基于光学图像的原子薄纳米材料厚度表征：使用计算机视觉技术
应用物理
2018-12-11 v1 材料科学
摘要
本研究的主要目标是开发一种基于层数表征纳米材料的新方法，无需借助最先进的电子显微镜和力显微镜。虽然先前的研究小组已尝试利用 ImageJ 和 Gwyddion SPM Analysis 等已知软件建立光学图像对比度与层数之间的关联以推断纳米材料的层数，但本工作力求使用计算机视觉算法将基于图像对比度的层数表征自动化。在利用另一研究的石墨烯样品和通过结合 ImageJ 与 Gwyddion 的实验方法获得的纳米级 MoTe2 样品获取必要数据点后，在 RStudio 中进行曲线拟合以创建二次模型，这些模型被纳入由三种算法组成的计算机视觉方法中。总共使用了 12 个 MoTe2 和 16 个石墨烯样品进行 28 次测试试验，以确定算法在层数表征中的效率。最终，计算机视觉方法获得了 89% 的成功率，平均总运行时间为 15 秒。因此，该计算方法可能比当前广泛使用的电子、原子力和光学显微镜技术更快、更有效且更具成本效益。
引用
@article{arxiv.1812.03198,
title = {Optical image-based thickness characterization of atomically thin nanomaterials using computer vision techniques},
author = {Daniel Cui and Tom Goldstein and Jun Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.03198},
year = {2018}
}
备注
6 figures, 4 tables, and 18 citations