Electron backscatter diffraction (EBSD) is a well-established method of characterisation for crystalline materials. Using this technique, we can rapidly acquire and index diffraction patterns to provide phase and orientation information about the crystals on the material surface. The conventional analysis method uses signal processing based on a Hough/Radon transform to index each diffraction pattern. This method is limited to the analysis of simple geometric features and ignores subtle characteristics of diffraction patterns, such as variations in relative band intensities. A second method, developed to address the shortcomings of the Hough/Radon transform, is based on template matching of a test experimental pattern with a large library of potential patterns. In the present work, the template matching approach has been refined with a new cross correlation function that allows for a smaller library and enables a dramatic speed up in pattern indexing. Refinement of the indexed orientation is performed with a follow-up step to allow for small alterations to the best match from the library search. The refined template matching approach is shown to be comparable in accuracy, precision and sensitivity to the Hough based method, even exceeding it in some cases, via the use of simulations and experimental data collected from a silicon single crystal and a deformed α-iron sample. The speed up and pattern refinement approaches should increase the widespread utility of pattern matching approaches.

中文翻译：

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使用精制模板匹配方法索引电子背散射衍射图案

电子背散射衍射 (EBSD) 是一种行之有效的表征晶体材料的方法。使用这种技术，我们可以快速获取和索引衍射图案，以提供有关材料表面晶体的相位和取向信息。传统的分析方法使用基于 Hough/Radon 变换的信号处理来索引每个衍射图案。这种方法仅限于分析简单的几何特征，而忽略了衍射图案的细微特征，例如相对带强度的变化。为解决 Hough/Radon 变换的缺点而开发的第二种方法是基于测试实验模式与大型潜在模式库的模板匹配。在目前的工作中，模板匹配方法已经通过新的互相关函数进行了改进，该函数允许使用较小的库并显着加快模式索引。索引方向的细化​​是通过后续步骤执行的，以允许对库搜索中的最佳匹配进行小的更改。通过使用从硅单晶和变形的 α-铁样品收集的模拟和实验数据，精制模板匹配方法在准确性、精度和灵敏度方面与基于霍夫的方法相当，在某些情况下甚至超过它. 加速和模式细化方法应该会增加模式匹配方法的广泛应用。索引方向的细化​​是通过后续步骤执行的，以允许对库搜索中的最佳匹配进行小的更改。通过使用从硅单晶和变形的 α-铁样品收集的模拟和实验数据，精制模板匹配方法在准确性、精度和灵敏度方面与基于霍夫的方法相当，在某些情况下甚至超过它. 加速和模式细化方法应该会增加模式匹配方法的广泛应用。索引方向的细化​​是通过后续步骤执行的，以允许对库搜索中的最佳匹配进行小的更改。通过使用从硅单晶和变形的 α-铁样品收集的模拟和实验数据，精制模板匹配方法在准确性、精度和灵敏度方面与基于霍夫的方法相当，在某些情况下甚至超过它. 加速和模式细化方法应该会增加模式匹配方法的广泛应用。通过使用从硅单晶和变形的α-铁样品收集的模拟和实验数据。加速和模式细化方法应该会增加模式匹配方法的广泛应用。通过使用从硅单晶和变形的α-铁样品收集的模拟和实验数据。加速和模式细化方法应该会增加模式匹配方法的广泛应用。