講演情報
[9p-N101-15]X線トポグラフィ像と深層学習を用いたGaN基板中貫通転位の自動分類
〇生川 龍也1、大西 一生1、姚 永昭1 (1.三重大工)
キーワード：
窒化ガリウム、Ｘ線トポグラフィ、機械学習
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。