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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Convolutional neural network (CNNs) based image diagnosis for failure analysis of power devices

http://hdl.handle.net/10228/00008477
http://hdl.handle.net/10228/00008477
8f5bdca4-0937-4daa-9894-08a1482d0f70
名前 / ファイル ライセンス アクション
nperc133.pdf nperc133.pdf (1.3 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2021-09-24
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Convolutional neural network (CNNs) based image diagnosis for failure analysis of power devices
言語 en
言語
言語 eng
著者 渡邉, 晃彦

× 渡邉, 晃彦

WEKO 16333
e-Rad_Researcher 80363406
Scopus著者ID 55197191200
九工大研究者情報 89

en Watanabe, Akihiko

ja 渡邉, 晃彦

ja-Kana ワタナベ, アキヒコ


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Hirose, Naoto

× Hirose, Naoto

WEKO 31396

en Hirose, Naoto

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金, 亨燮

× 金, 亨燮

WEKO 402
e-Rad_Researcher 80295005
Scopus著者ID 55739611300
九工大研究者情報 25

en Kim, Hyoungseop
Kamiya, Tohru

ja 金, 亨燮
神谷, 亨

ja-Kana カミヤ, トオル


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大村, 一郎

× 大村, 一郎

WEKO 16176
e-Rad_Researcher 10510670
Scopus著者ID 7003814580
九工大研究者情報 69

en Omura, Ichiro

ja 大村, 一郎

ja-Kana オオムラ, イチロウ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 An image diagnosis by deep learning was applied to failure analysis of power devices. A series of images during a process to failure by power cycling test was used for this method. The images were obtained by a scanning acoustic microscopy of our real-time monitoring system. An image classifier was designed based on a convolutional neural network (CNNs). A developed classifier successfully diagnosed input image into a normal device and an abnormal device. The accuracy of classification was improved by introducing a pre-training and an overlapping pooling into the system. A technique to extract a feature related a failure is essential for the failure analysis based on the real-time monitoring and the deep learning is one likely candidate for it.
言語 en
書誌情報 en : Microelectronics Reliability

巻 100-101, p. 113399-1-113399-5, 発行日 2019-09-23
出版社
出版者 Elsevier
言語 en
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1016/j.microrel.2019.113399
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 548
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1872-941X
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0026-2714
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
連携ID
値 8016
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Ver.1 2023-05-15 13:15:41.728514
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