Bildanalys av grafen och utveckling av modeller med artificiell intelligens
Viktiga resultat som projektet gav
Projektets ambition var att identifiera skikten av grafen och grafenoxid med hjälp av artificiell intelligens utifrån bilder från ett optiskt mikroskop. AI-modellen fungerar väl med bilderna av grafenoxidflagor, eftersom de har en stor lateral storlek i intervallet 10-30 um. Däremot är storleken på grafenpartiklarna i submikronområdet för liten och svår för AI-modellen att särskilja från substratet.
Långsiktiga effekter som förväntas
Kombinationen av konventionella optiska mikroskop och AI-modeller för att identifiera skikten i grafenrelaterade 2D-material kommer att vara trenden för initial kvalitetskontroll vid volymproduktion i en nära framtid, tack vare dess snabba och lågkostnadsegenskaper. Vi behöver dock fortfarande samla in mer data, särskilt högkvalitativ data, för att träna och färdigställa AI-modellen för kommersiell tillämpning.
Upplägg och genomförande
Genom projektarbetet har vi insett standardiseringens kritiska betydelse. För att säkerställa jämförbara resultat måste samarbetspartner använda identiska specifikationer avseende koncentration, substratmaterial och lösningsmedel för provberedning. Några partner är redan medlemmar i SIS och ISO, vilket ger dem en gedigen förståelse för provberedningsprotokoll. Med deras snabba och omedelbara stöd i leverans och beredning av prover, kommer vi slutligen att kunna generera tillförlitlig data.
