高解像度化深層学習を用いたサブピクセルゴーストイメージングによる広域微小欠陥検査（第2報）

近接2欠陥の識別

抄録

検査面積に対して微小な欠陥を検出するために，高感度，高速かつ高解像度なイメージング法が求められている．本研究では，高感度に測定できるゴーストイメージングに着目し，照明光をあえてぼかすことによりサブピクセル情報を付与することで，高解像度化深層学習を用いた特徴抽出を行い高速化および高解像度化した．本報告では，同一画素内に近接して存在する2つの欠陥の位置を個別に検出できることを示す．