| 大会名称 |
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
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2020
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| 発行日 |
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2020-03-03
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| セッション番号 |
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C-1
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| セッション名 |
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電磁界理論
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| 講演日 |
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2020/3/18
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| 講演場所(会議室等) |
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工学部 講義棟１F 112講義室
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| 講演番号 |
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C-1-16
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| タイトル |
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ニューラルネットワークとホログラムを用いた微小欠陥の凹凸識別システム
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| 著者名 |
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◎有馬秀三朗, 杉坂純一郎, 田口健治,
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| キーワード |
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電磁界シミュレーション, ホログラム, ニューラルネットワーク, 境界要素法
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| 抄録 |
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微細加工技術の進歩に伴い，製造プロセスにおいて異物の付着 (凸型欠陥) や傷 (凹型欠陥) のように，欠陥の種類や原因を正しく把握することが重要である．近年では人工知能を用いた自動認識技術が飛躍的に進歩しているが，従来の光学顕微鏡では，人工知能を用いても正確な認識が困難である．我々は，人工知能とホログラムによる，光学系と計算機処理の双方を用いた正確な凹凸識別を目指している．本研究では，電磁界シミュレーションとニューラルネットワークを用いて凹凸識別のシミュレーションを行った．ホログラムの有無に対して識別率の比較を行い，ホログラムを用いた人工知能の優位性が示された．
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