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一种卷积神经网络识别AFM图象预测材料性能的方法.pdf

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    本发明公开了一种卷积神经网络识别AFM图象预测材料性能的方法，使用AFM得到聚合物的相图，取得聚合物晶区与非晶区的分布信息，对图像进行预处理后使用卷积神经网络进行AFM相图的特征提取，得到对应的特征神经网络，使用该网络可以实现使用AFM相图预测聚合物材料的断裂伸长率。本发明解决了现有原子力显微镜对于复杂材料表面结构识别后，无法获取更多信息的问题，为实际场景中应用AFM预测更多材料力学特性提供了可能，且有助于进一步分析材料的相区分布对其力学性能的影响，本发明可以通过AFM相图快速预测材料的拉伸性能

    (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113408188 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110564588.3 (22)申请日 2021.05.24 (71)申请人 浙江

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