[17p-K505-1~13] 23.1 Joint Session N "Informatics"

3:00 PM - 3:15 PM JST(6:00 AM - 6:15 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[17p-K505-8] High-speed automated spectroscopic ellipsometry analyses based on deep learning:Application to transparent conductive films

〇Ren Iwayama¹, Ryosuke Oka¹, Masahiro Hayashi¹, Yuki Yamamoto¹, Takashi Koida², Hilfiker James³, Hiroyuki Fujiwara¹ (1.Gifu Univ., 2.AIST, 3.J.A. Woollam Co., Inc.)

Keywords:

deep learning,measurement informatics,transparent conductive film

分光エリプソメトリーは材料光物性の高精度評価法であるが、未知材料に対する解析は非常に難しく、多くの時間を要する場合が多い。さらに解析には、利用者に知識や経験が必要となるため、現在は広く利用されていない欠点がある。本研究では、これらの欠点を克服するため、深層学習を用いて解析の高速完全自動化を目指した。透明導電膜に適切な誘電関数を用い、特に実際の透明導電膜の光学特性を忠実に再現できる仮想スペクトルデータを学習させることにより、高精度評価を行うことを試みた。