머신러닝 기반 멀티프로브 오차분리법을 이용한 정밀 선형 표면형상 측정연구

Abstract

본 연구는 기존 멀티프로브 오차분리방법들에서 제안되지 않은 선형 기계학습 기반 멀티프로브 오차분리법을 제안한다. 선형 표면 형상 측정 장치에서 측정 정밀도는 변위 센서 또는 측정 대상물을 구동 시키는 구동부의 진직구동오차로 인한 오차가 측정 오차에 유입된다. 이러한 문제를 피하기 위해 형상성분과 구동부에서 발생하는 다자유도 오차운동을 분리하는 다양한 멀티프로브 방법들이 연구되어왔다. 기존 사용되어온 오차분리법인 순차계산법, 적분법, 푸리에 기반 멀티프로브법은 샘플링, 고주파 성분 측정의 제한과 설계조건이 제한되는 문제점이 있었다. 이에 따라, 고주파 성분 측정이 가능하고 및 설계조건의 제약을 받지 않는 선형 기계학습 기반 멀티프로브 오차분리법을 제안하며 시뮬레이션을 통해 위 방법이 적용가능함을 확인한다.