論文の概要: Learning-based Defect Recognition for Quasi-Periodic Microscope Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01309v2
- Date: Sun, 9 Aug 2020 11:14:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 14:46:42.038961
- Title: Learning-based Defect Recognition for Quasi-Periodic Microscope Images
- Title（参考訳）: 準周期顕微鏡画像の学習に基づく欠陥認識
- Authors: Nik Dennler, Antonio Foncubierta-Rodriguez, Titus Neupert, Marilyne
Sousa
- Abstract要約: 原子分解能顕微鏡画像からの格子欠陥の検出を支援する半教師付き機械学習手法を提案する。
これには、画像パッチを欠陥または非欠陥として分類する畳み込みニューラルネットワーク、モデルとして1つの非欠陥パッチを選択するグラフベース、そして最後に自動生成された畳み込みフィルタバンクが含まれる。
このアルゴリズムは、III-V/Si結晶材料上でテストされ、異なる測定値に対してうまく評価され、非常に小さなトレーニングデータセットであっても有望な結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Controlling crystalline material defects is crucial, as they affect
properties of the material that may be detrimental or beneficial for the final
performance of a device. Defect analysis on the sub-nanometer scale is enabled
by high-resolution (scanning) transmission electron microscopy [HR(S)TEM],
where the identification of defects is currently carried out based on human
expertise. However, the process is tedious, highly time consuming and, in some
cases, yields ambiguous results. Here we propose a semi-supervised machine
learning method that assists in the detection of lattice defects from atomic
resolution microscope images. It involves a convolutional neural network that
classifies image patches as defective or non-defective, a graph-based heuristic
that chooses one non-defective patch as a model, and finally an automatically
generated convolutional filter bank, which highlights symmetry breaking such as
stacking faults, twin defects and grain boundaries. Additionally, we suggest a
variance filter to segment amorphous regions and beam defects. The algorithm is
tested on III-V/Si crystalline materials and successfully evaluated against
different metrics, showing promising results even for extremely small training
data sets. By combining the data-driven classification generality, robustness
and speed of deep learning with the effectiveness of image filters in
segmenting faulty symmetry arrangements, we provide a valuable open-source tool
to the microscopist community that can streamline future HR(S)TEM analyses of
crystalline materials.
- Abstract（参考訳）: 結晶材料欠陥の制御は、デバイスの最終性能に有害または有益である材料の特性に影響を与えるため、非常に重要である。
サブナノメータスケールの欠陥解析は高分解能(走査型)透過電子顕微鏡[HR(S)TEM]によって実現され、人間の専門知識に基づいて欠陥の同定が行われている。
しかし、プロセスは退屈で非常に時間がかかり、時には曖昧な結果をもたらす。
本稿では,原子分解能顕微鏡画像からの格子欠陥検出を支援する半教師付き機械学習手法を提案する。
画像パッチを欠陥または非欠陥と分類する畳み込みニューラルネットワーク、モデルとして1つの非破壊パッチを選択するグラフベースのヒューリスティック、最終的に自動的に生成される畳み込みフィルタバンク、スタック障害、ツイン欠陥、粒界などの対称性の破れを強調する。
さらに,アモルファス領域とビーム欠陥を分割するための分散フィルタを提案する。
このアルゴリズムは、III-V/Si結晶材料上でテストされ、異なるメトリクスに対して評価し、非常に小さなトレーニングデータセットであっても有望な結果を示す。
データ駆動型分類の一般性,頑健性,深層学習の速度を,画像フィルタの有効性と組み合わせることで,結晶材料の将来のHR(S)TEM解析を効率化できる,マイクロスコピストコミュニティに貴重なオープンソースツールを提供する。
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