反射高速電子回折（RHEED）パターン画像の機械学習自動解析手法の提案

摘要

真空下で二次元材料を作製しながら，表面の構造判定や薄膜成長の評価を行う強力な手法として，その場観察が可能な反射高速電子回折（reflection high-energy electron diffraction, RHEED）が広く用いられている。RHEEDパターンには，原子レベルでの表面構造，膜形態，膜厚といった豊富な情報が含まれている一方，多重散乱ゆえの複雑さから回折スポットの定量的な解釈は難しい。そのため，実験行の知識と経験に基づいてパターンの一部分を使用し，強度振動による膜厚推定を行うなど限られた情報の活用こ留まっている。