本研究提出了一种名为ATOMIC的全自主实验框架，旨在解决二维材料表征中对专家知识和大量训练数据的依赖。该框架利用基础模型实现零-shot特性，能够在复杂条件下准确识别材料特征，单层分割准确率达到99.7%，将显著改变纳米材料研究方式。

本研究探讨了AI基础目标检测在复杂背景下的准确性，特别是在工业4.0环境中。通过训练92个YOLOv8模型，分析了材料和表面特征对检测结果的影响。