见性信息;根据所述各衍射矢量下的位错可见性信息,获得位错柏氏矢量。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 重庆大学 一种基于深度学习的位错柏氏矢量智能分析方法

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