| 研究課題/領域番号 |
23K26551
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| 補助金の研究課題番号 |
23H01858 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分29020:薄膜および表面界面物性関連
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| 研究機関 | 一般財団法人ファインセラミックスセンター |
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研究代表者 |
穴田 智史 一般財団法人ファインセラミックスセンター, その他部局等, 上級研究員 (40772380)
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| 研究分担者 |
野村 優貴 一般財団法人ファインセラミックスセンター, その他部局等, 上級研究員 (60970126)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
14,950千円 (直接経費: 11,500千円、間接経費: 3,450千円)
2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2023年度: 10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円)
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| キーワード | 電子線ホログラフィー / オペランド解析 / 透過電子顕微鏡 / 機械学習 / ノイズ低減 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
オペランド電子線ホログラフィーは，動作時デバイス内の電荷挙動を高空間分解能で観察できる強力な手法である．しかし，時間分解能が低いことが問題となっている．そこで，本研究では，①高速オペランド電子線ホログラフィー技術の開発と②電池・半導体デバイスの電荷挙動解析への応用を目的とする．時間分解能を向上するため，静電偏向サブフレーミングと機械学習に基づく画像処理を融合した解析システムを構築する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，透過電子顕微鏡(TEM)の時間分解能を向上させるため，既存TEMへの静電偏向サブフレーミング装置の導入および機械学習に基づく画像処理の検討を実施した．静電偏向サブフレーミング装置は，静電偏向器を既存TEMの投影レンズと電子検出器(TEM用カメラ)の間に配置し，外部の偏向制御回路から偏向器に電圧を印加することで動作する．この装置では，電子線入射方向に垂直な二方向(x, y方向)に任意に電子線を偏向できる．カメラにより1フレームを撮影する間に，カメラセンサーへの電子照射領域を二次元的に高速移動させることで複数枚のサブフレーム時系列画像を記録することが可能である．この装置の導入により，カメラの性能を超越した撮影速度を実現することができた．また，高速撮影した時系列TEM像に含まれるノイズを機械学習に基づく画像処理により低減する方法を検討した．その中で，スパースコーディングが優れたノイズ低減性能を示すことが明らかとなった．以上のサブフレーミング技術とノイズ低減技術を組み合わせることで，TEMの時間分解能を向上することができた．この成果は，「TEMの時間分解能≒カメラの撮影速度」という従来の常識を覆るものであり，カメラの撮影速度が頭打ちとなっている現状を打破するという重要な成果であると言える．また，既存TEMの機能・性能を活かしたまま時間分解能を向上できる利点もあり，TEM解析が重用されている様々な分野への波及効果が期待できる．
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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
既存TEMへの静電偏向サブフレーミング装置と機械学習に基づく画像処理について，両者の導入と試験評価を順調に進めており，透過電子顕微鏡(TEM)の時間分解能を向上することに成功しているため，自己評価を「（2）おおむね順調に進展している」とした．
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| 今後の研究の推進方策 |
静電偏向サブフレーミング装置と機械学習に基づく画像処理の試験評価を進め，静電偏向に伴う像歪みや画像処理に伴うアーティファクト等の問題を解決していく．また，構築した高速TEM解析システムを実材料に応用する．
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