文献

J-GLOBAL ID：202002228066843770   整理番号：20A1071170

機械学習による多結晶シリコン基板の結晶方位推定

Crystallographic orientation prediction of multicrystalline silicon substrate using machine learning

著者 (8件)： 加藤光 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  上別府颯一郎 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  小島拓人 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  沓掛健太朗 (理研 革新知能総合研究セ) ,  松本哲也 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  工藤博章 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  竹内義則 (大同大 情報) ,  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： 119  号： 454(IMQ2019 13-68)  ページ： 81-84  発行年： 2020年02月27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： 多結晶シリコン型太陽電池は単結晶シリコン型太陽電池と比較して安価であるが,結晶欠陥の影響で変換効率が低いという欠点がある.結晶欠陥の分析には結晶方位測定が重要であるが,一般的に用いられる結晶方位測定手法はシリコン基板全体の方位測定に時間とコストがかかるという問題がある.本研究では,結晶粒の光反射特性から基板全体の結晶方位を高速に推定する手法の開発を行った.工業用輝度計とコリメートライトを用いたシリコン基板の光反射特性を計測する装置を試作した.装置によって得られる輝度特徴から結晶方位を推定する回帰学習をLSTMニューラルネットワークを用いて行った.4795個の結晶粒の方位データを教師として5分割交差検証を行ったところ,推定誤差の中央値が6.23°という結果を得た.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *ポリシリコン ,  *結晶方位 ,  *推定 ,  光反射 ,  ニューラルネットワーク ,  交差検証法 ,  誤差 ,  LSTMネットワーク ,  推定誤差 ,  数学 ,  誤差論
準シソーラス用語： *多結晶シリコン ,  *方位推定

分類 (3件)： 固体デバイス材料  (NC03020K) ,  構造決定法・回折結晶学一般  (BK01010X) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (3件)：

• Kohyama. M.; Yamamoto. R; Doyama, M, ′′Reconstruct ed Structures of Symmetrical <011> Tilt Grain Boundaries in Silicon′′ , Phys. Status Solidi B, 138: pp.387-397 (1986)
• 玉木徹, 天野敏之, 金田和文, 球関数による姿勢表現と姿勢推定, MIRU 2008 画像の認識・理解シンポジウム論文集, pp.1134-1141
• Huynh D.Q., Metrics for 3D Rotations: Comparison and Analysis, Journal of Mathematical Imaging and Vision, 35, 2, pp.155-164 (2009)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  多結晶 ,  シリコン基板 ,  結晶方位 ,  推定