基于深度学习的钙钛矿材料晶界检测

发布时间：2021-04-28 12:03

　　近几年钙钛矿材料在太阳能电池、发光二极管和探测器等器件上的应用得到了快速发展。钙钛矿器件的性能可以通过材料薄膜结晶性的提高和形貌的优化来提升。然而材料晶界（晶体内部晶粒之间的接触界面）的存在是降低器件的性能的一个重要因素。因此,如何有效地检测其晶界缺陷是提高钙钛矿器件性能的一个关键问题。传统的工艺材料生产环节中,更多采用的是人工手段检测缺陷,这种传统检测缺陷的方法存在许多缺点,包括工作人员高昂的薪酬,检测速度较慢,检测准确率不高,工作人员的个体差异使得检测结果产生主观性等等。为了克服人工手段的不足,本文基于实验室合成的钙钛矿晶体材料,采用机器学习算法,对如何提高材料表面晶界识别率进行了研究,提出了三种晶界检测算法:利用传统图像特征提取和SVM相结合的方法、基于VGG₁6经典卷积神经网络的方法和改进的卷积神经网络模型的方法。其识别结果如下:（1）传统图像特征提取主要包括LBP局部纹理特征提取、HSV颜色模型及Texton纹理特征提取。原始图像进行预处理之后,通过SVM模型算法应用于图像特征识别,由于需要人工进行特征提取,所以对材料特征要求比较苛刻。实验结果表明,传统... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 论文研究意义
    1.3 国内外研究概况
    1.4 本文主要研究内容
    1.5 本文组织结构安排
2 钙钛矿材料薄膜样本库建立
    2.1 钙钛矿薄膜的制备和形貌特征
    2.2 利用旋涂法制备钙钛矿薄膜样本
    2.3 样本预处理及图像数据库的建立
    2.4 本章小结
3 基于传统图像特征提取与SVM结合的晶界检测
    3.1 算法模型框图
    3.2 图像特征提取方法介绍
    3.3 SVM线性原理
    3.4 检测结果及数据分析
    3.5 本章小结
4 基于VGG_16 模型的晶界检测
    4.1 深度卷积神经网络与VGG_16 基本原理
    4.2 基于VGG_16 模型的钙钛矿材料薄膜晶界检测
    4.3 基于Simple_VGG模型的钙钛矿材料薄膜晶界检测
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 课题展望
致谢
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Faster R-CNN的圆柱形金属工件表面缺陷检测[J]. 徐秀,宣静怡,曹桐滔,代作晓.  软件导刊. 2019(05)
[2]单晶钙钛矿的制备及应用研究进展[J]. 高娟,冀婷,李国辉,范明明,郝玉英,崔艳霞.  微纳电子技术. 2019(03)
[3]基于改进AlexNet模型的油菜种植面积遥感估测[J]. 焦计晗,张帆,张良.  计算机测量与控制. 2018(02)
[4]基于增强AlexNet的深度学习的阿尔茨海默病的早期诊断[J]. 吕鸿蒙,赵地,迟学斌.  计算机科学. 2017(S1)
[5]一种新的直方图核函数及在图像分类中的应用[J]. 贾世杰,孔祥维.  电子与信息学报. 2011(07)
[6]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳.  电子科技大学学报. 2011(01)

博士论文
[1]有机无机杂化钙钛矿材料的制备及其在光电器件中的应用[D]. 张保花.南京大学 2018
[2]连续沉积法制备钙钛矿薄膜研究及在钙钛矿太阳电池中的应用[D]. 张旭辉.中国科学技术大学 2017
[3]基于视觉行为的情感计算研究[D]. 梁景莲.天津大学 2016

硕士论文
[1]有机—无机杂化钙钛矿薄膜制备及光电性能研究[D]. 程希.广西大学 2018
[2]基于CT图像的肺癌前期辅助诊断研究[D]. 陈实.电子科技大学 2018
[3]液相法制备CH3NH3PbI3钙钛矿薄膜的工艺参数对其光伏性能的影响[D]. 鄢建军.西北师范大学 2016
[4]复杂地物背景条件下运动目标检测和跟踪算法研究[D]. 赵明.国防科学技术大学 2014



本文编号：3165448