Un microscopio electrónico de barrido de emisión de campo (FESEM) es un microscopio electrónico de barrido complejo con capacidades de escaneo de imagen de ultra alta resolución, impresión instantánea y almacenamiento de salida. Los FESEM han sido ampliamente utilizados en campos como la ciencia de materiales, biología y ciencias médicas. Sin embargo, debido al equilibrio entre resolución y campo de visión (FOV), al localizar un objetivo utilizando un FESEM, es difícil ver detalles específicos en una imagen con un FOV grande y alta resolución simultáneamente. Este artículo presenta una red neuronal profunda para lograr una súper resolución de una imagen de FESEM. Esta tecnología puede mejorar efectivamente la resolución de la imagen adquirida sin cambiar la estructura física del FESEM, resolviendo así el problema de restricción entre la resolución y el FOV. Los resultados experimentales muestran que la aplicación de una red neuronal profunda solo requiere una imagen adquirida por un FESEM como entrada. Se obtiene una imagen de mayor resolución con un gran FOV y una excelente reducción de ruido en un corto período de tiempo. Para verificar el efecto del modelo numéricamente, evaluamos la calidad de la imagen utilizando el valor de relación señal a ruido pico y el valor de índice de similitud estructural, que pueden alcanzar 26.88 dB y 0.7740, respectivamente. Creemos que esta tecnología mejorará la calidad de las imágenes de FESEM y será significativa en varios campos de aplicación.