I dette projekt, bliver det undersøgt hvorvidt det er muligt at forbedre afbildningstiden i forbindelse med Atomar kraft mikroskopi. Dette er forsøgt gjort med en kombination af nye billedrekonstruktions metoder som Deep-Image-Prior og som en adaptiv sample metode.

Atomar kraft mikroskopi er en metode til at lave meget nøjagtige højdekort af små ting. Det er muligt at forstørre meget mere end i et almindeligt lys mikroskop. Dette er gjort ved at føre en meget skarp og lille probe over overfladen med høj nøjagtighed. Det tager dog lang tid da proben fysisk skal røre alle stederne på objektet man gerne vil afbillede.

Deep-image-prior er ny forskning der beskriver hvordan det ikke er krævet at træne et neuralt netværk for at det kan være af nytte i en billedgenskabelses kontekst. Det vises at gode resultater kan opnås ved at bruge netværks strukturen som regulerings funktion. Dette kan blandt andet bruges til at fjerne støj fra billeder eller til at fylde information ind i områder hvor det mangler eller er korrupt. Dette minder meget om problemet som arbejdes med her, hvor man kun kigger på en del af billedet og forsøger at gætte sig frem til resten. Dette forsøges derfor brugt til at genskabe et under samplet billede hvor kun 5-20% af billedet er tilgængeligt. Dette viste sig dog ikke særligt brugbart da rekonstruktions tiden er urimeligt lang så der ikke rigtigt spares noget tid i forhold til bare at scanne alle punkterne på hele ens objekt.

Der fremstilles også en algoritme der scanner billedet i to omgange. En gang med meget lav opløsning for at få en idé om hvor i billedet der kan være interessante områder. Derefter scannes billedet en ekstra gang med højere opløsning i disse områder. Dette resulterer i en rekonstruktion som over hele billedet er værre end hvis man bare havde lavet en raster scanning med samme længde men et bedre resultat hvis der kun kigges på de relevante dele af billedet. Hvis man ønsker en bestemt opløsning på ens afbildning kan man med denne metode være sikker på at det vigtige får den opløsning mens man ikke spilder tid på at afbillede baggrunden.

Der er andre lignende metoder som f.eks. afbilleder et objekt ved at følge kanten rundt på det objektet. Dette kræver dog at man aktivt styrer proben i dens kontrol løkke. Dette kræver en ændring af ens AKM mikroskop. Derfor har metoden fra denne rapport stadig relevans da det kun kræver at man kan programmere en sti som proben skal følge.