文献

J-GLOBAL ID：202502217876019729   整理番号：25A3042978

深層学習を活用した半導体加工形状の自動評価パイプライン

Deep Learning-Based Automated Evaluation Pipeline for Semiconductor Etched Geometry

著者 (5件)： 野島聖耀 (奈良先端科学技術大学院大) ,  岩満一功 (奈良先端科学技術大学院大) ,  赤瀬善太郎 (奈良先端科学技術大学院大) ,  菊池昭彦 (上智大) ,  冨谷茂隆 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 応用物理学会学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM))
巻： 86th  ページ： ROMBUNNO.7p-S202-7  発行年： 2025年 
JST資料番号： Y0054C  ISSN： 2436-7613  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)

シソーラス用語： *深層学習 ,  *半導体素子 ,  *形態 ,  *評価 ,  パイプライン ,  画像分析 ,  *窒化ガリウム ,  微細加工
準シソーラス用語： *自動評価 ,  画像解析 ,  *トレンチ加工形状

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  活用 ,  加工形状 ,  自動評価 ,  パイプライン