深層学習を用いたレーザー誘起ナノ周期構造の推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: OQD24005

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 光・量子デバイス研究会

発行日: 2024/03/25

タイトル(英語): Prediction of femtosecond laser induced nano-periodic structure using deep learning

著者名: 増田 諒太( 宇都宮大学),早崎 芳夫( 宇都宮大学),長谷川 智士( 宇都宮大学)

著者名(英語): Ryouta Masuda(Utsunomiya University),Yoshio Hayasaki(Utsunomiya University),Satoshi Hasegawa(Utsunomiya University)

キーワード: ナノ周期構造|深層学習|レーザー加工|mano-periodic structures |deep learning|laser processing

要約(日本語): フェムト秒レーザーパルスによって生成されるナノ周期構造のin situ予測を、深層生成モデルを用いて実証し、構造作製におけるレーザーパラメータを迅速に最適化した。深層生成モデルは、レーザー加工で使用されるレーザー照射パラメータに基づいて、ナノ周期構造の詳細な画像を生成した。実験では、深層生成モデルによって生成された画像と、実験的に得られたナノ周期構造のSEM画像を比較することで、提案手法の有効性を検証した。

要約(英語): In situ prediction of nano-periodic structures generated by femtosecond laser pulses was demonstrated using deep generative model to rapidly optimize the laser parameters in the fabrication of the nanostructure.

本誌: 2024年3月28日光・量子デバイス研究会

本誌掲載ページ: 17-20 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 778 Kバイト