TEM 图像中位错的实例分割
计算机视觉与模式识别
2023-09-08 v1 材料科学
摘要
原位拉伸实验中的定量透射电子显微镜（TEM）能够揭示位错——金属晶格中的线缺陷——的运动。在材料科学领域，有关位错位置与运动的知识对于创制具有优异性能的新型材料十分重要。然而，一个长期存在的问题是识别位错位置并提取其形状，这最终有助于建立此类材料的数字孪生。本工作中，我们定量比较了最先进的实例分割方法，包括 Mask R-CNN 与 YOLOv8。实例分割所得的位错掩码被转换为数学直线，从而实现位错长度与几何形状的定量分析——这是领域科学家的重要信息，我们进而提出将其作为一种新颖的、长度感知的质量度量用于估计网络性能。我们的分割流程展现出适用于所有领域特定后续后处理的高精度。此外，我们基于物理的度量被证明比通常使用的逐像素度量表现更为一致。
引用
@article{arxiv.2309.03499,
title = {Instance Segmentation of Dislocations in TEM Images},
author = {Karina Ruzaeva and Kishan Govind and Marc Legros and Stefan Sandfeld},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.03499},
year = {2023}
}