欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:33667062
大小:4.47 MB
页数:83页
时间:2019-02-28
《扫描探针显微镜自动标定算法及重定位技术的研究与应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、上海大学硕士学位论文摘要近年来,随着各国政府的日益重视和巨大投入,纳米科技发展迅速,已成为本世纪最核心的技术之一。而纳米科技的竞争,很大程度上体现在纳米研究工具上。扫描探针显微镜(SPM,ScanningProbeMicroscope),作为纳米表征和纳米操纵的利器,被誉为是纳米科技的“眼”和“手’’,不断提高它的测量以及定位精度是纳米工作者始终追求的目标。但是,由于扫描探针显微镜的压电扫描器自身的迟滞、蠕变、耦合等非线性特性,往往会导致扫描图像的扭曲和失真,给纳米尺度上的定量分析以及纳米操纵中的重定位操作带来
2、了极大的不便。本文以用户的实际需求为导向,针对扫描探针显微镜标定过程效率低下且自动化度低等特点,提出了一种基于图像模式识别的自动标定方法,并进行了编程实现,实验证明该算法具有良好的标定效果。同时,针对纳米操纵中的定位要求,提出了一种基于BP神经网络的前馈逆模补偿PID复合控制重定位算法。本文主要取得以下研究成果:1.针对SPM二维光栅图像,提出了一套以图像处理与数学形态学运算为基础的特征提取算法,该算法能有效提取光栅图像的特征信息,而将无关的信息滤除。2.设计出一种基于图像模式识别的光栅图像特征点有效性判别算法
3、,用于判别光栅图像特征点的真伪。该算法的输出为光栅图像的水平、垂直栅格的格数,根据这一数据可直接计算出标定参数。3.基于上述特征提取和模式识别的研究成果,作者开发了一款自动标定软件——《SPM光栅测量系统》,并已于2007年2月获得软件著作权。该软件通过对光栅图像特征的提取与识别,能够自动获得标定所需的参数,有效地将人工经验转化为智能算法,实现了标定过程的自动化,无需人工的干预。4.通过对纳米操纵中重定位技术的分析和研究,提出了一种基于神经网络的复合控制重定位算法,前馈部分采用BP神经网络对系统进行逆模补偿,反
4、馈部分采用传统的PID控制,来实现精确的纳米重定位。仿真结果表明,该系统有着良好的信号跟踪能力和定位精度。关键词:扫描探针显微镜;图像模式识别;自动标定;重定位;复合控制。V上海文学硕十学位论文ABSTRACTRecently,withthehugeattentionanddevotionf内mvariousgovernments,Nano-Sciencehasprogressedrapidlyandbecomeoneofthemostcoretechnologyinthiscentury.Toalargeex
5、tent,thecompetitionofNano-Technologyisreflectedinthenanoresearchapparatus,ScanningProbeMicroscope(SPM),asharpweaponfornanoimagingandnanomanipulation,whichishonoredas”eye”and”hand”ofNano-Technology.Thus,theimprovementofitsmeasuringandpositioningprecision,hasb
6、ecomeeachnanoworker’Sdreamandultimategoal.HoweveEduetothehysteresis,creepandothernonlinearityofSPMpiezoscanner,itleadstothedistortionandmisalignmentinthescanningimage,whichaddsenormousinconveniencetothequantitativeanalysisinnanoresearch.Astothelowefficiencyo
7、fthecurrentSPMcalibrationprocess,anewcalibrationmethodbasedonimagepatternrecognitionisproposedandrealizedinthispaper,thecalibrationresultsshowthatthealgorithmisnice.Meanwhile,aimingatthepositioningrequirementinnano-manipulation,arepositioningalgorithmbasedon
8、BPneuralnetworkfeed-forwardinversemodelcompensationandPIDcompoundcontrclispresented.InthispapeEtheworkismainlyattributedtothefollowingfourparts:1.AstoSPM2Dgratingimage,asetofimageprocessandmathe
此文档下载收益归作者所有