Нова структура для покращеного виявлення наночастинок у скануючій електронній мікроскопії з використанням синтетичних даних
| Автори | G. Kumar1, S. Kumar2 , A. Sharma3, A. Raturi4 , A. Shrivastava5, A.L.N. Rao6, A.K. Khan7 |
| Афіліація |
1 Chitkara Centre for Research and Development, Chitkara University, Himachal Pradesh,174103, India 2 Centre of Research Impact and Outcome, Chitkara University, Rajpura-140401, Punjab, India 3 Department of Mechanical Engineering, GLA University, Mathura- 281406, Uttar Pradesh, India 4 Department of Mechanical Engineering, Graphic Era Deemed to be University, Dehradun, India 5 Saveetha School of Engineering, Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences, Chennai, TN, India 6 Lloyd Institute of Engineering & Technology, Greater Noida, India 7 Lloyd Law College, Greater Noida, India |
| Е-mail | gauravcivilengg714@gmail.com |
| Випуск | Том 16, Рік 2024, Номер 6 |
| Дати | Одержано 27 серпня 2024; у відредагованій формі 20 грудня 2024; опубліковано online 23 грудня 2024 |
| Цитування | G. Kumar, S. Kumar, A. Sharma, та ін., Ж. нано- електрон. фіз. 16 № 6, 06008 (2024) |
| DOI | https://doi.org/10.21272/jnep.16(6).06008 |
| PACS Number(s) | 61.46.Df, 68.37.Hk |
| Ключові слова | Наночастинки (77) , Скануюча електронна мікроскопія (SEM) (2) , Синтетичні дані, Мультиконцентрована спектральна глибока згорнута нейронна мережа (MS-DCNN). |
| Анотація |
Виявлення наночастинок у скануючій електронній мікроскопії (SEM) має вирішальне значення для різних застосувань. Існуючі методи виявлення наночастинок на SEM-зображеннях потребують допомоги для обробки диспергованих частинок і потребують більшої точності. Це дослідження використовує стратегію глибокого навчання для підвищення ефективності та точності розпізнавання. Щоб подолати труднощі, ми розробили надійну модель детектування наночастинок на базі Multi fused Spectral Deep Convolute Neural Net (MS-DCNN), використовуючи генерацію синтетичних даних для полегшення практичного навчання нейронної мережі та збору набору даних зображень SEM для виявлення наночастинок. Створено алгоритм для генерації синтетичних даних, поєднуючи випадкові розподіли частинок для моделювання SEM-мікрофотографій і дозволяючи розробляти анотовані набори даних, необхідні для навчання нейронної мережі. Порівняно з існуючими підходами; результатом є зменшення пікселів (0,62), помилок деформації (0,0008), зменшення часу обчислення (398 с) і більша точність (92,5%). Запропонована структура MS-DCNN є практичною та кращою, ніж звичайні методи, демонструючи підвищену точність ідентифікації диспергованих наночастинок. Генерація синтетичних даних допомагає в розробці навченої моделі, яка матиме справу з різними розподілами частинок. Модель тренується з використанням синтетичних даних, що демонструє потенціал техніки для покращення аналізу наночастинок у SEM-зображенні, який отримав перевірений результат порівняно з існуючим методом. |
|
Перелік цитувань |
Інші статті цього номера
1) Прогнозування нормальної різниці напруги та модуля релаксації нанокомпозитів полімолочна кислота/фосфат кальцію [06001-1-06001-5]2) Розрахунок намагніченності багатокомпонентних металевих сплавів: парамагнітне наближення [06002-1-06002-4]
3) Нові тенденції в наноструктурованих покриттях: розгадка методів обробки, механізми корозії та трибологічні характеристики [06003-1-06003-5]
4) Проектування та моделювання багатодіапазонної планарної інвертованої F-антени для додатків IoT малого радіусу дії [06004-1-06004-4]
5) Розробка енергоефективної системи моніторингу пацієнтів із використанням бездротової сенсорної мережі на основі RSSI з технологією AODV і ZigBee [06005-1-06005-5]
6) Вивчення ультрачутливих нанобіосенсорів для ідентифікації небезпечних для життя хвороб за допомогою біологічних об’єктів [06006-1-06006-5]
7) Чисельне дослідження застосування нанофлюїдів у системах сонячної енергії на основі теплових характеристик [06007-1-06007-6]
8) Вплив штучностворених наночастинок на організм немовлят [06009-1-06009-5]
9) Вплив модифікації поверхні, температури та масової частки на теплові властивості нанофлюїду нанографіту/води [06010-1-06010-5]
10) Залежність динамічних механічних та акустичних властивостей системи «Перетворювач – електропружний екран» від частоти електричного збудження екрана [06011-1-06011-8]
11) Органічний світловипромінюючий діод з випромінюванням червоного кольору без спаду квантової ефективності із застосуванням технології «квантових ям» [06012-1-06012-6]
12) Застосування двостороннє чутливих сонячних елементів на основі телуриду кадмію для визначення довжини хвилі імпульсних лазерних діодів [06013-1-06013-6]
13) Хімічний синтез плівок твердого розчину ZnSxSe1 – x з водних розчинів, що містять гідроксид натрію [06014-1-06014-5]
14) MIMO антена для частоти 6 ГГц зі структурою EBG у додатках 5G [06015-1-06015-5]
15) Електрохімічний синтез цинк оксиду в присутності поверхнево-активної речовини FK 06213 [06016-1-06016-5]
16) Оцінка продуктивності конструкції компактної мікросмужкової антени для бездротових додатків 5G [06017-1-06017-5]
17) Моделювання та аналіз надійності радіочастотного MEMS-перемикача з низькою напругою спрацьовування [06018-1-06018-5]
18) Дослідження гідрофільності/гідрофобності гідрогенізованої тонкої алмазоподібної вуглецевої плівки [06019-1-06019-5]
19) Критичний аналіз використання нанофлюїдів у оболонкових і трубчастих системах теплопередачі [06020-1-06020-4]
20) Покращення гідрологічної моделі щоденних прогнозів стоку в водотоках з дефіцитом даних шляхом інтеграції CNN-LSTM з фізичними процесами [06021-1-06021-6]
21) CMOS-підсилювач потужності 1 ГГц 180 нм для систем зчитування UHF RFID [06022-1-06022-5]
22) Електричні та електродинамічні властивості полімерних композитів з нановуглецевим наповнювачем [06023-1-06023-6]
23) Реакційне гаряче пресування надвисокотемпературної кераміки HfB2-SiC-C з підвищеною стійкістю до термоудару [06024-1-06024-6]
24) Оцінка можливості перетворень будови розплавів системи Al – Si за термодинамічними даними [06025-1-06025-5]
25) Вплив d-f обмінної взаємодії на оптичні властивості наноструктури Fe/Gd2O3 у інфрачервоному діапазоні спектра [06026-1-06026-4]
26) Система безперебійного живлення мережевого обладнання [06027-1-06027-5]
27) Раман-дослідження в хімічно-синтезованих нанокристалічних тонких плівках CuS [06028-1-06028-5]
28) Фотонно-кристалічні волокна з трикутною та каґоме структурами для волоконно-оптичних гіроскопів [06029-1-06029-6]
29) Вплив кількості циклів загартування на підвищення довговічності ріжучого інструменту зі швидкорізальної сталі [06030-1-06030-4]
30) Магніторезистивні властивості розривних тонкоплівкових систем на основі Ni80Fe20 та SiOx (x ≅ 1) [06031-1-06031-5]
31) Фактор Парселла молекули-диполя, розташованої поблизу сферичної металевої наночастинки [06032-1-06032-6]
32) Дослідження термодинамічного процесу в гібридному потоці нанофлюїдів через пористі матеріали за допомогою багатоцільової опорної векторної машини [06033-1-06033-6]
33) Самонагрівання у планарному GaN діоді з 2D-h-BN- шаром [06034-1-06034-5]
