| 研究課題/領域番号 |
16H03856
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
結晶工学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 (2018)
名古屋大学 (2017)
東北大学 (2016) |
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研究代表者 |
沓掛 健太朗 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (00463795)
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| 研究分担者 |
原 康祐 山梨大学, 大学院総合研究部, 特任助教 (40714134)
太子 敏則 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (90397307)
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| 研究協力者 |
谷川 智之
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2018年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2017年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2016年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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| キーワード | 発光イメージ / 結晶工学 / 半導体結晶 / 結晶欠陥 / 機械学習 / 結晶評価 / 欠陥物性 / 定量化 / データ科学 / 格子欠陥 / 半導体物性 / 発光イメージング / イメージング / フォトルミネッセンス / Si / BaSi2 / SiC / キャリア再結合 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では半導体結晶の発光イメージから結晶内部に含まれる欠陥の物性を定量する手法の開発に取り組みました。本研究で得られたBaSi2やSiCの高品質結晶を測定試料に用いて検討を進め、半導体や結晶欠陥の物理に基づきながらキャリアシミュレーションや画像処理、機械学習などの計算手法を活用することで、従来法に比べて、より高精度、高感度、高速・高効率な定量法を得ることができました。得られた定量法や測定のための基礎技術・基礎知見は、積極的に実用を進めていく予定です。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究のポイントは画像として得られる発光イメージから、欠陥物性の情報をいかに抽出するかです。本研究では、半導体や欠陥の物理に基づくシミュレーション、欠陥のもつ画像特徴を検出する画像処理、大量データから有用な法則を導く機械学習を活用することで、欠陥に関する情報を高速・正確に抽出する方法を開発しました。この方法は、半導体結晶の発光イメージに限らず、多くの計測画像に適用できる技術要素を持つため、今後さまざまな応用展開を進める予定です。
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