一种基于机器学习的单层二硫化钼样品光学表征方法、模型及其用途

所属分类：电子信息产业

所属单位：江苏大学

联系人：-

联系方式：0951-6087161 /5020588

所在地：

成果简介

本发明提供了一种基于机器学习的单层二硫化钼样品光学表征方法、模型及其用途。首先，将二硫化钼样品光学成像通过图形处理提取出可疑单层ROI区域；然后，将可疑单层ROI局域的像素值与硅片在光学显微镜下拍摄出来的特征值求差值向量，通过拉曼表征来区分单层和少层样品，通过肉眼观测的方式确定残胶，根据层数分类来建立目标值；将差值向量求平均值和标准值作为特征值，并与目标值组成数据集，最后通过对数据集降维并通过机器学习算法对该数据集进行分类，获得最佳单层表征模型。;基于该模型，通过光学成像即可快速分辨出单层二硫化钼样品，极大的节约寻找单层二硫化钼所需要花费的时间。

其他成果推荐

更多>

宁夏电信一体化算力服务能力建设成果

所属单位：中国电信股份有限公司宁夏分公司

面向行业赋能的宁夏城市算力平台

所属单位：中国电信股份有限公司宁夏分公司

智能化煤矿机器人集群应用关键技术创新与示范

所属单位：陕煤集团神木柠条塔矿业有限公司

电缆通道智能巡检机器人监控应用系统

所属单位：陕西丰鼎鸿邑电子科技有限公司

综采工作面巷道单元支护装备及智能搬运机器人研发与应用

所属单位：陕西陕煤黄陵矿业有限公司

用于易燃易爆区域的机器人充电系统及充电方法

所属单位：西安量子智能科技有限公司