論文の概要: AI-Guided Defect Detection Techniques to Model Single Crystal Diamond Growth
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07306v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 18:58:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 15:48:02.402652
- Title: AI-Guided Defect Detection Techniques to Model Single Crystal Diamond Growth
- Title（参考訳）: 単結晶ダイヤモンド成長モデルのためのAI誘導欠陥検出技術
- Authors: Rohan Reddy Mekala, Elias Garratt, Matthias Muehle, Arjun Srinivasan, Adam Porter, Mikael Lindvall,
- Abstract要約: 化学気相沈着によるダイヤモンドの成長は 著しい進歩を遂げました
しかし、高品質で大面積の材料生産を達成する上での課題は続いている。
In-situ光画像を用いた欠陥分割パイプラインの研究について詳述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.708823384783919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: From a process development perspective, diamond growth via chemical vapor deposition has made significant strides. However, challenges persist in achieving high quality and large-area material production. These difficulties include controlling conditions to maintain uniform growth rates for the entire growth surface. As growth progresses, various factors or defect states emerge, altering the uniform conditions. These changes affect the growth rate and result in the formation of crystalline defects at the microscale. However, there is a distinct lack of methods to identify these defect states and their geometry using images taken during the growth process. This paper details seminal work on defect segmentation pipeline using in-situ optical images to identify features that indicate defective states that are visible at the macroscale. Using a semantic segmentation approach as applied in our previous work, these defect states and corresponding derivative features are isolated and classified by their pixel masks. Using an annotation focused human-in-the-loop software architecture to produce training datasets, with modules for selective data labeling using active learning, data augmentations, and model-assisted labeling, our approach achieves effective annotation accuracy and drastically reduces the time and cost of labeling by orders of magnitude. On the model development front, we found that deep learning-based algorithms are the most efficient. They can accurately learn complex representations from feature-rich datasets. Our best-performing model, based on the YOLOV3 and DeeplabV3plus architectures, achieved excellent accuracy for specific features of interest. Specifically, it reached 93.35% accuracy for center defects, 92.83% for polycrystalline defects, and 91.98% for edge defects.
- Abstract（参考訳）: プロセス開発の観点からは、化学気相蒸着によるダイヤモンドの成長が著しく進展した。
しかし、高品質で大面積の材料生産を達成する上での課題は続いている。
これらの困難には、成長面全体の均一な成長率を維持するための制御条件が含まれる。
成長が進むにつれて、様々な要因や欠陥状態が出現し、均一な状態が変化する。
これらの変化は成長速度に影響を与え、その結果ミクロスケールで結晶欠陥が形成される。
しかし、成長過程で撮影された画像を用いて、これらの欠陥状態とそれらの幾何を特定する方法が明らかに欠如している。
本論文は, マクロスケールで見られる欠陥状態を示す特徴を特定するために, その場光学画像を用いた欠陥分割パイプラインに関する基礎研究を詳述する。
本研究で適用した意味的セグメンテーション手法を用いて,これらの欠陥状態とそれに対応する微分特徴を,画素マスクによって分離・分類する。
アノテーションに着目したヒューマン・イン・ザ・ループ・ソフトウェアアーキテクチャを用いてトレーニングデータセットを作成し、アクティブラーニング、データ拡張、モデル支援ラベルを用いた選択的データラベリングのためのモジュールを用いて、効果的なアノテーション精度を実現し、桁違いのラベリングの時間とコストを大幅に削減する。
モデル開発の面では、ディープラーニングベースのアルゴリズムが最も効率的であることが分かりました。
機能豊富なデータセットから複雑な表現を正確に学習することができる。
YOLOV3とDeeplabV3の余剰アーキテクチャをベースとした我々の最高の性能モデルは、興味のある特定の特徴に対して優れた精度を実現した。
具体的には、中心欠陥は93.35%、多結晶欠陥は92.83%、縁欠陥は91.98%に達した。
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