論文の概要: EllipsoNet: Deep-learning-enabled optical ellipsometry for complex thin films

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05630v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 17:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 17:49:40.979909
• Title: EllipsoNet: Deep-learning-enabled optical ellipsometry for complex thin films
• Title（参考訳）: EllipsoNet:複合薄膜の深層学習型光学エリプソメトリー
• Authors: Ziyang Wang, Yuxuan Cosmi Lin, Kunyan Zhang, Wenjing Wu, Shengxi Huang
• Abstract要約: 本稿では,従来の卓上光学顕微鏡とEllipsoNetと呼ばれる深層学習モデルに基づく計算エリプソメトリー手法を提案する。 多層基板に関する事前の知識がなければ、EllipsoNetは、高精度で測定された光学反射スペクトルから、これらの非自明な基板上の薄膜の複雑な屈折率を予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.687090333084554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical spectroscopy is indispensable for research and development in nanoscience and nanotechnology, microelectronics, energy, and advanced manufacturing. Advanced optical spectroscopy tools often require both specifically designed high-end instrumentation and intricate data analysis techniques. Beyond the common analytical tools, deep learning methods are well suited for interpreting high-dimensional and complicated spectroscopy data. They offer great opportunities to extract subtle and deep information about optical properties of materials with simpler optical setups, which would otherwise require sophisticated instrumentation. In this work, we propose a computational ellipsometry approach based on a conventional tabletop optical microscope and a deep learning model called EllipsoNet. Without any prior knowledge about the multilayer substrates, EllipsoNet can predict the complex refractive indices of thin films on top of these nontrivial substrates from experimentally measured optical reflectance spectra with high accuracies. This task was not feasible previously with traditional reflectometry or ellipsometry methods. Fundamental physical principles, such as the Kramers-Kronig relations, are spontaneously learned by the model without any further training. This approach enables in-operando optical characterization of functional materials within complex photonic structures or optoelectronic devices.
• Abstract（参考訳）: 光学分光はナノサイエンスとナノテクノロジー、マイクロエレクトロニクス、エネルギー、そして先進的な製造の研究と開発に不可欠である。 高度な光学分光ツールは、特別に設計されたハイエンドの計測と複雑なデータ分析技術の両方を必要とする。 一般的な分析ツール以外にも、深層学習法は高次元および複雑な分光データの解釈に適している。 それらは、より単純な光学的セットアップで材料の光学的性質に関する微妙で深い情報を抽出する素晴らしい機会を提供する。 本研究では,従来の卓上光学顕微鏡と,EllipsoNetと呼ばれるディープラーニングモデルに基づく計算エリプソメトリー手法を提案する。 多層基板に関する事前の知識がなければ、EllipsoNetは高精度で測定された光学反射スペクトルからこれらの非自明基板上の薄膜の複雑な屈折率を予測することができる。 この仕事は従来の反射法や楕円法では実現できなかった。 クラマーズ・クローニッヒ関係のような基本的な物理原理は、これ以上の訓練なしにモデルによって自然に学習される。 このアプローチにより、複雑なフォトニック構造や光電子デバイス内の機能性材料の動作中の光学的特徴付けが可能になる。

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