[18a-A401-1~9] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [18a-A401-1] 機械学習を活用した輝度ヒストグラム解析によるRHEED強度振動評価

〇(M2)吉成 朝子^1,2、小塚 裕介²、安藤 康伸³、松村 太郎次郎³、小嗣 真人¹、永村 直佳^1,2,4 (1.理科大先進工、2.物材研、3.産総研、4.JSTさきがけ)

キーワード：反射高速電子回折、RHEED強度振動、機械学習

RHEED(反射高速電子回折)は，薄膜作製時の表面状態評価，特に強度振動を用いての膜厚推定に広く用いられるが，回折パターン一部の情報の利用に留まっている。そこで本研究では，NbドープSTO薄膜の成長過程を捉えたRHEED画像の輝度ヒストグラムに，最尤推定法の一種であるEMアルゴリズムを活用した高速ピークフィッティングを適用し，パターン全体の情報を活用し，属人的でない強度振動評価手法の提案を試みた。