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다중 환경에서의 최적화 기법을 이용한 레이저 시스템의 비선형성 보정
홍민석(Min-suk Hong),이우람(Uram Lee),최인성(Insung Choi),허건행(Gunhang Heo),김종을(Jong-eul Kim),유관호(Kwanho You) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
나노 기술의 급격한 발달에 따라 나노미터 수준의 정밀도를 갖는 초정밀 측정 기술이 여러 분야에서 요구되고 있다. 헤테로다인 레이저 간섭계를 이용하여 초정밀 위치 측정을 하려고 할 때, 광학기기 자체의 불완전함에서 발생하는 비선형성 오차는 주요한 요소로 작용한다. 본 논문에서는 헤테로다인 레이저 간섭계 시스템에서의 비선형성을 보정해주기 위해 적용형 알고리즘을 제안한다. 기준 입력인 정전용량센서와 최소자승법을 이용하여 보정변수를 구한 후, 반복 최소자승법을 이용하여 비선형성에 따른 타원 위상을 비선형성이 보정된 원 위의 위상으로 사상시킨다.
적응형 알고리즘에 의한 레이저 간섭계의 비선형성 오차 보정
이우람(Woo-Ram Lee),홍민석(Min-Suk Hong),최인성(In-Sung Choi),유관호(Kwan-Ho You) 대한전기학회 2006 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2006 No.1
Because of its long measurement range and ultra-precise resolution. the heterodyne laser interferometer systems arc very common in various industry area such as semiconductor manufacturing. However the periodical nonlinearity properly caused from frequency mixing is an obstacle to improve the high measurement accuracy in nanometer scale, In this paper to minimize the effect of nonlinearity, we propose an adaptive nonlinearity compensation algorithm. We first compute compensation parameters using least square (LS) with the capacitance displacement sensor as a reference input. We then update the parameters with recursive LS (RLS) while the values arc optimized to modify the elliptical phase into circular one. Through comparison with some experimental results of laser system, we demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
이우람(Woo-Ram Lee),허건행(Gun-Hang Heo),홍민석(Min-Suk Hong),최인성(In-Sung Choi),유관호(Kwan-Ho You) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.10
In this paper. we propose an artificial intelligence method to compensate the nonlinearity error which occurs in the heterodyne laser interferometer. Some superior properties such as long measurement range, ultra - precise resolution and various system set -up lead the laser interferometer to be a practical displacement measurement apparatus in various industry and research area. In ultra-precise measurement such as nanometer or subnanometer scale, however, the accuracy is limited by the nonlinearity error caused by the optical parts. The feedforward neural network trained by back-propagation with a capacitive sensor as a reference signal minimizes the nonlinearity error and we demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm through some experimental results.