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| ■論文No. |
OQD24005 |
| ■ページ数 |
4ページ |
■発行日
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2024/03/25 |
| ■タイトル |
深層学習を用いたレーザー誘起ナノ周期構造の推定 |
| ■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) |
| ■価格 |
会員 ¥440 一般 ¥660 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■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 |
| ■本誌 |
2024年3月28日光・量子デバイス研究会
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| ■本誌掲載ページ |
17-20ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■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. |
| ■版 型 |
A4 |
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