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5報）

マルチスケール推定による欠陥位置推定精度の改善

抄録

広域微小欠陥検査のために，高感度，高速かつ高解像度な検査法が求められている．本研究では，高感度だが低速，低解像度なゴーストイメージングに対して，照明のボケ情報と高解像度化深層学習モデルを用いて高速化および高解像度化を行ってきた．本報告では，欠陥が存在する画素の推定と画素内の欠陥位置推定を分割し，マルチスケールでの段階的な欠陥位置推定による推定精度の改善を数値解析および実験の結果から示す．