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J-GLOBAL ID：202202264834555763   整理番号：22A0794541

近赤外トモグラフィーを用いたCzochralski-シリコンの結晶構造品質の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of crystalline structure quality of Czochralski-silicon using near-infrared tomography

著者 (2件)： Jensen Mathias N. (Department of Physics and Technology, UiT The Arctic University of Norway, Hansine Hansens veg 18, Tromso 9019, Norway) ,  Helleso Olav Gaute (Department of Physics and Technology, UiT The Arctic University of Norway, Hansine Hansens veg 18, Tromso 9019, Norway)
資料名： Journal of Crystal Growth  (Journal of Crystal Growth)
巻： 583  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0942A  ISSN： 0022-0248  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,3つのシリコン試料を1.6μmレーザを用いたトモグラフィースキャンに供した。試料は,Czhochralski過程中の異常により早めに終了した。それらを,その場結晶の類似体として採用し,そこでは,1つのサンプルが,その最低45mmで異常構造を持った。トモグラフィー走査の結果は,既知の貧弱な単結晶構造の材料間の透過プロファイルにおける明確な差異を示し,良好な構造を仮定した。3つの異なる解析ツールを構築し,トモグラフィー走査の結果から構造の品質を定量化するために適用した。最初の2つの解析ツールを,高品質構造の表示透過プロファイルに似たパターンから構築した相関フィルタとして適用し,1パターンは理想的な方形波であり,他は測定から実験的に決定した。両相関フィルタは,低対高品質材料の明確な分化をもたらした。最終解析ツールは,遺伝的アルゴリズムを用いて予め決められたアーキテクチャ構成から進化した深い畳み込みニューラルネットワーク(深いCNN)である。訓練されたCNNは,76のプロファイルの試験セットで98.7%の精度で,使用不能な材料から使用可能な高品質材料を区別し,相関フィルタと以前の観察と良好に一致する材料に品質因子を成功裏に割り当てることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *結晶構造 ,  単結晶 ,  *品質 ,  *ケイ素 ,  矩形波 ,  *近赤外線 ,  *トモグラフィー ,  類似物質 ,  計算機アーキテクチャ ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 品質因子 ,  相関フィルタ ,  解析ツール ,  高品質 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： A_2.Czochralski法 ,  A1.トモグラフィー ,  A1.結晶構造 ,  A1.欠陥

分類 (1件)： 半導体薄膜  (BK14040E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 近赤外 ,  トモグラフィー ,  シリコン ,  結晶構造 ,  評価