一种基于多指标综合评分方程的铁电薄膜厚度识别方法

本发明公开一种基于多指标综合评分方程的铁电薄膜厚度识别方法，属于铁电材料表征与机器学习技术领域。该方法包括光学成像设备采集铁电薄膜表面光学图像，并对图像进行数据预处理、数据增强处理和手动标注处理，构建数据集体系；建立包含均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)和平均绝对百分误差(MAPE)的多指标综合评分方程，结合网格搜索对机器学习回归模型的训练参数进行全局优化；使用获得的优化模型，对待预测图像进行厚度值预测。该铁电薄膜厚度识别方法具有简便可靠、非接触、无损伤和低偏差的特点，在铁电材料表征技术领域有着广阔的应用前景。