[16p-D63-1~17] CS.9 6.5 表面物理・真空、7.5 原子・分子線およびビーム関連新技術のコードシェア

14:30 〜 14:45

[16p-D63-6] 4D-XPSスペクトルビッグデータのNoise2Noiseデノイジングによる多層積層薄膜構造パラメータの高精度抽出

〇豊田 智史¹、吉村 真史²、住田 弘祐³、三根生 晋³、吉越 章隆⁴、鈴木 哲⁵、横山 和司⁵、箕輪 卓哉⁶、小椋 厚志^6,7、町田 雅武¹ (1.シエンタオミクロン、2.SP8サービス、3.マツダ、4.原子力機構、5.兵庫県大、6.明治大、7.MREL)

キーワード：

半導体、X線光電子分光、表面分析

我々は、X線光電子分光 (XPS) を用いて多層積層薄膜界面の化学反応や機能特性を高解像度で可視化する手法を開発している。この手法では、4D-XPSスペクトルビッグデータを自動解析し、4K相当の高解像度動画が生成される。解析の高速化にはGPGPUを利用し、ポアソンノイズの増大による不安定化をNoise2Noise深層学習技術で解決した。本発表では、多層積層薄膜構造の膜厚と元素濃度の高精度抽出に焦点を当てる。