南京信息工程大学郭颖获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于深度学习的全自动扫描隧道显微镜控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116863228B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310838644.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的全自动扫描隧道显微镜控制方法是由郭颖;严舒;朱琳琳;黄骏设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的全自动扫描隧道显微镜控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的全自动扫描隧道显微镜控制方法，主要是将STM与深度学习相结合，由基于标准样品的探针分类模块、基于强化学习的针尖修复模块、自动扫描模块三部分所组成，首先控制探针逼近标准样品，进行扫描成像；其次将扫描后的图像送入探针分类模块，以此输出探针针尖的状态；若状态不好，则送入针尖修复模块，否则进入自动扫描模块，对未知样品进行扫描成像。本发明可以对未知样品实现全自动扫描，提升扫描效率；全自动分区域扫描，实现对未知样品表面扫描的全覆盖；自动判断针尖状态并修复探针，减少重复体力劳动，降低STM对操作人员的技术要求。
本发明授权一种基于深度学习的全自动扫描隧道显微镜控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的全自动扫描隧道显微镜控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 1控制探针逼近标准样品，进行扫描成像； 2将扫描后的图像送入探针分类模块，以此输出探针针尖的状态； 3若探针针尖状态不好，则送入针尖修复模块； 4若探针针尖状态好，则进入自动扫描模块，对未知样品进行扫描成像； 所述步骤3采用强化学习的策略，通过场发射方法对针尖进行修复； 所述场发射方法考虑的因素包括扎入标准样品的深度以及不同电压的脉冲信号； 所述场发射方法包括： 3.1对扎入深度和样品施加的偏压进行测试，得到不同针尖的修复情况; 3.2根据修复情况构建动作列表，CNN根据针尖状态从预定义的动作列表中选择修复动作，在执行完动作后给出反馈并累积； 3.3若探针状态不好，则反馈累积-1的奖励，然后再通过CNN根据状态预测修复动作，进行修复，以此循环，直至探针状态变好； 3.4若探针状态为好，则反馈累积+1的奖励，同时终止修复。
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