【摘 要】
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为减轻量子点表面形貌分析过程中的人工工作,使量子点的STM图像分析更加自动化,基于机器视觉对衬底的斜切角及量子点的形貌特性展开研究.利用腐蚀和边缘检测提取台阶形状,并
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院贵州省微纳电子与软件技术重点实验室; 贵州财经大学信息学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61604046);贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号);半导体功率器件可靠性教育部工程研究中心开放基金(黔科合平台人才20176103号)
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为减轻量子点表面形貌分析过程中的人工工作,使量子点的STM图像分析更加自动化,基于机器视觉对衬底的斜切角及量子点的形貌特性展开研究.利用腐蚀和边缘检测提取台阶形状,并通过反三角变换计算斜切角.利用二值化和阈值下降对量子点的数量与空间坐标进行提取,在此基础上,通过邻域密度计算分析其均匀性,并在解决图像中的粘连问题后找出量子点的尺寸.实验结果显示,与人工统计相比,斜切角、量子点计数及尺寸的平均误差分别为5. 02%,0. 7788%及1. 12%;并实现量子点均匀性的自动化统计与分析.基于机器视觉算法的自动识别过程,对协助研究者分析量子点表面形貌有实际意义.
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