[19p-B2-1~14] 3.6 レーザープロセシング

13:15 〜 13:30

[19p-B2-2] 深層学習を用いたナノ周期構造の散乱光画像にもとづく構造推定

〇(M2)増田 諒太¹、早崎 芳夫¹、長谷川 智士¹ (1.宇都宮大学オプティクス教育センター)

キーワード：

ナノ周期構造、深層学習

フェムト秒レーザーパルス照射で形成されるナノ構造の安定形成には、レーザー加工中にナノ構造をIn-situで観測し、条件を調整することが必要。しかし、光学手法では観測できないためSEMを使用するが、真空環境が必要でIn-situ観測は困難。本研究では、In-situ計測の為に、シリコン基板上に形成されたナノ周期構造のSEM画像を、二次元フーリエ変換画像から深層学習モデルで復元可能であること検証した。