原子峰位置的精确定位、原子像绝对强度的标定是利用原子分辨电子显微像确定材料结构的重要前提.近年来快速发展的深度学习技术在计算机视觉和目标检测领域都取得了极大的成功,受此启发,本文建立了针对单原子图像的卷积神经网络.同时并构建了含有大量单原子图像的训练数据集,用于这一卷积神经网络的训练,实现了对单原子图像的可靠检测.利用训练完成的卷积神经网络改进滑动窗口算法,实现了在原子位置检测效果上的明显提升.
高分辨电镜图像 深度学习 卷积神经网络 滑动窗口算法