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J-GLOBAL ID：201902253450207508   整理番号：19A2620077

機械学習を用いた多結晶シリコン基板の結晶粒検出と結晶方位推定

著者 (8件)： 加藤光 (名大 院) ,  上別府颯一郎 (名大 院) ,  小島拓人 (名大 院) ,  沓掛健太朗 (理研 AIP) ,  松本哲也 (名大 院) ,  工藤博章 (名大 院) ,  竹内義則 (Daido Univ.) ,  宇佐美徳隆 (名大 院)
資料名： 応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Autumn Meeting (CD-ROM))
巻： 80th  ページ： ROMBUNNO.21a-B01-7  発行年： 2019年09月04日 
JST資料番号： Y0055B  ISSN： 2758-4704  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 太陽電池用の重要な基板材料である多結晶シリコンにおいて,個々の結晶粒の結晶方位は,材料を特徴づける重要な指標である.一般に,結晶方位はX線や電子線の回折により高精度で分析できる.しかし,これらの測定では,1枚の6インチウェハの特性を計測する...【本文一部表示】

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ポリシリコン ,  ウエハ【IC】 ,  *結晶粒 ,  *結晶方位 ,  ニューラルネットワーク ,  シリコンウエハ
準シソーラス用語： *多結晶シリコン ,  シリコン基板

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  無機化合物の結晶構造一般  (BK07001T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  多結晶 ,  シリコン基板 ,  結晶粒 ,  結晶方位 ,  推定