Presentation Information
[25a-61C-2]Automatic and Fast analysis of Time-Evolving Micrographs using Deep Learning
〇(DC)Takamitsu Ishiyama1,2, Takashi Suemasu1, Kaoru Toko1 (1.Univ. of Tsukuba, 2.JSPS Research Fellow)
Keywords:
image recognition,thin film,machine learning
非晶質膜が結晶成長する過程を理解して制御するには、核発生頻度や結晶化速度、そして活性化エネルギーや頻度因子を知ることが重要となる。これらの値は通常、人の手で「熱処理→観察→計算」を繰り返すことによって導出されてきた。しかし、この方法は膨大な時間と労力を要し、また、測定者ごとの系統誤差が生じやすい。そこで本研究では、Ge 膜の固相成長を例とし、その場観察熱処理装置と機械学習を併用した結晶成長過程の高速かつ客観的な解析手法を提案する。当日は本提案の高度化モデルとなる、結晶ドメインの超解像度画像生成AIについても紹介する。