| 研究課題/領域番号 |
22K03855
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18020:加工学および生産工学関連
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| 研究機関 | 宇都宮大学 |
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研究代表者 |
長谷川 智士 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (50600558)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 光コヒーレンストモグラフィ / 深層学習 / フラットトップビーム成形 / 紫外レーザー加工 / 紫外フェムト秒レーザー加工 / レーザー加工時の超音波計測 / レーザー加工時の残留応力計測 / レーザー加工 / 貫通孔加工 / マルチモーダル計測 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，複合ガラス基板に対し高精度かつ高速な孔加工を実現するレーザー照射条件の効率的な探索をマルチモーダル学習で実現するために，以下の研究計画を実施する．研究1年目で，加工速度計測系，音波計測系，応力計測系で構成される複数モダリティをフェムト秒レーザー加工機へ実装する．研究2年目で，計測されたマルチモーダル情報をもとに深層学習モデルを構築し，加工結果（孔径，孔深さ，欠陥有無）の予測を行う．研究3年目で，マルチモーダル学習による複合ガラス基板の貫通孔加工を実施する．提案手法の有効性を検証するために，加工の精度と速度を評価し，単一モーダル学習による加工との比較を行う．
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| 研究実績の概要 |
半導体の微細化による性能限界を突破するために，微細貫通孔を有する積層半導体用複合ガラス基板が用いられている．一方，レーザーを用いた複合ガラスの孔加工は難易度が高く，加工の条件出しに課題があった．本研究の目的は，複合ガラス基板に対し高精度かつ高速な貫通孔加工を実現するレーザー照射条件の効率的な探索手法の開発である．その目的を達成するために，加工プロセス中に計測された複数異種（マルチモーダル）の情報を用いて，機械学習により加工結果を予測する新たな手法の開発を目標としている．当該年度の研究実績の概要は，主に以下の5つである.
①光コヒーレンストモグラフィ（OCT）（光を用いて非接触で構造の深さ情報を得る手法）を用いた孔深さのその場計測を行った．②深層学習を用いたレーザー照射パラーメータに対する加工形状の予測を行った．
③複合ガラス基板への効率的な貫通孔加工を実現するために，焦点深度の拡大されたフラットトップビームを設計した．④紫外フェムト秒レーザーを用いたホログラフィックレーザー加工を行った．⑤研究課題に関連する学会発表が25件（招待講演7件，国際6件，国内14件)，受賞が1件（学外1件）であった.
①と②について，本年度の研究計画である「マルチモーダル学習の実施」に関連し，学習データの取得や学習モデルの最適化に重要となる基盤技術を開発した．③について，レーザー集光位置のアライメントに依存しない，焦点深度（焦点が合う範囲）の拡大されたフラットトップビーム（ビーム強度の断面プロファイルが矩形状）を生成するホログラム（レーザービームの空間的な振幅や位相を変調する光学素子．レーザービームの成形に用いられる）の設計に成功した．この技術は，微細貫通孔の高速で効率的な加工に寄与する．④について，次年度の研究計画である「提案手法の有効性の検証」に関連し，複合ガラスの孔加工の実施に必須となる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当該年度では，「マルチモーダル学習の実施」を研究計画としていた．本年度は，学習データの取得や学習モデルの最適化に重要となる基盤技術を開発できたことから，計画に対して，おおむね順調に進展していると判断した．具体的には，単一モーダルからの予測ではあるが，深層学習（敵対的生成ネットワーク GAN）を用いて，選択したレーザー照射パラーメータ（レーザーエネルギー，レーザー照射パルス数）から加工形状の電子顕微鏡画像や構造の幅を予測できるようになった．また，光コヒーレンストモグラフィ（OCT）をレーザー加工機に実装したことで，加工された構造の孔深さをその場で計測することが可能となり，効率的な学習データの収集に成功した．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，「提案手法の有効性の検証」を研究計画としている．具体的には，マルチモーダル学習による複合ガラス基板の貫通孔加工を実施する．訓練済み学習モデルに，インプロセス計測で取得されたマルチモーダル情報を入力し，加工結果が予測される．目標値と予測値が一致するまで照射条件が探索される．提案手法の有効性を検証するため，加工の精度（目標値との誤差と欠陥有無）と速度（貫通加工に要した時間）を評価し，単一モーダル学習（顕微鏡画像のみ）による加工との比較を行う．加工精度と速度を両立させるレーザー照射条件に効率良く調整できれば，提案手法は有効であると判断できる．その計画をを実施するために，今年度に開発した，フラットトップビーム成形と紫外フェムト秒レーザー加工の技術を用いる．
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