МЕТОД БЫСТРОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ОРИЕНТАЦИИ МУЛЬТИКРИСТАЛЛИЧЕСКОГО КРЕМНИЯ
С.М. Пещерова1, Е.А. Осипова2, А.Г. Чуешова1, С.С. Колесников2, М.Ю. Рыбьяков1, А.А. Кузнецов2, В.Л. Аршинский2
1Институт геохимии им. А. П. Виноградова СО РАН, Иркутск, Россия
spescherova@mail.ru
2Иркутский национальный исследовательский технический университет, Иркутск, Россия
osipovaelizaveta@yandex.ru
Ключевые слова: мультикристаллический кремний, параметры ориентации зёрен, нейронные сети, машинное обучение, алгоритм SiView, дифракция обратнорассеянных электронов
Страницы: 54-63
Аннотация
В данной работе продемонстрировано, что цифровые технологии могут быть успешно применены для анализа изображений и прогнозирования свойств функциональных материалов на примере нового метода быстрой идентификации параметров кристаллографической ориентации мультикристаллического кремния. Предлагаемый метод основывается на технологиях машинного обучения. Анализ текстурированных пластин мультикристаллического кремния осуществляется с помощью оригинального алгоритма кластеризации монокристаллических зёрен, а идентификация параметров кристаллографической ориентации производится посредством модели нейронной сети. Принцип идентификации базируется на корреляции контраста отображения макроструктуры, связанного с отражательными особенностями зёрен и параметрами их ориентации. Архитектура нейронной сети - многослойный персептрон - выбрана с учётом ограничений по количеству входных данных. Однако в совокупности с алгоритмом оптимальное количество обучающих данных удовлетворяет требованиям процесса обучения нейронной сети и обеспечивает высокую эффективность идентификации параметров ориентации на сканированных изображениях текстурированных пластин мультикристаллического кремния.
DOI: 10.15372/AUT20220607 |
