Optimizing SEM parameters for segmentation with AI – Part 1: Generating a training set
Notice bibliographique
Résumé
Extracting significant quantitative results from SEM images requires feature segmentation with image processing software. The efficiency of segmentation algorithms depends on the image quality, determined by the parameters set on the microscope during acquisitions. By integrating AI within SEM acquisition workflows, it is possible to suggest microscope parameters that will produce images where the features to quantify will be easily segmented. Specifically, a model is trained to automatically suggest the beam energy and probe current to set on the microscope during acquisitions. This paper is the first of two parts, describing workflows for generating a complete training set. The training set is carefully designed, consisting of both simulated data and real data acquired on the SEM by varying the energy and current. Separate workflows are required for generating simulated and acquired training examples. Simulated data generation is accomplished with the MC X-ray simulator in Dragonfly, where multiple virtual samples are created to intentionally diversify the training set. Acquiring data on the SEM for training is a time-consuming process when compared to generating simulations and would ideally be avoided but is included here to determine the degree to which it is required. Using only simulated data for adequate training, we show that our data generation workflow can be fully automated and produces a considerable amount of high quality data rapidly and with minimal effort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».