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J-GLOBAL ID：202202277080270645   整理番号：22A1210794

高解像度化深層学習を用いたサブピクセルゴーストイメージングによる広域微小欠陥検査(第1報)-微小散乱物体を用いた実験による原理確認-

著者 (4件)： 片岡将磨 (大阪大) ,  水谷康弘 (大阪大) ,  上野原努 (大阪大) ,  高谷裕浩 (大阪大)
資料名： 精密工学会大会学術講演会講演論文集  (精密工学会大会シンポジウム資料集)
巻： 2022  号： 春季(CD-ROM)  ページ： ROMBUNNO.D25  発行年： 2022年03月02日 
JST資料番号： Y0914A  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： 大面積中の微小欠陥検出のために,高感度,高速かつ高解像度なイメージング法が求められている.本研究では,高感度かつ耐ノイズ性に優れたゴーストイメージングに着目し,照明光をあえてぼかすことによるサブピクセル情報の取得と,深層学習を用いた特徴抽出によりサブピクセル化および高速化を行った.本報告では,欠陥検出を模擬した実験を行い,実験環境下でのノイズが及ぼす影響について評価した結果を示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *画像処理 ,  機械学習 ,  画素 ,  *欠陥検査 ,  特徴抽出 ,  *ウエハ【IC】 ,  検出 ,  *散乱体
準シソーラス用語： *ゴーストイメージング ,  サブピクセル ,  シリコンウエハ ,  位置検出 ,  高解像度化 ,  *散乱物体 ,  深層学習

分類 (1件)： 半導体集積回路  (NC03162T)

引用文献 (2件)：

• A. V. Belinskii et al.: Two-photon optics: diffraction, holography, and transformation of two-dimensional signals, JETP, 78, (1994), 259.
• Y. Mizutani et al.: Ghost Imaging with Deep Learning for Position Mapping of Weakly Scattered Light Source, Nanomanuf. Metrol., 4, (2021), 37.

タイトルに関連する用語 (8件)： 高解像度化 ,  深層学習 ,  広域 ,  微小 ,  欠陥検査 ,  散乱物体 ,  実験 ,  原理