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電子顯微鏡和缺陷分析是材料科學(xué)的基石，因?yàn)樗鼈兲峁┝岁P(guān)于微觀結(jié)構(gòu)的詳細(xì)描述以及各種材料和材料體系的性能。通過在電子顯微鏡中構(gòu)建一個(gè)健全并靈活的自動(dòng)缺陷識(shí)別和分類平臺(tái)，在圖像采集、甚至在圖像采集期間以更快的數(shù)量級(jí)在線完成分析。自動(dòng)化分析比人工分析更有效、更準(zhǔn)確、更能復(fù)現(xiàn)，并且可以隨著越來越重要的自動(dòng)數(shù)據(jù)生成方法來進(jìn)行擴(kuò)展。在此基礎(chǔ)上，本研究開發(fā)了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的自動(dòng)識(shí)別工具，依次應(yīng)用了級(jí)聯(lián)目標(biāo)檢測(cè)器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和局部圖像分析方法。證明了自動(dòng)化工具在召回和精度方面與人工檢測(cè)一樣或更好，并實(shí)現(xiàn)了接近人類平均水平的定量圖像/缺陷分析指標(biāo)。該方法適用于不同對(duì)比度、亮度和放大倍數(shù)的圖像。這些有希望的結(jié)果表明，這些類似的方法在檢測(cè)多種缺陷類型方面是值得探索的，并且具有定位、分類和測(cè)量一系列缺陷類型、材料和電子顯微鏡技術(shù)的定量特征的潛力。

圖1：自動(dòng)檢測(cè)方法的原理框圖。輸入的顯微圖像分別經(jīng)過流水線：模型1：級(jí)聯(lián)對(duì)象探測(cè)器；模型2 CNN篩選：；模型3：本地圖像分析；在經(jīng)過模塊1之后，確定循環(huán)位置和邊界框，然后使用模塊2進(jìn)一步細(xì)化以刪除誤報(bào)。然后模塊3確定回路的形狀和大小。

圖2：選擇掃描透射電鏡(STEM) 明場(chǎng)像的鐵素體合金展示常見的缺陷類型：(1,2)封閉的圓形/橢圓形固體環(huán)；(3)開口橢圓環(huán)；(4)開口環(huán)；(5)線位錯(cuò)片段。選擇開口橢圓環(huán)(3)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，圖像大小:1024×1024像素。

圖3：平均環(huán)直徑a，平均環(huán)直徑b標(biāo)準(zhǔn)差，以及由人工與機(jī)器標(biāo)記得到的環(huán)數(shù)c的對(duì)比。數(shù)據(jù)來自領(lǐng)域?qū)＜已芯咳藛T(開源)。

圖4：（a）從完整的測(cè)試集中選取的圖像，并由5名研究人員對(duì)所選取的圖像進(jìn)行分析，將其與機(jī)器標(biāo)記進(jìn)行比較。（b）用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)程序在6張選定的測(cè)試圖像上標(biāo)記的擬合橢圓。

圖5：人工和機(jī)器標(biāo)注的（a）召回率、（b）精度和（c）時(shí)間效率的比較。圖中的數(shù)字和圖4中的數(shù)字編號(hào)相關(guān)聯(lián)。