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利用機器學習之光學共振腔平行度保持模組開發

為了解決MoBagel 實習的問題，作者朱起頡 這樣論述：

現今精密定位量測技術為精密機械及半導體產業的基石，隨著製程技術及需求不斷演進，精密定位技術也成為各研發單位爭相投入的重點發展項目，而發展的方向也由以往的單一軸向運動，發展至雙軸甚至多軸的量測模組。在定位平行度之技術較為稀少，而現今業界之技術有接觸式方法靈敏度低的缺點，這些都將會影響到平台的精度定位大小。本論文提出利用機器學習於雷射干涉儀架構保持平行度，透過機器學習之方式可以減少傳統定位方法在鏡面材質光反射造成無法定位或是以單點測距量測角度時因待測物表面高低差異造成量測失準。本論文採用干涉圖像作為基準，並將干涉圖像分類藉由機器學習進行訓練，透過機器學習自動判讀出偏移之方向及多寡，進而控制馬達維

持兩平面之平行度。本論文於一般環境下進行實驗，在辨識及回授控制實驗中，系統解析度為3.6角秒，實驗結果顯示平均以3.55次修正可回復平行度，平均修正誤差8.82角秒，標準差約在3.492角秒內，證實系統可精確進行保持平行度的工作。由此實驗結果可知，本文所開發出利用干涉儀及機器學習的高精密平行度保持系統，可符合精密機械產業或是半導體產業的應用需求。