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Neural Network Compensation for Frequency Cross-Talk in Laser Interferometry Compensation du réseau neuronal pour la diaphonie en fréquence dans l'interférométrie laser

Wooram LEE, Gunhaeng HEO, Kwanho YOU

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Résumé:

L'interféromètre laser hétérodyne agit comme un appareil de mesure ultra-précis dans la fabrication de semi-conducteurs. Cependant, la propriété de non-linéarité périodique causée par la diaphonie en fréquence constitue un obstacle à l’amélioration de la précision des mesures à l’échelle nanométrique. Afin de minimiser l'erreur de non-linéarité de l'interféromètre hétérodyne, nous proposons un algorithme de compensation de diaphonie en fréquence utilisant une méthode d'intelligence artificielle. Le réseau neuronal à action directe entraîné par rétro-propagation compense l'erreur de non-linéarité et se régule pour minimiser la différence avec le signal de référence. Avec quelques résultats expérimentaux, la précision améliorée est prouvée par comparaison avec la valeur de position d'un capteur de déplacement capacitif.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E92-A No.2 pp.681-684
Date de publication
2009/02/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E92.A.681
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Technologie de mesure

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