%A 胡佳成,颜迪新,曹丛,施玉书,张树,李东升 %T 基于条件生成式对抗网络的AFM图像盲重构方法 %0 Journal Article %D 2021 %J 计量学报 %R 10.3969/j.issn.1000-1158.2021.05.01 %P 545-551 %V 42 %N 5 %U {http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/abstract/article_1925.shtml} %8 2021-05-28 %X 针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法。首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合训练;最后,特征匹配损失函数以用于提升栅格边缘横向分辨力。实验结果表明:对于线宽8μm一维矩形栅格在AFM下的测量图像进行盲重构,重构图像标准差为0.33μm×0.45μm,具有较高的成像分辨力,有利于提升AFM图像一维栅格测量的准确度。