【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子显微镜自动对焦，尤其涉及一种基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法及系统。
技术介绍
1、电子显微镜作为现代科技领域中的重要工具，在材料科学、半导体技术、生物学等多个领域发挥着不可或缺的作用。它能够提供高分辨率的图像，帮助研究人员深入观察和分析材料的微观结构，从而推动这些领域的技术进步。
2、然而，在电子显微镜的自动对焦过程中，一个显著的挑战是需要频繁地向目标区域打出电子束以捕捉图像。这一过程对部分敏感材料，特别是半导体产品，构成了潜在的威胁。由于这些产品往往只能承受有限次数的电子束照射，如何在保证自动对焦精度的同时，尽可能减少拍照次数以降低对产品的损害，成为了亟待解决的技术难题。
3、目前市面上存在多种电子显微镜自动对焦方法，但它们在应对上述挑战时均存在一定的局限性。以下是几种现有方法的介绍及其不足之处：
4、基于机器视觉的自动对焦方法，如中国专利cn115330859a，其采用连续步进拍照的策略，通过监测图像“清晰度指标”的变化来不断调整对焦距离，直至找到最佳对焦位置。其局限性...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特征在于，在步骤S1中，使用电子显微镜在不同对焦距离下采集多张图像，并记录每张图像的对焦距离，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特征在于，在步骤S2中，对每张采集的图像，计算其特征值，并将图像的对焦距离和特征值组合为特征向量，根据不同对焦距离下得到的特征向量生成特征序列，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特征在于，在步骤s1中，使用电子显微镜在不同对焦距离下采集多张图像，并记录每张图像的对焦距离，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特征在于，在步骤s2中，对每张采集的图像，计算其特征值，并将图像的对焦距离和特征值组合为特征向量，根据不同对焦距离下得到的特征向量生成特征序列，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特征在于，所述特征计算单元用于计算一种特定的图像特征值，所述图像特征值包括brenner梯度函数值、tenengrad梯度函数值、laplacian算子值、灰度方差函数值、灰度方差乘积函数值、能量梯度函数值及stddev图像灰度标准差值。
5.根据权利要求3所述的基于深度学习模型的电子显微镜自动对焦方法，其特征在于，所述将不同对焦距离下得到的特征向量，排列成一个特征序列的方法为：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：扈健玮，翁志嘉，金阿锁，闫俊光，刘智超，
申请(专利权)人：苏州佳智彩光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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