摘要
بالنسبة لتحديد مشكلة قيود دقة خوارزمية عكس الشرائط التقليدية في تقنية قياس التحليل الدقيق للتداخل الدوامة للتحريكات الدقيقة بواسطة التعلم العميق، نقترح طريقة لقياس التحليل الدقيق للتداخل الدوامة بناءً على النموذج المدمج. نستخدم HYOLOV8S-SEG وحدة النمط تيربوز لشبكة التقسيم CARAFE للتقسيم الدقيق لمناطق التداخل في الصورة اللانهائية للقماش لتقليل التداخل في عملية استخراج المعلومات الطورية وتشويه العشاق. تم تصميم وبناء الشبكة العصبية التفاوتية السطحية ذات الـ14 طابقًا لاستخراج ميزات عددية متعددة لمنطقة الزهرة وبناء علاقة تصوير دقيقة مع تغير شكل الزهرة وزاوية الدوران للكشف عن التحديد دقيق بنانومتري. أظهرت نتائج التجربة أن الدقة المتوسطة لتقسيم منطقة الزهرة (mAP) تبلغ 96.5% داخل 0-500 نانومتر لقياس الدقة وزعان أقل من 0.94 نانومتر والخطأ المطلق المتوسط هو 0.63 نانومتر. من خلال التصميم المركب الخاص بشبكة القدرة المزدوجة، تعزز هذه الطريقة قوة مقاومتها لتشويه الشرائط والضوضاء ولها ميزات واضحة في الدقة والاستقرار في قياس التحريكات الدقيقة.
关键词
قياس التحول الدقيق; التداخل الدوامة المتصاحب؛ تقسيم شبكة YOLOV8s-Seg؛ استخراج متفوق للمزايا متعددة الخطوط