CN112884705B - 一种二维材料样品位置可视化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的二维材料样品位置可视化方法，包括：数据集的制作，模型的训练，数据过滤筛选以及可视化四个过程。对数据集进行标注和划分，训练制作的数据集直到模型收敛。用生成的模型对带有硅片位置信息的图片进行检测，对检测后的图片进行多次数据筛选，数据筛选主要通过样品是否存在，是否为样品的概率和样品的面积三个方面来进行筛选，通过三次过滤后对剩余的图片位置信息进行提取，使用Python软件对其位置进行模拟可视化。本发明实现了硅片样品位置可视化，克服了传统手工寻样的速度慢、效率低的缺点，最主要的是将研究者从重复的寻样过程中解放出来。
Description
技术领域
本发明实施涉及图像目标检测技术领域，特别涉及一种基于Mask RCNN的二维材料光学显微图片检测和可视化的方法。
背景技术
自从石墨烯问世以来，因其出色的导电性和导热性被广泛用于诸多领域,同时也开启了二维(2D)材料时代的大门。二维材料因其厚度达到了原子级尺度以及具有独特的光电属性一直处于研究领域的前沿。高质量的2D晶体材料不仅有利于探索2D极限条件下的新奇物理现象,而且在光电子器件应用领域同样展现出了诸多新奇的应用和光明的前景。目前用二维材料制作的光电探测器在通信、光电显示、成像、环境监测、宇宙探索以及国防军事等诸多方面都有着非常重要的应用。
二维材料的样品制作大多都是使用机械剥离法，通过使用透明胶带将样品撕到衬底上。当前使用的表征方法在快速确定二维材料位置和尺寸方面都面临着严峻的挑战。荧光显微镜已被用于增强薄层样品和基底之间的对比度，从而可以使用低倍率图像一次检查多个样品，但缺乏有关片厚度的信息。虽然AFM可以准确测量板材的厚度和尺寸，但速度较慢。AFM图像的尺寸通常限制为100μm×100μm，这限制了每个AFM图像中的薄层样品个数，需要大量时间才能获得具有统计意义的结果。
发明内容
为了改善寻找二维材料样品会消耗研究者大量时间的问题，本发明提出了一种基于人工智能算法Mask RCNN对二维材料光学显微图片进行目标检测及其位置可视化方法。该方法可以实现对大量二维材料图片的检测，并对其位置信息进行可视化，加速研究者对二维材料的科学研究。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
一种二维材料样品位置可视化方法，包括如下步骤：
S1：制作二维材料数据集，在改变光照强度，样品在图片中的位置和图片清晰度的情况下，拍摄带有样品的光学显微图片，并对所有的图片进行标注，标注完成后随机划分为训练集和测试集；
S2：通过检测训练集中图片的片状目标，建立可视化模型，对训练集进行训练直到模型收敛，并用测试集对可视化模型进行验证，将验证合格的可视化模型进行部署；
S3：针对待测试图片进行检测，对检测后的图片进行多次片状材料参数数据筛选，并采用可视化模型对待测试图片的目标位置进行模拟可视化。
作为本发明的进一步改进，所述二维材料选自石墨烯或者二硫化钼。
作为本发明的进一步改进，所述S2包括如下步骤：
S201：网络头权重的初始化使用数据集预训练获得的权重，网络权重的其余部分使用随机值进行初始化，优化器使用动量为0.9且权重衰减因子为0.1的随机梯度下降优化器；
S202：训练分为多个阶段；
S203：使用了数据增强方法增加训练数据集的数量；
S204：训练批次设置后，进行训练。
作为本发明的进一步改进，数据增强方法包括色彩通道乘法，旋转，水平/垂直翻转和水平/垂直平移。
作为本发明的进一步改进，采用MATLAB自带工具Image Labeler对数据集进行标注，标注完成后以8：2的比例将数据划分为训练集和测试集。
作为本发明的进一步改进，使用Mask RCNN算法对数据集进行训练。
作为本发明的进一步改进，数据筛选主要通过样品是否存在，是否为样品的概率和样品的面积三个方面来进行筛选，通过三次过滤后对剩余的图片位置信息进行提取。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S3包括如下步骤：
S301：使用自动扫描系统采集带有位置参数的二维材料光学图片，对每张图片都进行检测；
S302：检测完成后先去除掉没有样品的图片；
S303：设置样品概率阈值和样品面积阈值，将未达到要求的图片进行去除；
S304：提取剩余图片的位置信息，使用可视化软件对其位置进行模拟可视化。
作为本发明的进一步改进，使用Python软件对其位置进行模拟可视化。
本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：
本发明通过数据集的制作，模型的训练，数据过滤筛选以及可视化等四个过程实现了对大量二维材料图片的检测，使其位置信息进行可视化。具体手段为先在复杂情况下拍摄了二维材料光学显微图片，扩展了数据集，为后面检测精度的提高做出了充分的准备；基于深度学习算法Mask RCNN对二维材料光学显微图片进行检测，相较于传统的机器学习算法更加鲁棒；对程序的运行进行了封装并且实现了参数化，通过改变命令行的相关参数进而实现不同的功能，提高了程序的灵活性；对每张硅片的所有图片进行检测，实现了硅片样品位置可视化，令目标样品的寻找和识别更加智能高效，克服了传统手工寻样的速度慢、效率低的缺点，最主要的是将研究者从重复的寻样过程中解放出来。
附图说明
图1是本发明实施例的流程示意图；
图2是本发明实施例的训练集目标框像素的分布图；
图3是本发明实施例的验证集目标框像素的分布图；
图4是本发明实施例的训练过程中的Loss图；
图5是本发明实施例的检测之前和检测之后的对比图；
图6是本发明实施例的样品位置分布图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明一种二维材料样品位置可视化方法，包括如下步骤：
S1：制作二维材料数据集，在改变光照强度，样品在图片中的位置和图片清晰度的情况下，拍摄带有样品的光学显微图片，并对所有的图片进行标注，标注完成后随机划分为训练集和测试集；
S2：通过检测训练集中图片的片状目标，建立可视化模型，对训练集进行训练直到模型收敛，并用测试集对可视化模型进行验证，将验证合格的可视化模型进行部署；
S3：针对待测试图片进行检测，对检测后的图片进行多次片状材料参数数据筛选，并采用可视化模型对待测试图片的目标位置进行模拟可视化。
以下结合具体实施例对本发明的方法进行详细的说明。
实施例
本发明一种基于人工智能的二维材料样品位置可视化方法，包括：数据集的制作，模型的训练，数据过滤筛选以及可视化四个过程。
选用一种二维材料例如石墨烯或者二硫化钼等其他材料在改变光照强度，样品在图片中的位置和图片清晰度的情况下拍摄图片，对数据集进行标注和划分，训练制作的数据集直到模型收敛。
用生成的模型对带有硅片位置信息的图片进行检测，对检测后的图片进行多次数据筛选，数据筛选主要通过样品是否存在，是否为样品的概率和样品的面积三个方面来进行筛选，通过三次过滤后对剩余的图片位置信息进行提取，使用Python软件对其位置进行模拟可视化。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于人工智能的二维材料样品位置可视化方法，包括：
步骤S1：制作二维材料数据集，在改变光照强度，样品在图片中的位置和图片清晰度的情况下，拍摄500张左右带有样品的光学显微图片，使用图像标注软件对所有的图片进行标注，标注完成后随机划分训练集和测试集；
步骤S2：使用Mask RCNN算法对训练集进行训练，直到模型收敛。将训练好的模型部署在需要的计算机上；
步骤S3：制作带有硅片位置信息的图片，对每张图片都进行检测，对检测后的图片进行多次数据筛选，并对其位置进行模拟可视化；
如图1所示为二维材料样品位置可视化的流程图。本发明基于Mask RCNN目标检测算法进行开发，该流程主要包括数据集的制作，模型的训练，数据过滤筛选以及可视化四个过程。
如图2和如图3所示为石墨烯训练集和数据集的像素分布直方图，数据集的制作可选用一种二维材料例如石墨烯或者二硫化钼等其他材料拍摄出的光学图片，然后采用MATLAB自带工具Image Labeler对数据集进行标注，标注完成后以8：2的比例将数据划分为训练集和测试集。
如图4所示为石墨烯数据集的训练过程。网络头权重的初始化使用MS-COCO数据集预训练获得的权重，网络权重的其余部分使用随机值进行初始化，优化器使用动量为0.9且权重衰减因子为0.1的随机梯度下降优化器。训练分为4个阶段，例如总共迭代次数为36000次；
第一个阶段为warmup阶段，在(0，500)迭代次树之间，学习率线性增大到0.001；
第二个阶段在(500，24000)次之间，学习率保持为0.001；
第三个阶段在(24000，32000)次之间，学习率保持为0.0001；
第四个阶段在(32000，36000)次之间，学习率保持为0.00001。
为了增加训练数据集的数量，本申请使用了数据增强技术，包括色彩通道乘法，旋转，水平/垂直翻转和水平/垂直平移。
训练的Batch设置为8，测试时的Batch设置为1，使用1块GPU(NVIDIA Tesla V100with 32GB memory)进行了8小时的训练。模型的训练是通过对前面已经拍摄的图片进行训练，直到在训练集和测试集的表现上达到拟合则停止；
如图5所示为使用训练后的模型对有样品的图片进行检测，检测前和检测后的效果对比图。
如图6所示为单张石墨烯硅片所有的样品位置模拟可视化图片。单张硅片所有的图片经过检测后进行多次数据筛选，数据筛选主要通过样品是否存在，是否为样品的概率和样品的面积三个方面来进行筛选；而可视化则是通过在图片筛选完成后对剩余图片进行位置信息的提取并将其显示出来。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种二维材料样品位置可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：制作二维材料数据集，在改变光照强度，样品在图片中的位置和图片清晰度的情况下，拍摄带有样品的光学显微图片，并对所有的图片进行标注，标注完成后随机划分为训练集和测试集；
S2：通过检测训练集中图片的片状目标，建立可视化模型，对训练集进行训练直到模型收敛，并用测试集对可视化模型进行验证，将验证合格的可视化模型进行部署；
S3：针对待测试图片进行检测，对检测后的图片进行多次片状材料参数数据筛选，并采用可视化模型对待测试图片的目标位置进行模拟可视化；
所述二维材料选自石墨烯或者二硫化钼；
数据筛选主要通过样品是否存在，是否为样品的概率和样品的面积三个方面来进行筛选，通过三次过滤后对剩余的图片位置信息进行提取；
所述步骤S3包括如下步骤：
S301：使用自动扫描系统采集带有位置参数的二维材料光学图片，对每张图片都进行检测；
S302：检测完成后先去除掉没有样品的图片；
S303：设置样品概率阈值和样品面积阈值，将未达到要求的图片进行去除；
S304：提取剩余图片的位置信息，使用可视化软件对其位置进行模拟可视化。
2.根据权利要求1所述的二维材料样品位置可视化方法，其特征在于，所述S2包括如下步骤：
S201：网络头权重的初始化使用数据集预训练获得的权重，网络权重的其余部分使用随机值进行初始化，优化器使用动量为0.9且权重衰减因子为0.1的随机梯度下降优化器；
S202：训练分为多个阶段；
S203：使用了数据增强方法增加训练数据集的数量；
S204：训练批次设置后，进行训练。
3.根据权利要求2所述的二维材料样品位置可视化方法，其特征在于，数据增强方法包括色彩通道乘法，旋转，水平/垂直翻转和水平/垂直平移。
4.根据权利要求1所述的二维材料样品位置可视化方法，其特征在于，采用MATLAB自带工具Image Labeler对数据集进行标注，标注完成后以8：2的比例将数据划分为训练集和测试集。
5.根据权利要求1所述的二维材料样品位置可视化方法，其特征在于，使用Mask RCNN算法对数据集进行训练。
6.根据权利要求1所述的二维材料样品位置可视化方法，其特征在于，使用Python软件对其位置进行模拟可视化。
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Non-Patent Citations (1)
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