【摘 要】
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随着计算机技术的快速发展与大数据时代的到来,越来越多的领域在应用深度学习技术后取得了突破性成果。其中卷积神经网络在图像领域的应用尤为突出,原因在于其本身具备局部感受野、权值共享和降采样等优良特性。基于此,本文将其与电镜图像相结合,解决电镜领域最基础的成像参数确定问题。实验中通常用非晶区域的衍射像来测量透镜的像差参数,而观测的目标实际是晶格区域,因此用电镜直接提供的参数所做的模拟像与实验晶格像不同。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61571197）；
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随着计算机技术的快速发展与大数据时代的到来,越来越多的领域在应用深度学习技术后取得了突破性成果。其中卷积神经网络在图像领域的应用尤为突出,原因在于其本身具备局部感受野、权值共享和降采样等优良特性。基于此,本文将其与电镜图像相结合,解决电镜领域最基础的成像参数确定问题。实验中通常用非晶区域的衍射像来测量透镜的像差参数,而观测的目标实际是晶格区域,因此用电镜直接提供的参数所做的模拟像与实验晶格像不同。为了精确测定晶格像对应的像差参数,可生成海量的模拟像并在其中找出与实验像一致的模拟像,从而获取成像参数。本文将卷积神经网络用于实验像与模拟像的比对,实现电镜模拟像的自动识别,并获得成像参数。其主要工作内容如下:（1）为训练神经网络构建合适的数据集。以实验采集图像时的成像参数为基础,在一定范围内变化参数生成模拟像,由于相关参数多达21个,为减少各个参数在其取值范围内可取的随机数个数,采用了降低数据量级和适当缩小精度的方法。（2）针对神经网络参数难训练与适用性低的问题,使用迁移学习中参数迁移的方法训练了一组适用于电镜图像的网络参数;对于模拟像数据量过于庞大的问题,采用了无监督聚类的方法来降低数据规模。（3）使用卷积神经网络的方法解决了电镜像识别的问题。采用聚类后的数据集与参数迁移后的网络参数作为初始参数,并修改网络损失函数,训练了可用于电镜像识别的网络模型。（4）使用模拟像验证了卷积神经网络用于电镜像识别方案的可行性与正确性;并将算法用于石墨烯实验像的像差分析研究,测试结果符合十分耗时的人为手工测量结果。（5）实验像的预处理。本文提出的多椭圆拟合方法可用于精确确定实验像上晶体周期特征点位置,从而可以通过叠加操作减少高分辨像的噪声,突出像差参数影响后的图像细节,以使实验像更好地用于基于神经网络的图像识别。
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