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深層学習×データ解析により、多量のデータを活用して試料特性を評価できます
3種類の乳酸菌を混合させた試料をSEM観察し、得られた画像から深層学習を用いて種類ごとに乳酸菌を抽出しました。さらに、データ解析を行い、乳酸菌の形状をもとに細胞周期上の存在比を求めました。 測定法：SEM、計算科学・AI・データ解析 製品分野：バイオテクノロジ、医薬品、日用品、化粧品、食品 分析目的：形状評価、製品調査 詳しくは資料をダウンロード、またはお問い合わせください。
深層学習×データ解析によりSEM像から活物質の粒径を求めました
深層学習により、画像から目的の対象物を抽出することが可能です。また、得られた対象ごとに領域を解析することで数値として情報を得ることができます。 今回、バッテリー正極材の断面SEM像に対して、深層学習を用いて活物質粒子の抽出、クラックの検出をしました。Slice&Viewデータのような3Dデータに対しても同様に抽出が可能です。3Dデータからクラック有、クラック無粒子を抽出し、それぞれの粒径を算出しました。 測定法：SEM、Slice&View、計算科学・AI・データ解析 製品分野：太陽電池、二次電池、燃料電池 分析目的：構造評価、形状評価、故障解析・不良解析 詳しくは資料をダウンロード、またはお問い合わせください。
SEM-EDXによる形状観察及び簡易定量分析
半導体ウェハ製造プロセスにおけるパーティクルの制御は、ウェハの品質を担保する上で非常に重要です。本事例では、Siウェハ上パーティクルのSEM観察及びEDX分析と簡易定量(※1)によって、パーティクルが何かを推定しました。サブミクロンの高い空間分解能を持ち、数cmの領域を走査できるSEM装置では、形状及び組成情報からウェハ上のパーティクルが何かを速やかに推測でき、発生工程を素早く特定することができます。欠陥検査装置の座標データとリンクした分析も可能です。
