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J-GLOBAL ID：201902254972934029   整理番号：19A0891623

畳み込みニューラルネットワークの転移学習による多結晶シリコンPL像中の転位領域の推定

Estimation of dislocation regions in multicrystalline silicon photoluminescence image by transfer learning with convolutional neural network

著者 (4件)： 工藤博章 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  松本哲也 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  沓掛健太朗 (理研 革新知能統合研究セ) ,  宇佐美徳隆 (名古屋大 大学院工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 500(IMQ2018 23-75)  ページ： 257-262  発行年： 2019年03月07日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本報告では,多結晶シリコンウェハのPL像に対して,ウェハ内部の結晶欠陥である転位を含んだ領域を特定する方法について検討を行った.畳み込みニューラルネットワークの転移学習により,転位領域を含む領域であるか否かを識別する手法について検討を行った.0.94以上の高い正解率が得られ,Youden’s indexを指標として,隠れ層が3までの多層パーセプトロンによるもの,Bag of featuresによる手法よりも性能の高い結果が得られた.また,非負値行列因子分解による特徴を用いた検出よりも,学習画像に対してシリコンインゴットの深さの違いが大きくなる画像で,性能の改善を得た.(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  *ポリシリコン ,  *転位【結晶】 ,  光ルミネセンス ,  *光学画像 ,  教師つき学習 ,  多層パーセプトロン ,  特徴抽出 ,  性能評価 ,  比較 ,  *画像分析 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *格子欠陥
準シソーラス用語： 性能比較 ,  転移学習

分類 (2件)： 半導体の格子欠陥  (BK12040Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (12件)：

• TRUPKE Thorsten, MCMILLAN Wayne, 太陽電池の検査を高速化するフォトルミネセンス撮像法, Laser Focus Wold Japan, 34-36, 2011.
• Yusuke Hayama, Tetsuya Matsumoto, Tetsuro Muramatsu, Kentaro Kutsukake, Hiroaki Kudo, and Noritaka Usami, 3D visualization and analysis of dislocation clusters in multicrystalline silicon ingot by approach of data science, Solar Energy Materials and Solar Cells, 189, 239-244, 2019.
• 田島和哉, 沓掛健太朗, 松本哲也, 工藤博章, 宇佐美徳隆, 画像処理を用いた多結晶シリコンのマクロPL画像における転位クラスター検出とキャリア再結合の関係, 第79回応用物理学会秋季学術講演会, 20a-133-2, 2018.
• 工藤博章, 羽山優介, 松本哲也, 沓掛健太朗, 宇佐美徳隆, 多結晶シリコンPL像中の転位領域のスパースコーディングによる推定に関する検討, 電子情報通信学会技術研究報告, 117, 229, IMQ2017-19, 29-34, 2017.
• 工藤博章, 羽山優介, 松本哲也, 沓掛健太朗, 宇佐美徳隆, 多結晶シリコンPL像中の転位領域の非負値行列因子分解による推定, 電子情報通信学会技術研究報告, 117, 356, IMQ2017-22, 13-18, 2017.

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  転移学習 ,  多結晶シリコン ,  PL ,  転位 ,  推定