WEKO3
アイテム
機械学習を実装した電界イオン顕微鏡による原子分解能3次元イメージング
http://hdl.handle.net/10076/0002000996
http://hdl.handle.net/10076/0002000996583ed569-929f-4c83-bdf6-c1fdd312e803
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2024RP0086.pdf (3.4 MB)
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| Item type | 報告書 / Research Paper(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-10-24 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 機械学習を実装した電界イオン顕微鏡による原子分解能3次元イメージング | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Atomic-resolution three-dimensional imaging by field ion microscope with machine learning | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 電界イオン顕微鏡 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 表面構造観察 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||||||
| 資源タイプ | research report | |||||||||
| 著者 |
永井, 滋一
× 永井, 滋一
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| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 電界イオン顕微鏡(FIM)像の解析手法として，物体検出モデルによる結晶面の自動抽出，およびk近傍法による試料の結晶方位を自動同定するシステムを構築した。その結果，80%以上の精度でタングステン試料の結晶方位を同定できることを実証した。原子位置を反映しているFIM像の各輝点の位置を，電界蒸発中に連続撮影した差分画像から抽出するシステムを構築した。さらに，FIMの観察，記録，原子位置の自動抽出をするため，本研究のシステムを既存のFIM装置に実装し，その運用を進めている。本研究によって，FIMへの機械学習の適用による原子分解能トモグラフィー顕微鏡に関して実現可能性を見出すことができた。 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | As a method for analyzing field ion microscope (FIM) images, we developed a system that automatically detects crystal planes using an object detection model and automatically identifies the crystal orientation of a sample using the k-nearest neighbor method. As a result, it was demonstrated that the crystal orientation of a tungsten sample can be identified with an accuracy of more than 80%. A system was constructed to extract the position of each bright spot observed in the FIM image, which reflects the atomic position, from the differential images taken continuously during field evaporation. In addition, we have implemented this system in an existing FIM system for observation, recording, and automatic extraction of atomic positions. We have found the feasibility of applying machine learning to FIM for atomic-resolution tomography microscopy. | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 2020年度～2022年度科学研究費補助金(基盤研究(C))研究成果報告書 | |||||||||
| bibliographic_information |
発行日 2023-05-19 |
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| フォーマット | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 出版者 | 三重大学 | |||||||||
| 出版者（ヨミ） | ||||||||||
| ミエダイガク | ||||||||||
| 科研費番号 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 20K05325 | |||||||||
| item_8_text_65 | ||||||||||
| Kaken / 科研費報告書 | ||||||||||
