論文の概要: STEM Diffraction Pattern Analysis with Deep Learning Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01889v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 16:58:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.388437
• Title: STEM Diffraction Pattern Analysis with Deep Learning Networks
• Title（参考訳）: 深層学習ネットワークを用いたSTEM回折パターン解析
• Authors: Sebastian Wissel, Jonas Scheunert, Aaron Dextre, Shamail Ahmed, Andreas Bayer, Kerstin Volz, Bai-Xiang Xu,
• Abstract要約: 本研究は、走査型透過電子顕微鏡(STEM)回折パターン(DP)から直接オイラー角を予測する機械学習に基づくアプローチを提案する。 これは高解像度結晶配向マップの自動生成を可能にし、ナノスケール内部の微細構造の解析を容易にする。 3つのディープラーニングアーキテクチャ – 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Dense Convolutional Networks(DenseNets)、Shifted Windows(Swin) Transformers – は、商用TMアルゴリズムによってラベル付けされた実験的に取得されたデータセットを使用して評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate grain orientation mapping is essential for understanding and optimizing the performance of polycrystalline materials, particularly in energy-related applications. Lithium nickel oxide (LiNiO$_{2}$) is a promising cathode material for next-generation lithium-ion batteries, and its electrochemical behaviour is closely linked to microstructural features such as grain size and crystallographic orientations. Traditional orientation mapping methods--such as manual indexing, template matching (TM), or Hough transform-based techniques--are often slow and noise-sensitive when handling complex or overlapping patterns, creating a bottleneck in large-scale microstructural analysis. This work presents a machine learning-based approach for predicting Euler angles directly from scanning transmission electron microscopy (STEM) diffraction patterns (DPs). This enables the automated generation of high-resolution crystal orientation maps, facilitating the analysis of internal microstructures at the nanoscale. Three deep learning architectures--convolutional neural networks (CNNs), Dense Convolutional Networks (DenseNets), and Shifted Windows (Swin) Transformers--are evaluated, using an experimentally acquired dataset labelled via a commercial TM algorithm. While the CNN model serves as a baseline, both DenseNets and Swin Transformers demonstrate superior performance, with the Swin Transformer achieving the highest evaluation scores and the most consistent microstructural predictions. The resulting crystal maps exhibit clear grain boundary delineation and coherent intra-grain orientation distributions, underscoring the potential of attention-based architectures for analyzing diffraction-based image data. These findings highlight the promise of combining advanced machine learning models with STEM data for robust, high-throughput microstructural characterization.
• Abstract（参考訳）: 精密な結晶方位マッピングは、特にエネルギー関連の応用において多結晶材料の性能の理解と最適化に不可欠である。 酸化リチウム (LiNiO$_{2}$) は次世代リチウムイオン電池用として有望な陰極材料であり, 電気化学的挙動は結晶粒径や結晶方位などの微細構造と密接に関連している。 手動インデクシングやテンプレートマッチング(TM)、Hough変換ベースの手法といった従来の方向マッピング手法は、複雑なパターンや重複するパターンを扱う場合、しばしば遅く、ノイズに敏感であり、大規模なミクロ構造解析においてボトルネックとなる。 本研究では,走査型透過電子顕微鏡(STEM)回折パターン(DP)から直接オイラー角を予測する機械学習手法を提案する。 これにより、高分解能結晶配向マップの自動生成が可能となり、ナノスケール内部の微細構造の解析が容易になる。 3つのディープラーニングアーキテクチャ – 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Dense Convolutional Networks(DenseNets)、Shifted Windows(Swin) Transformers – は、商用TMアルゴリズムによってラベル付けされた実験的に取得されたデータセットを使用して評価される。 CNNモデルはベースラインとして機能する一方で、DenseNetsとSwin Transformerはどちらも優れた性能を示し、Swin Transformerは最高評価スコアと最も一貫性のあるマイクロ構造予測を達成している。 得られた結晶図は、粒界境界線とコヒーレントな粒内配向分布を示し、回折に基づく画像データ解析のための注意に基づくアーキテクチャの可能性を示している。 これらの結果は、高度な機械学習モデルとSTEMデータを組み合わせることで、堅牢で高スループットなマイクロ構造解析を実現するという可能性を浮き彫りにしている。

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