微小デバイスは電子産業で広く応用されている。回折効果により、微小デバイスの物理的なエッジと光学的なエッジが一致せず、検出および測定に課題が生じている。微小ターゲットの検出および測定精度を向上させるために、本論文では画像超解像再構成とターゲット測定を結合し、エッジ強調に基づく画像超解像再構成アルゴリズムを提案し、対応する測定システムを構築した。まず、新しい画像超解像再構成品質評価パラメータを提案し、画像超解像再構成がターゲット測定精度を向上させる可能性を証明した。ターゲットのエッジに対して、チャネル注意機構をネットワークに導入し、画像エッジの再構成能力を強化した。最後に、ターゲット測定システムを設計・構築し、実験を行った。結果は以下の通りである。公開データセットにおいて、本アルゴリズムはピーク信号対雑音比（PSNR）や構造類似度（SSIM）などの客観的指標でより高い値を達成した。実際の測定では、本アルゴリズムにより既存の測定システムの限界分解能が25.9%向上し、ターゲット測定精度が平均51.6%向上した。本研究は工業生産における微小ターゲットの検出と測定に対する潜在的な発展方向を示している。

ディープラーニング;画像超解像;コンピュータビジョン;エッジ検出;サブピクセル