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

摘要

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.