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MicroCrystalNet：基于扫描电镜岩相的高效可解释卷积神经网络微晶分类
MicroCrystalNet: An Efficient and Explainable CNN for Microcrystal Classification Using SEM Petrography
Mohammed Yaqoob · Mohammed Yusuf Ansari · Mohammed Ishaq · Issac Sujay Anand John Jayachandran 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
微晶岩石纹理形态表征通常依赖扫描电镜SEM图像的视觉解释和人工测量，存在主观性、低效率、采样偏差和数据丢失问题。本文引入基于深度学习架构的最先进计算机视觉流程，用于从SEM图像分割和分类单个微晶。初步应用于低镁方解石碳酸盐岩，实例分割使用Meta的Segment Anything Model（SAM）定制调优版本。训练和测试分类器使用全球研究的48张不同碳酸盐微纹理SEM图像，共1852个微晶根据双重分类方案标记，包括晶体形状（菱形、多面体、无定形、球形）和晶面清晰度（自形至半自形、他形），共四...
解读: 该微晶图像分类技术可应用于阳光电源功率器件和材料分析。阳光SiC和GaN器件封装需要微观结构检测和质量控制。该MicroCrystalNet的高精度分割和分类能力可用于阳光功率模块的SEM质量检验，自动识别焊接缺陷、晶界异常和材料瑕疵。在储能电池材料研究中，该深度学习方法可加速电极材料和隔膜的微观表...