[18p-A24-1~13] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

16:30 〜 16:45奨励賞エントリー

[18p-A24-11] 深層学習による表面SEM像の三次元情報解析

〇(DC)石山 隆光^1,2、野沢 公暉¹、末益 崇¹、都甲 薫¹ (1.筑波大院 数理物質、2.学振特別研究員)

キーワード：

深層学習、画像認識、走査電子顕微鏡

表面加工や積層技術の高度化に伴い、高速かつ汎用的な表面測定技術の開発が求められている。従来の原子間力顕微鏡（AFM）は、走査測定に数分を要する上、急激な凹凸変化に弱い。そこで本研究では、画像認識AIを用いることで、短時間で広域の情報を取得できる走査電子顕微鏡（SEM）像から、試料の表面粗さと最大高さの予測を試みた。