機械学習を駆使した大気圧プラズマジェット微細加工システム

• Project/Area Number: 25K07513
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
• Research Institution: Shizuoka University
• Principal Investigator: 中澤 謙太 静岡大学, 工学部, 准教授 (50824520)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 關根 惟敏 静岡大学, 工学部, 准教授 (00765993)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: 微細加工 / 大気圧プラズマ / 機械学習

Outline of Research at the Start

標準的な半導体プロセスでは製作困難である自由曲面形状を創成可能な微細加工法の確立は，マイクロマシンや微小光学デバイスにおいて重要な課題である．本研究では，機械学習を用いて加工レートと3次元加工形状を推定し，加工条件を制御・補正することで，大気圧プラズマジェット微細加工の加工誤差を低減することを目的とする．さらに，推定した加工誤差を低減するために最適化手法を用いて，数値制御プログラムを補正する手法を開発する．