白色LEDパッケージングの光線追跡シミュレーションの代理モデルの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS8-10

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Development of Surrogate Model of a Ray-tracing Simulation for White LED Packaging

著者名: 中坊 柊喜（近畿大学）,柏尾 知明（近畿大学）,栗巣 心（近畿大学）,伊藤 智海（住友大阪セメント株式会社）,武田 怜（住友大阪セメント株式会社）,久保田 敦子（住友大阪セメント株式会社）

著者名(英語): Syuki Nakabo (University School),Tomoaki Kashiwao (University School),Shin Kurisu (University School),Tomomi Ito (Sumitomo Oosaka Cement),Ryo Takeda (Sumitomo Oosaka Cement),Atsuko Kubota (Sumitomo Oosaka Cement)

キーワード: 機械学習|LED|CNN|ResNet|Randam Forest|Mashine Learning|LED|CNN|ResNet|Randam Forest

要約(日本語): 白色LEDのパッケージング設計の初期段階において，設計パラメータの数の組み合わせが膨大であるため光学シミュレーションに時間がかかる問題がある。先行研究では，この問題を解決するため，CNNを用いて白色LEDの断面画像から全光束を予測し，その予測過程で光学特性に強く影響する構成部材を推定する代理モデルの開発を行った。また，CNNの予測値に対して機械学習モデルを用いて青色発光素子の放射束による予測補正を行うことで，全光束の予測性能をさらに高くする方法を提案した。しかし，実サンプルから得られる断面画像や光学特性を学習用データセットとして利用するモデルは，シミュレーションの代理モデルとして利用するためには，実サンプル準備のためのコストが非常に大きい。そこで本研究では，白色LEDパッケージングの断面画像をCADモデルで再現し，CNNの学習用データセットとして用いることで，実サンプルを必要としない代理モデルの開発を行った。