Shoma Kataoka 研究室

主宰者：Shoma Kataoka
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、微小な欠陥を高速かつ高感度で検出する画像化技術の開発に取り組んでいます。特に、単一の光検出器と照明パターンの相関を利用した「ゴーストイメージング」という手法に着目し、半導体製造や工業検査において必要とされる大面積での微小欠陥検出を実現することを目指しています。従来のゴーストイメージングは測定に時間がかかるという課題がありました。 これを解決するため、研究室では深層学習（機械学習）を組み合わせた高速化手法を開発しています。照明パターンの設計方法の工夫や、ニューラルネットワークの構造最適化、さらには測定結果の信頼性を評価する不確実性解析など、複数のアプローチを並行して追求しています。これらにより、測定回数を削減しながら高精度な画像再構成を実現しています。 最近の成果では、深層学習を用いて回折限界以下の微小構造の撮像や、8K解像度での欠陥検出に成功しています。また、弱い光子の検出や、ノイズが多い環境での測定など、実用的な課題への対応も進められており、産業応用に向けた実験検証が行われています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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