論文の概要: Determination of the Interface between Amorphous Insulator and Crystalline 4H-SiC in Transmission Electron Microscope Image by using Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09485v1
• Date: Wed, 14 Oct 2020 08:28:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 14:51:11.104218
• Title: Determination of the Interface between Amorphous Insulator and Crystalline 4H-SiC in Transmission Electron Microscope Image by using Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた透過電子顕微鏡像におけるアモルファス絶縁体と4H-SiCの界面の定量
• Authors: Hironori Yoshioka and Tomonori Honda
• Abstract要約: 粗い界面はSiCの低チャネル移動性(導電性)の原因の1つと考えられる。 我々は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の深層学習手法を用いてアモルファスと結晶性4H-SiCの境界線を描く。 インターフェースが手動で境界線を描画するには粗すぎる場合でも,CNNモデルはインターフェースを非常によく認識することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A rough interface seems to be one of the possible reasons for low channel mobility (conductivity) in SiC MOSFETs. To evaluate the mobility by interface roughness, we drew a boundary line between amorphous insulator and crystalline 4H-SiC in a cross-sectional image obtained by a transmission electron microscope (TEM), by using the deep learning approach of convolutional neural network (CNN). We show that the CNN model recognizes the interface very well, even when the interface is too rough to draw the boundary line manually. Power spectral density of interface roughness was calculated.
• Abstract（参考訳）: 粗いインターフェースはsicmosfetの低チャネル移動性(導電性)の原因の1つであると考えられる。 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の深層学習アプローチを用いて,透過型電子顕微鏡(tem)により得られた断面画像中のアモルファス絶縁体と結晶性4h-sicの境界線を描画した。 インターフェースが手動で境界線を描画するには粗すぎる場合でも,CNNモデルはインターフェースを非常によく認識することを示す。 界面粗さのパワースペクトル密度を算出した。

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