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High-speed identification of suspended carbon nanotubes using Raman spectroscopy and deep learning

Microsystems & Nanoengineering 2022年第1期8卷 259-267页

作者： Jian Zhang Mickael L.Perrin Luis Barba Jan Overbeck Seoho Jung Brock Grassy aryan agal Rico Muff Rolf Brönnimann Miroslav Haluska Cosmin Roman Christofer Hierold Martin Jaggi Michel Calame Laboratory for Transport at Nanoscale Interfaces EmpaSwiss Federal Laboratories for Materials Science and TechnologyCH-8600 DübendorfSwitzerland Machine Learning and Optimization Laboratory School of Computer and Communication SciencesEPFLCH-1015 LausanneSwitzerland Department of Physics and Swiss Nanoscience Institute University of BaselCH-4056 BaselSwitzerland Micro-and Nanosystems Department of Mechanical and Process EngineeringETH ZurichCH-8092 ZurichSwitzerland

The identification of nanomaterials with the properties required for energy-efficient electronic systems is usually a tedious human task.A workflow to rapidly localize and characterize nanomaterials at the various stages of their integration into large-scale fabrication processes is essential for quality control and,ultimately,their industrial *** this work,we develop a high-throughput approach to rapidly identify suspended carbon nanotubes(CNTs)by using high-speed Raman imaging and deep learning *** for Raman spectra with extremely low signal-to-noise ratios(SNRs)of 0.9,we achieve a classification accuracy that exceeds 90%,while it reaches 98%for an SNR of *** applying a threshold on the output of the softmax layer of an optimized convolutional neural network(CNN),we further increase the accuracy of the ***,we propose an optimized Raman scanning strategy to minimize the acquisition time while simultaneously identifying the position,amount,and metallicity of CNTs on each *** approach can readily be extended to other types of nanomaterials and has the potential to be integrated into a production line to monitor the quality and properties of nanomaterials during fabrication.

关键词： carbon suspended speed

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