Multitask Learning for Unified Optical Surface Inspection: A Single Shared-Encoder Architecture for Thermal Reconstruction, Phase Unwrapping, and Defect Detection | Synapse
April 4, 2026Open Access
통합 광학 표면 검사 및 다중 작업 학습: 열 재구성, 위상 언랩핑 및 결함 감지를 위한 단일 공유 인코더 아키텍처
Key Points
다중 작업 학습을 활용하여 열 재구성, 위상 언랩핑 및 결함 감사를 개선하기 위한 통합 광학 표면 검사 프레임워크를 개발하는 것이 목표입니다.
다중 작업 학습을 위한 단일 공유 인코더 아키텍처를 구현했습니다.
열 및 위상 데이터를 사용하여 광학 표면 검사를 수행했습니다.
재구성, 언랩핑 및 감지와 같은 여러 작업에서 성능을 분석했습니다.
열 재구성 및 결함 감지에서 개선된 정확성을 보였습니다.
인코더의 공유 기능을 활용하여 성공적으로 위상 언랩핑을 달성했습니다.
결과는 광학 검사에서 전통적인 방법에 비해 효율성 향상을 나타냅니다.
Abstract
이 논문은 사전 인쇄본입니다. 최종 동료 심사된 기록 버전은 Advances in Science and Engineering, 제 1권 제 1호 (2026)에 게재되었습니다. 공식 URL: https://callpress.org/index.php/ase/article/view/32