[21a-B01-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [21a-B01-7] 機械学習を用いた多結晶シリコン基板の結晶粒検出と結晶方位推定

〇加藤 光¹、上別府 颯一郎²、小島 拓人¹、沓掛 健太朗³、松本 哲也¹、工藤 博章¹、竹内 義則⁴、宇佐美 徳隆² (1.名大院情報、2.名大院工、3.理研AIP、4.大同大情報)

キーワード：太陽光発電、ニューラルネットワーク、多結晶シリコン

太陽電池用の重要な基板材料である多結晶シリコンにおいて，個々の結晶粒の結晶方位は，材料を特徴づける重要な指標である．本研究では，光学的測定とデータ科学的手法の組み合わせによる太陽電池用多結晶シリコン基板の方位解析を提案する．光を当てる方向を変えて複数枚撮影したシリコン基板画像を用い，無限混合ガウスモデルによるクラスタリングでウエハー中の結晶粒の検出を行い，リカレントニューラルネットワークを用いて結晶粒の結晶方位の推定を行った．