基于 U-Net 分段的磁性迷宫纹 stripe 进化几何分析
材料科学
2026-04-06 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
迷宫纹 stripe 模式在众多物理系统中常见，但其缺乏长程有序性使得定量表征具有挑战性。我们研究了受磁场退火程序处理的铋掺杂镱铁石石 (Bi:YIG) 薄膜中此类模式的演化。训练有合成退化（包括加性白高斯噪声和 Simplex 噪声）的 U-Net 深度学习模型，可在噪声和遮挡情况下对实验磁光图像进行稳健分段。基于此分段，我们开发了基于骨架化、图映射和样条拟合的几何分析管线，通过长度和曲率测量量化局部 stripe 的传播。将该框架应用于 12 项退火程序试验中的 444 张图像，我们分析了从“快速冷却”状态向更平行且更有序的“退火”状态的转变，确定两种不同的演化模式（Type A 和 Type B），并与场极性相关。我们的结果对磁性 stripe 模式的几何和拓扑属性进行了定量分析，为理解其局部结构演化提供了新见解，并为分析复杂迷宫纹系统建立了通用工具。
引用
@article{arxiv.2509.11485,
title = {Geometric Analysis of Magnetic Labyrinthine Stripe Evolution via U-Net Segmentation},
author = {Vinícius Yu Okubo and Kotaro Shimizu and B. S. Shivaran and Gia-Wei Chern and Hae Yong Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11485},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 13 figures. This manuscript has been submitted to IEEE Access for possible publication. It has not yet been peer reviewed or accepted