Zno SEM Image Segmentation Based on Deep Learning

doi:10.1088/1757-899x/782/2/022035

Zno SEM Image Segmentation Based on Deep Learning

2020-03-01

0

OA

AI

DOI：10.1088/1757-899x/782/2/022035

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摘要纳米材料的半径，将影响纳米线的比表面积及其他功能，这对纳米材料的光电器件应用至关重要。扫描电子显微镜（SEM）是观察纳米线空间形貌的有效方法。然而，当前的地形特征测量主要采用手动方法，这会带来不稳定性误差，尤其是在测量大量样本时。深度学习提供了一种高效、快速的方法来识别和分割纳米线SEM图像。通过深度学习方法，可以快速测量纳米材料的空间特征，旨在从统计学的角度解释特征与radio and television应用之间的关系。在本文中，我们设计了一个深度学习图像识别系统来测量半径。

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