[9p-N101-1~16] 15.4 III-V-group nitride crystals

5:30 PM - 5:45 PM JST(8:30 AM - 8:45 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[9p-N101-15] Automated Classification of Threading Dislocations in GaN Substrates Using X-ray Topography Images and Deep Learning

〇Ryuya Narukawa¹, Kazuki Ohnishi¹, Yongzhao Yao¹ (1.Mie Univ.)

Keywords:

GaN,XRT,Machine Learning

GaNパワーデバイスの性能向上に向けて、ウェハ内に存在する貫通転位を非破壊かつ高精度に評価する技術が不可欠である。本研究では、転位の位置や種類を正確に評価できるX線トポグラフィ（XRT）像に基づき、機械学習を用いた転位の自動分類手法の構築に取り組んだ。本発表では、データリークを排除したデータ分割・拡張手法、画像欠落に対するモデルのロバスト性検証、および未見データに対する汎化性能の向上に向けた検討結果について報告する。