真直度測定におけるディープラーニングを用いた補償方法の開発

コントラスト学習を用いたワーキングディスタンス変化への対応

抄録

レーザーを用いて真直度を測定する真直度測定機は、空気屈折率の時間的・空間的な変動（空気揺らぎ）による波面収差の影響を受け、不確かさが増大する。そこで、深層学習を用いて空気揺らぎによる影響を推定し、測定値から差し引くことで、数値的に補償する方法を検討している。本研究では、レーザーの伝播距離であるワーキングディスタンスが変化した場合でも、先行研究と同様に深層学習での補償を可能とする方法を検討した。