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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-05-27 09:00 ディープラーニングによるダブルパルステスト評価画像解析を用いたパワーデバイスの特性評価方法の基礎検討 ○松本光介・石塚洋一（長崎大）・重井徳貴（鹿児島大）・古賀誉大（アンシス）  EE2021-1 |
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| 抄録 | （和） | パワーエレクトロニクス分野における開発テーマの多様化とともに，製造過程における手戻りが問題となっている．製品の開発競争力が増す中，いかに手戻りを削減し，開発リードタイムの短期化，手戻りコストの減少を行えるかが重要となってくる．本稿では，現状最も高い測定一貫性を示すダブルパルステストと，画像解析において人間を上回る能力を有するディープラーニングの統合システムによるフロントローディング設計を支援するパワーデバイスデバイスモデリング手法を提案する。手戻り削減への貢献を目指し，IGBT を例に特徴量抽出による分類検証を行い，3 種類の異なる型番のIGBT に対して分類精度100%を示した． |
| （英） | With the diversification of development themes in the power electronics field, rework in the manufacturing process has become a problem. As the competitiveness of product development increases, it is important to reduce rework, shorten development lead time, and decrease rework costs. In this paper, we propose a power device modeling method that supports front-loading design using an integrated system of double-pulse testing, which currently has the highest measurement consistency, and deep learning, which is capable of outperforming humans in image analysis. In order to contribute to the reduction of rework, classification verification by feature extraction is performed using IGBTs as an example, and classification accuracy of 100% is demonstrated for three different model numbers of IGBTs. | |
| キーワード | （和） | ディープラーニング / CNN / ダブルパルステスト / IGBT / ビヘイビアモデリング / / / |
| （英） | Deep Learning / CNN / Double-Pulse Testing / IGBT / Behavioral Modeling / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 40, EE2021-1, pp. 1-6, 2021年5月. | |
| 資料番号 | EE2021-1 | |
| 発行日 | 2021-05-20 (EE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EE2021-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EE IEE-HCA |
| 開催期間 | 2021-05-27 - 2021-05-27 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | スイッチング電源，家庭向け情報通信機器のエネルギー技術，照明，再生可能エネルギー， 一般 |
| テーマ（英） | Switching power supply, New industrial and home appliance for power, others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EE |
| 会議コード | 2021-05-EE-HCA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ディープラーニングによるダブルパルステスト評価画像解析を用いたパワーデバイスの特性評価方法の基礎検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Power Semiconductor Device Characterization Technique with Deep Learning Image Processing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | ダブルパルステスト / Double-Pulse Testing |
| キーワード(4)（和/英） | IGBT / IGBT |
| キーワード(5)（和/英） | ビヘイビアモデリング / Behavioral Modeling |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 光介 / Kosuke Matsumoto / マツモト コウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石塚 洋一 / Yoichi Isizuka / |
| 第2著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 重井 徳貴 / Noritaka Shigei / |
| 第3著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古賀 誉大 / Takahiro Koga / |
| 第4著者 所属（和/英） | アンシス・ジャパン株式会社 (略称： アンシス) ANSYS Japan (略称： ANSYS) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-05-27 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EE |
| 資料番号 | EE2021-1 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.40 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-05-20 (EE) |
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