一种基于衬底上生长的三角形二硫化钼的识别方法

摘要

本发明公开了一种基于衬底上生长的三角形二硫化钼的识别方法，具体包括以下步骤：S1、对衬底进行快速成像，得到完整清晰的全局衬底图像；S2、对所述衬底图像进行筛选识别；S3、对所述筛选识别的结果进行拟合和分析。本发明将500倍的平移变换图片拍摄整合得到一个样品的全貌，且具有更高的清晰度和完整度；本发明通过Faster R‑CNN专用深度神经网络的识别处理得到边长在30微米左右的正三角形的二硫化钼，取其中心点坐标导入到matlab中进行三次样条插值拟合，得到的拟合函数代表生长的二硫化钼优质样品的分布规律，能够更加直观的感受到优质样品在衬底的分布，避免了人工观察可能会出现的重复性机械劳动，减轻了负担。