Fully automated primary particle size analysis of agglomerates on transmission electron microscopy images via artificial neural networks

Frei Max; Kruis Frank Einar

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Fully automated primary particle size analysis of agglomerates on transmission electron microscopy images via artificial neural networks

机译：通过人工神经网络透射电子显微镜图像的完全自动化的初级粒度分析

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There is a high demand for fully automated methods for the analysis of primary particle size distributions of agglomerates on transmission electron microscopy images. Therefore, a novel method, based on the utilization of artificial neural networks, was proposed, implemented and validated.

机译：对透射电子显微镜图像上的凝聚物的原始粒度分布分析的全自动化方法有很高的需求。因此，提出了一种基于人工神经网络的利用的新方法，实现和验证。

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来源
《Powder Technology: An International Journal on the Science and Technology of Wet and Dry Particulate Systems》 |2018年第2018期|共11页
作者
Frei Max; Kruis Frank Einar;
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作者单位

Univ Duisburg Essen Inst Technol Nanostruct NST D-47057 Duisburg Germany;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类粉末技术;化学工业;
关键词
Imaging particle size analysis; Agglomerate; Transmission electron microscopy (TEM); Artificial neural network (ANN); Machine learning; Image synthesis; Hough transformation; Watershed transformation; Ultimate erosion;

机译：成像粒度分析;附聚;透射电子显微镜（TEM）;人工神经网络（ANN）;机器学习;图像合成;Hough变换;流域转型;最终侵蚀;

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