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新的自动化流程使纳米纤维制造评估的准确度提高30%

导读 由于其微小的尺寸,纳米纤维具有特殊的电气、机械和其他物理特性,被认为是生物医学工程、清洁能源和水质控制等领域的前沿技术。现在,

由于其微小的尺寸,纳米纤维具有特殊的电气、机械和其他物理特性,被认为是生物医学工程、清洁能源和水质控制等领域的前沿技术。现在,和英国的研究人员开发了一种自动流程来评估纳米纤维制造质量,其结果准确度比目前使用的技术高 30%。

详细信息于 2021 年 1 月发表在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 上,这是 IEEE 和自动化学会的联合出版物。

论文作者、土木工程、能源、环境系 Neurolab 小组研究员 Cosimo Ieracitano 说:“近年来,纳米结构材料在科学和工业环境中越来越受到关注,因为它们具有研究吸引力和多功能应用。和材料,雷焦卡拉布里亚大学地中海。“纳米纤维应用的成功需要特别注意纳米材料的质量和生成过程。”

纳米纤维是通过向装有聚合物溶液和纺丝收集器的注射器施加高电压来生产的。该溶液由电荷驱动,喷射到收集器上并产生纳米纤维。对于需要均匀性的产品——例如,用作支架以培养细胞的纳米纤维如果含有肿块或孔洞将导致生长不均匀,或者如果上面有薄膜则可能无法生长——目前的生产过程相当混乱。

为防止出现异常情况,技术人员使用扫描电子显微镜监控纤维生产,该显微镜可以精确确定纤维的形貌及其成分。然后他们目视检查图像。根据 Ieracitano 的说法,这是一个耗时的过程,取决于人类,人类可能会变得疲劳并犯错。

“在纳米材料的生产链中,关键的一步是在缺陷识别过程中实际实现自动化,以减少实验室实验的数量和实验阶段的负担,”Ieracitano 说。

研究团队设计了一个由两部分组成的自动过程来制备均匀的纳米纤维。自动编码器,一种机器学习软件,将扫描电子显微镜图像切成小块,然后将它们转换成代码。该代码被渲染为原始图像的更基本版本,降低了计算能力,但仍会突出显示任何异常。另一个机器学习处理器评估图像,寻找任何结构缺陷。如果它找到一个,它就会认为纳米纤维有缺陷。

“值得注意的是,所提出的系统优于其他标准机器学习技术,以及其他最近最先进的方法,报告的准确率高达 92.5%,”Ieracitano 说。当前使用的技术通常准确率为 64% 到 66%。

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