Multi-Task Deep Learning for Surface Metrology
D. Kucharski, A. Gaska, T. Kowaluk, K. Stepien, M. Repalska, B. Gapinski, M. Wieczorowski, M. Nawotka, P. Sobecki, P. Sosinowski, J. Tomasik, A. Wojtowicz
提出了可再现的深度学习框架,用于表面计量,以预测表面纹理参数及其报告的标准不确定性。 使用跨越触觉和光学系统的多乐器数据集,测量系统类型分类与Ra,Rz,RONt及其不确定性目标(Ra_uncert,Rz_uncert,RONt_uncert)的协调回归一起解决。 不确定性通过分位数和异质性头进行建模,具有后精确校准,以产生校准间隔。 在坚持的设置中,单目标回归者实现了高保真度(R2:Ra 0.9824,Rz 0.9847,RONt 0.9918),两个不确定目标也很好地建模(Ra_uncert 0.9899,Rz_uncert 0.9955); RONt_uncert仍然很困难(R2 0.4934)。 分类器的精度达到92.85%,在温度缩放后概率校准基本不变(测试分离时ECE 0.00504 -> 0.00503)。 对于天真的多输出主干观察到负转移,单目标模型表现更好。 这些结果提供了适合在计量工作流程中为仪器选择和验收决策提供校准的预测。
A reproducible deep learning framework is presented for surface metrology to predict surface texture parameters together with their reported standard uncertainties. Using a multi-instrument dataset spanning tactile and optical systems, measurement system type classification is addressed alongside coordinated regression of Ra, Rz, RONt and their uncertainty targets (Ra_uncert, Rz_uncert, RONt_uncert). Uncertainty is modelled via quantile and heteroscedastic heads with post-hoc conformal calibrati...