論文の概要: A Superimposed Divide-and-Conquer Image Recognition Method for SEM Images of Nanoparticles on The Surface of Monocrystalline silicon with High Aggregation Degree

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01884v1
• Date: Sat, 4 Jun 2022 02:42:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 14:07:37.757563
• Title: A Superimposed Divide-and-Conquer Image Recognition Method for SEM Images of Nanoparticles on The Surface of Monocrystalline silicon with High Aggregation Degree
• Title（参考訳）: 高凝集度単結晶シリコン表面におけるナノ粒子のsem画像の重畳分割・合成画像認識法
• Authors: Ruiling Xiao, Jiayang Niu
• Abstract要約: 本稿では,自動認識と情報統計量を実現するために重ね合わせ分割画像認識手法を提案する。 認識精度とアルゴリズム効率の点で他の手法よりも優れています。
• 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: The nanoparticle size and distribution information in the SEM images of silicon crystals are generally counted by manual methods. The realization of automatic machine recognition is significant in materials science. This paper proposed a superposition partitioning image recognition method to realize automatic recognition and information statistics of silicon crystal nanoparticle SEM images. Especially for the complex and highly aggregated characteristics of silicon crystal particle size, an accurate recognition step and contour statistics method based on morphological processing are given. This method has technical reference value for the recognition of Monocrystalline silicon surface nanoparticle images under different SEM shooting conditions. Besides, it outperforms other methods in terms of recognition accuracy and algorithm efficiency.
• Abstract（参考訳）: シリコン結晶のSEM像におけるナノ粒子の粒径と分布情報は、一般に手動で計算される。 自動機械認識の実現は材料科学において重要である。 本稿では,シリコンナノ粒子SEM画像の自動認識と情報統計を実現するために,重ね合わせ分割画像認識法を提案する。 特に, シリコン結晶粒径の複雑かつ高度に凝集した特性については, モルフォロジー処理に基づく正確な認識ステップと輪郭統計法が提供される。 異なるsem撮影条件下での単結晶シリコン表面ナノ粒子像の認識のための技術基準値を有する。 さらに、認識精度とアルゴリズム効率の点で他の手法よりも優れています。

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