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J-GLOBAL ID：202002216434106266   整理番号：20A1985966

計算材料設計最前線 2020 機械学習を用いた電子線ホログラムのノイズ低減と電位分布計測の高精度化

Denoising Electron Holograms and Improving Electric Potential Measurement Precision via Machine Learning

著者 (4件)： 穴田智史 (Japan Fine Ceramics Center) ,  野村優貴 (Panasonic Corp.) ,  平山司 (Japan Fine Ceramics Center) ,  山本和生 (Japan Fine Ceramics Center)
資料名： セラミックス  (Bulletin of the Ceramic Society of Japan)
巻： 55  号： 9  ページ： 644-647  発行年： 2020年09月01日 
JST資料番号： S0291A  ISSN： 0009-031X  CODEN： SERAA7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・電子線ホログラムのノイズ低減手法としてスパースコーディングと呼ばれる情報処理について解説し,電子線ホログラムへの適用結果を紹介。
・Pythonの機械学習ライブラリを実装したスパースコーディングを用いた,GaAs p-n接合試料の電子線ホログラムに含まれるノイズ低減画像処理について説明。
・スパースコーディングを用いたノイズ低減処理による電位計測精度の向上を評価するため,電子線ホログラムから電位分布像を再生。
・機械学習に基づくスパースコーディングをTEM法の電子線ホログラフィーに応用することで,ノイズ低減と電位計測精度の格段の向上が可能。

シソーラス用語： *画像処理 ,  *雑音低減 ,  *ホログラフィー ,  電子ビーム ,  ホログラム ,  機械学習 ,  PN接合 ,  電位分布 ,  電気測定 ,  透過型電子顕微鏡 ,  測定精度
準シソーラス用語： *スパースコーディング ,  電位計測 ,  電子線ホログラフィー

分類 (2件)： 粒子光学一般  (BD02010J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (10件)：

• S. Frabboni, G. Matteucci, G. Pozzi and M. Vanzi, Phys. Rev. Lett., 55, 2196 (1985).
• M. R. McCartney, D. J. Smith, R. Hull, J. C. Bean, E. Voelkl and B. Frost, Appl. Phys. Lett., 65, 2603 (1994).
• W. D. Rau, P. Schwander, F. H. Baumann, W. Höppner and A. Ourmazd, Phys. Rev. Lett., 82, 2614 (1999).
• Z. Wang, T. Hirayama, T. Sasaki, H. Saka and N. Kato, Appl. Phys. Lett., 80, 246 (2002).
• F. Lenz, Optik, 79, 13 (1988).

タイトルに関連する用語 (9件)： 計算 ,  材料設計 ,  機械学習 ,  電子線 ,  ホログラム ,  ノイズ低減 ,  電位分布 ,  計測 ,  高精度化